數(shù)控銑削工藝參數(shù)優(yōu)化專(zhuān)家系統(tǒng)的研究.pdf

1、在現(xiàn)代制造業(yè)中，數(shù)控切削加工工藝參數(shù)的合理選取直接影響著制造企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。而目前許多企業(yè)加工生產(chǎn)中切削參數(shù)的選取往往過(guò)于保守，造成了生產(chǎn)周期的增加及制造資源的浪費(fèi)，不利于生產(chǎn)利益的最大化。而受具體加工條件限制，數(shù)控加工銑削參數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題往往是復(fù)雜的多約束非線性問(wèn)題，使用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法確定最優(yōu)銑削參數(shù)較為困難。選擇最優(yōu)的銑削參數(shù)已成為當(dāng)前機(jī)械制造業(yè)中極為重要的一個(gè)難題。
　　 本文采用量子行為粒子群優(yōu)化(Quantum-

2、behaved Particle Swarm Optimization，QPSO)算法來(lái)對(duì)銑削參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并將該智能優(yōu)化算法融入到專(zhuān)家系統(tǒng)中，設(shè)計(jì)了銑削參數(shù)優(yōu)化專(zhuān)家系統(tǒng)來(lái)合理選取刀具、銑削用量等工藝參數(shù)，以達(dá)到提高加工效率、降低生產(chǎn)成本的目的。本文的主要內(nèi)容有如下幾個(gè)方面:
　　 首先，通過(guò)系統(tǒng)的需求分析，確定了系統(tǒng)的各功能模塊，設(shè)計(jì)了基于QPSO算法的銑削參數(shù)優(yōu)化專(zhuān)家系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，并選用了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)所需的開(kāi)發(fā)技術(shù)及開(kāi)發(fā)工具。

3、
　　 其次，以專(zhuān)家系統(tǒng)基本理論為基礎(chǔ)，通過(guò)分析銑削加工工藝，建立了系統(tǒng)的工藝數(shù)據(jù)庫(kù)。再在工藝數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，以產(chǎn)生式法和過(guò)程表示法的知識(shí)表達(dá)方式來(lái)共同表示銑削加工領(lǐng)域知識(shí)，構(gòu)建了銑削加工工程知識(shí)庫(kù)。并采用基于規(guī)則推理和基于實(shí)例推理的混合推理方法作為系統(tǒng)的推理機(jī)制，來(lái)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對(duì)刀具、切削液及銑削參數(shù)的有效推理。
　　 此外，根據(jù)金屬切削加工理論及最優(yōu)化理論，以銑削參數(shù)為設(shè)計(jì)變量，以機(jī)床、刀具、工件等加工條件為約束，建立了

4、銑削參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，并應(yīng)用QPSO算法對(duì)模型尋優(yōu)，實(shí)現(xiàn)銑削參數(shù)的優(yōu)化。通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了QPSO算法對(duì)模型尋優(yōu)的有效性，在保證加工質(zhì)量的前提下，采用優(yōu)化后的銑削參數(shù)能實(shí)現(xiàn)更低的加工成本及更高的加工效率。
　　 最后，將基于QPSO算法的銑削參數(shù)優(yōu)化與專(zhuān)家系統(tǒng)的推理機(jī)制相結(jié)合，以VC++6.0和SQL Server2000為開(kāi)發(fā)工具，采用面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)方法對(duì)銑削參數(shù)優(yōu)化專(zhuān)家系統(tǒng)進(jìn)行開(kāi)發(fā)，使系統(tǒng)能根據(jù)輸入的加工條件，推理出匹配的刀