基于GABP神经网络的微铣削多目标预测与优化研究

来源：机床与液压杂志2021年第21期北京时间：

作者：张杰翔，孙日文，李志永，王文广，刘俨后，宋山

单位：山东理工大学机械工程学院；山东豪迈机械科技股份有限公司;山东省轮胎模具关键技术重点实验室；山东理工大学机械工程学院；山东豪迈机械科技股份有限公司;山东省轮胎模具关键技术重点实验室；山东理工大学机械工程学院；山东理工大学机械工程学院

摘要：针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题，以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络，实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测；利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化，获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明：提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度，而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度；切削比能和表面粗糙度相互抑制，不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下，较优参数为主轴转速19 370~20 000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。

关键词：微铣削;切削比能;表面粗糙度;多目标优化;改进BP神经网络;NSGA-Ⅱ

基金资助：山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目（2018CXGC0602）