SVR-PSO算法在慢走丝线切割参数优化中的应用

来源：机床与液压杂志2016年第7期北京时间：

作者：徐中

单位：华中科技大学机械科学与工程学院；华中科技大学机械科学与工程学院；华中科技大学机械科学与工程学院；华中科技大学机械科学与工程学院

摘要：针对慢走丝线切割加工中难以同时获得较快加工速度和较优表面质量的问题，从其加工参数与加工指标之间的高非线性关系入手，选取水压、脉冲时间、脉冲宽度、峰值电流和进给速率作为优化参数，以表面粗糙度(Ra)、材料去除率(MRR)作为优化指标，设计正交实验；创新运用支持向量机(SVR)结合粒子群算法(PSO)建立其多目标预测优化模型，得到最优加工参数。结果表明：所建立的多目标预测优化模型优化效果十分显著，相同Ra下MRR平均提高32%；相同MRR下Ra同比下降25%。

关键词：慢走丝线切割;参数优化;支持向量机;粒子群算法;多目标优化