[发明专利]一种面向绿色制造的多目标切削参数优化方法

权利要求书

1.一种面向绿色制造的多目标切削参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:根据切削加工中单一工步的加工状况，以切削速度v_c、进给量f作为优化变量，分别建立机械加工时间优化目标函数T_step，综合考虑机床能耗和切削液消耗的机械加工绿色化评价指数函数GEIM_step，以及机械加工成本优化目标函数C_step；

步骤S2:根据数控机床的性能和被加工零件的表面加工质量要求，确定多目标切削参数优化模型的约束条件；

步骤S3:根据步骤S1得到的优化目标函数和步骤S2的约束条件，构建多目标切削参数优化模型；

步骤S4:利用改进的NSGA-II算法对多目标切削参数优化模型进行寻优求解，得到其Pareto最优解集，即为最优的切削参数方案解集；

所述步骤S4具体为：

步骤S41:设定算法的基本参数，包括交叉概率、变异概率、交叉分布指数、变异分布指数、种群数目N、当前迭代次数t以及最大迭代次数T；同时初始化变异种群C_t＝φ，当前迭代次数t＝0；

步骤S42:计算种群P₀中各个个体的相应目标函数值，并按非支配关系进行排序以及计算拥挤度；

步骤S43:依据二元锦标赛的选择机制，从种群P_t中选择产生N个个体，然后对这N个个体进行模拟二进制交叉和多项式变异操作，进而产生新的种群Q_t；

步骤S44:将种群P_t、Q_t以及C_t合并，得到中间种群R_t，然后对R_t进行非支配排序和拥挤度计算，进而应用精英策略得到子代种群P_t+1；

步骤S45:若当前迭代次数t小于最大迭代次数T，则继续执行步骤S46；否则，输出种群P_t+1中非支配序为1的个体；

步骤S46:应用基于混沌映射的变异算子得到种群C_t，并令t＝t+1，重新执行步骤S43。

2.根据权利要求1所述的一种面向绿色制造的多目标切削参数优化方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

步骤S11:以切削加工系统中的切削速度v_c、进给量f作为优化变量，建立机械加工时间函数T_step，其表达式如下：

T_step＝t_work+t_no-load+t_load+t_change

其中，t_work是工件装夹、卸载所需的辅助时间；是机床空行程所消耗的时间，即机床空载时间,l_cut、l_safety分别表示实际切削长度以及起刀点与工件之间的安全距离，v_f为机床快速进给速度，车削加工时，k取1，铣削加工时，k取决于工件宽度以及铣削宽度；是机床实际切削去除材料所消耗的时间，即机床负载时间，车削加工时，k取1，d为工件直径，铣削加工时，k取决于工件宽度以及铣削宽度，d为铣刀刀盘直径，且f＝f_z·z，f_z是每齿进给量，z是铣刀齿数；是换刀时间，t_each为刀具磨钝后，实际一次换刀所需时间；T是刀具耐用度，车削加工时，a_p是切削深度，x、y、z、C_T是与刀具耐用度相关的系数；铣削加工时，d是铣刀刀盘直径，a_p是切削深度，a_e是铣削宽度，C_v、k_v、q_v、x_v、y_v、μ_v、p_v、m是与刀具耐用度相关系数；

步骤S12:以切削加工系统的切削速度v_c、进给量f作为优化变量，定义了机械加工绿色化评价指数函数GEIM_step，其表达式如下：

其中，E_elec、E_elecmax分别表示电能消耗量和单目标电能消耗函数的最大值，

P_standy-by是机床待机时段功率，P_idle0、k₁和k₂是机床空载时段功率的拟合系数，P_pump-chip是切削液泵及排屑电机的功率之和，b_m是附加载荷损耗系数；F_cut是切削力，车削加工时，C_Fc、x_Fc、y_Fc、n_Fc和k_Fc为车削加工时的切削力相关系数；铣削加工时，C_F、x_F、y_F、μ_F、q_F、ω_F和k_F为铣削加工时的切削力相关系数，可从相关切削手册获取；V_liquid、V_liquidmax分别表示废弃切削液排放量和单目标废弃切削液排放函数的最大值，T_liquid是切削液更换周期，V_ori是初始切削液用量，V_add是切削液更换前补加的总量；ω₁、ω₂是权重系数；

步骤S13:以切削加工系统中的切削速度v_c、进给量f作为优化变量，建立机械加工成本函数C_step，其表达式如下：

其中，C_elec是电能消耗成本，C_tool是刀具成本，a_elec是单位电量价格，a_tool是刀具购买费用。