[发明专利]一种用于不锈钢加工的多目标优化方法和系统

说明书

本发明涉及一种用于不锈钢加工的多目标优化方法和系统，获取不锈钢材料的进给速率、切削速度和切削深度的极值，再创建L9正交表并进行切削实验，采集切削实验中的切削力和表面粗糙度，计算材料去除率，得到实验数据集，对实验数据集归一化后输入到支持向量机中，建立切削力、表面粗糙度和材料去除率的关联模型，最后利用NSPSO算法对关联模型进行寻优，得到多目标优化的Pareto前沿及对应的切削参数组合，本发明以切削力表征能耗，表面粗糙度表征零件质量，材料去除率表征生产效率，建立关联模型并使用NSPSO算法进行寻优，得到的切削参数组合不仅可明显提高生产质量和效率，还达到了根据能耗设计切削参数的目的，符合当下制造业可持续发展的大趋势。

技术领域

本发明涉及金属高效高精加工领域，特别是涉及一种用于不锈钢加工的多目标优化方法和系统。

背景技术

对不锈钢等金属加工过程的优化一直是金属加工领域内关注的话题，同样的工件材料和刀具组合，通过改变切削参数，可以有效提高生产效率、零件质量、系统稳定性等。近几年，由于可持续制造理念的提出，能耗、碳排放等环境目标也被考虑到金属加工的优化中，给金属加工的优化带来了更多的挑战。另外，机器学习和计算机技术的发展也给金属加工优化提供了新的思路和方法。

在本领域，传统方法一般通过经验模型或者简单机理模型对优化目标进行建模，然后寻找最佳的切削参数组合。然而传统的经验模型往往具有局限性，准确度不高，而能耗等目标的详细机理模型又难以建立，增加了研究难度。

因此，目前亟需一个包含能耗机理模型的多目标优化方法来解决上述问题，以满足当今可持续制造趋势下，考虑多方面目标的金属材料加工优化需求，获得最佳的加工切削参数组合，在降低能耗，实现节能环保的同时，还可提高零件质量和生产效率。

发明内容

针对现有技术上的缺陷及改进需求，本发明提出一种用于不锈钢加工的多目标优化方法和系统，其中，基于正交实验设计所需数据集，通过支持向量机建立切削力和表面完整性的虚拟模型，通过公式计算材料去除率，切削力用于反映能耗，表面完整性用于反映零件质量，材料去除率反映生产效率。将三个模型导入多目标算法NSPSO中，通过迭代更新获得多目标优化的最终的Pareto前沿及对应的切削参数组合，从而获得了具有低能耗、高精度的切削参数组合，降低能耗实现节能环保的同时，明显提高了产品质量和生产效率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种用于不锈钢加工的多目标优化方法，包括：

获取所选不锈钢材料的进给速率、切削速度和切削深度的极值；

根据所述的进给速率、切削速度和切削深度的极值，创建L9正交表；

根据所述L9正交表进行切削实验；

采集所述切削实验中的切削力和表面粗糙度，同时计算材料去除率，得到实验数据集；

对所述实验数据集进行归一化处理，然后将归一化处理的结果输入到支持向量机中，建立切削力、表面粗糙度和材料去除率的关联模型；

利用NSPSO智能优化算法对所述关联模型进行寻优，得到多目标优化的Pareto前沿及对应的切削参数组合。

所述获取所选不锈钢材料的进给速率、切削速度和切削深度的极值，具体包括：

根据加工系统的额定参数和刀具手册，确定刀具加工不锈钢材料时的进给速率、切削速度和切削深度的最大值和最小值。

所述根据所述的进给速率、切削速度和切削深度的极值，创建L9正交表，具体包括：

将进给速率、切削速度和切削深度作为三个因素，分别编号为①～③；