[发明专利]一种基于BP和GA的叶片加工切削用量优化选择方法在审

专利信息
申请号: 201510403275.4 申请日: 2015-07-11
公开(公告)号: CN105160059A 公开(公告)日: 2015-12-16
发明(设计)人: 曹岩;白瑀;杜江;董雪娇 申请(专利权)人: 西安工业大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06Q10/04;G06N3/02;G06N3/12
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 710032 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于BP和GA的叶片加工切削用量优化选择方法,以球头刀螺旋铣削加工过程为研究对象,建立铝合金叶片铣削模型;利用ABAQUS非线性有限元分析软件,进行模拟航空发动机叶片的铣削加工;利用人工神经网络算法总结铣削仿真中切削参数和变形量之间的变化规律,切削参数与变形量之间的关系,建立叶片铣削加工变形预测模型;确定切削参数优化的设计变量、目标函数以及约束条件,并构建铝合金叶片的切削参数优化模型,利用遗传算法对切削参数进行优化。本发明建立了变形量与切削参数之间的函数关系,及切削参数优化模型,指导实际生产提供一种合理的、快速的切削参数选择方式。
搜索关键词: 一种 基于 bp ga 叶片 加工 切削用量 优化 选择 方法
【主权项】:
一种基于BP和GA的叶片加工切削用量优化选择方法,其特征在于,该方法包括:步骤一 、基于金属切削理论,以球头刀螺旋铣削加工过程为研究对象,建立铝合金叶片铣削模型;步骤二、利用ABAQUS 非线性有限元分析软件,进行模拟航空发动机叶片的铣削加工,分析铣削过程中的加工变形的变化规律;步骤三、将叶片铣削时不同的切削参数输入到上面建立的铣削模型中,得到不同的变形量;步骤四、利用人工神经网络算法总结铣削仿真中切削参数和变形量之间的变化规律,把复杂的因果关系进行适当的训练,建立输入量与输出量之间的关系,及切削参数与变形量之间的关系,建立一个叶片铣削加工变形预测模型;步骤五、确定切削参数优化的设计变量、目标函数以及约束条件,并构建铝合金叶片的切削参数优化模型,利用遗传算法对切削参数进行优化。
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