【摘 要】
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以铣削加工为例,建立了以铣削时间(加工相同体积的材料,铣削时间越小表示效率越高)和铣削能耗为目标的多目标优化模型,以主轴转速、进给速度、铣削深度和铣削宽度为优化变量,同时,铣削过程还要受到实际加工条件的约束,比如机床的额定功率和铣削力的约束。用改进遗传算法即多种群,即自适应度多种群遗传算法对该多目标模型进行求解,最后结合实际铣削实验,验证了该方法比传统的遗传算法效率更高,并对该方法进行了分析。
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以铣削加工为例,建立了以铣削时间(加工相同体积的材料,铣削时间越小表示效率越高)和铣削能耗为目标的多目标优化模型,以主轴转速、进给速度、铣削深度和铣削宽度为优化变量,同时,铣削过程还要受到实际加工条件的约束,比如机床的额定功率和铣削力的约束。用改进遗传算法即多种群,即自适应度多种群遗传算法对该多目标模型进行求解,最后结合实际铣削实验,验证了该方法比传统的遗传算法效率更高,并对该方法进行了分析。
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