基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，包括以下步驟：1）確定模型優(yōu)化變量步驟；2）確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)步驟;3)確定模型中約束條件步驟；4）使用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)確定切削用量。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：本發(fā)明由于采用了自適應(yīng)的遺傳算法方案，所以在切削量選取方面更加的合理，有效的提高了機(jī)床的利用效率，減少了能源消耗。
【專利說(shuō)明】
基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明提供一種機(jī)床切削量能耗優(yōu)化的方法，涉及離散制造系統(tǒng)加工參數(shù)節(jié)能優(yōu) 化問(wèn)題，屬于機(jī)械加工領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著目前的能源危機(jī)和環(huán)境問(wèn)題的越來(lái)越嚴(yán)重，很多國(guó)家已經(jīng)把節(jié)能減排當(dāng)作國(guó) 家的關(guān)鍵性戰(zhàn)略。在制造業(yè)快速發(fā)展的今天，自動(dòng)化程度也越來(lái)越高。它在給我們帶來(lái)巨大 的便利同時(shí)也給我們引起了巨大的能源消耗，尤其是離散制造業(yè)。我國(guó)在離散制造系統(tǒng)機(jī) 床數(shù)量是世界第一的，大約700多萬(wàn)臺(tái)。但大量研究表明：我國(guó)的機(jī)床能量利用效率非常低， 平均不足30%，有的甚至低到14.8%，所以節(jié)能潛力巨大。離散制造系統(tǒng)節(jié)能技術(shù)可粗略的 分為技術(shù)節(jié)能、制造過(guò)程管控節(jié)能、制造系統(tǒng)能耗分析建模和設(shè)備的改進(jìn)等幾個(gè)方向。本發(fā) 明主要采用制造過(guò)程管控節(jié)能中的工藝參數(shù)優(yōu)化(切削量?jī)?yōu)化)來(lái)節(jié)能。主要研究離散制造 系統(tǒng)機(jī)加工能耗與切削量之間的關(guān)系。建立合理的切削量模型，并采用一定的優(yōu)化算法進(jìn) 行求解，是合理選擇切削用量的一種有效方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明以能源效率為優(yōu)化目標(biāo)的離散制造系統(tǒng)工藝參數(shù)優(yōu)化模型，以自適應(yīng)遺傳 算法為切削量?jī)?yōu)化方法，提出一種機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法。
[0004] 所述方法包括以下步驟：1)確定模型優(yōu)化變量;2)確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù);3)確定模型 中約束條件;4)使用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)確定切削用量。
[0005] (1)確定模型優(yōu)化變量：
[0006] 在切削優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中，切削加工的三個(gè)要素：切削速度V。、進(jìn)給量f、背吃刀量辦 是加工過(guò)程中影響碳排放、加工能耗的3個(gè)最活躍并且相互獨(dú)立的變量，在數(shù)控編程中％是 由用戶根據(jù)加工余量確定，Vc由主軸轉(zhuǎn)速η和切削直徑來(lái)確定，因此，優(yōu)化變量選取主軸轉(zhuǎn) 速η和進(jìn)給量f兩個(gè)參數(shù)；
[0007] (2)確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)：
[0008] 在離散制造系統(tǒng)加工中，一個(gè)零件的加工能耗分為工步層能源消耗、工序?qū)幽茉?消耗、零件層能源消耗、產(chǎn)品層能源消耗，
[0009] (2.1)工步層的能量消耗函數(shù)模型為：
[0010] + ? + P,dt+l Pdr
[0011] 其中示工步能耗，Est表示機(jī)床的啟動(dòng)能耗，Es-s表示工步的待機(jī)能耗，E ie3表示 工步的空載能耗，E。表示切削能耗;tw為待機(jī)時(shí)間，Pw為設(shè)備的總功率，^表示的是空載時(shí) 間，P ie3表示的是空載功率，P。表示切削功率，t。為加工時(shí)間，
[0012] 車削加工過(guò)程中，Pc表示為：
[0013]
[0014] 其中Xfc、yfc、nfc分別是背吃刀量aP、進(jìn)給量f、切削速度Vc的指數(shù)，Kfc表示各種因素 對(duì)切削力的修正系數(shù)，C fc表示決定于被加工金屬和金屬條件的系數(shù)；
[0015] (2.2)工序?qū)拥哪芰肯?在工序?qū)樱恳粋€(gè)工序的能耗包括其各個(gè)工步的能耗加 上用于零件運(yùn)輸?shù)哪芎模?br>[0016]
[0017] :匕2刀丄j于ME耗，INi衣不工序中工步個(gè)數(shù)，奧..i表不每個(gè)工步的能耗，Ets表不運(yùn) 輸能耗，
[0018] 運(yùn)輸能耗Ets由下式來(lái)計(jì)算得到：
[0019]
[0020] 式中：pts為運(yùn)輸設(shè)備的額定功率，tts為運(yùn)輸設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間，Q為一次運(yùn)輸裝載的 零件數(shù)量；
[0021] (2.3)零件層的能量消耗:在這一層，當(dāng)零件供應(yīng)不足時(shí)，會(huì)出現(xiàn)機(jī)床被迫等待的 情況，同#本占別串講能，生產(chǎn)出一個(gè)零件的能耗表示為
[0022]
[0023]式中：E3為零件能耗，犯為加工零件的工序數(shù)，E2i表示每個(gè)工序的能耗，E pt為上漆 能耗，Ecj1為清洗能耗，Es-P表示機(jī)器等待能耗；
[0024] (2.4)產(chǎn)品層的能量消耗：
[0025]
[0026] 式中：E4表示產(chǎn)品的能耗，N3表示加工產(chǎn)品零件的個(gè)數(shù)，E3i表示每個(gè)零件的能耗， Eae3表示裝配產(chǎn)品的耗能，Efy輔助設(shè)備的耗能，K和M分別為一定時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)品的種類數(shù)和 特定種類產(chǎn)品的個(gè)數(shù)；
[0027] (3)確定模型中約束條件，包括所選設(shè)備的切削速度、最大進(jìn)給量、表面粗糙度、機(jī) 床功率、切削力中的一種或多種；
[0028] (4)使用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)確定切削用量；
[0029] (4.1)設(shè)置自適應(yīng)遺傳算法參數(shù)，包括種群的個(gè)數(shù)、最大運(yùn)行的代數(shù)、個(gè)體染色體 的長(zhǎng)度、遺傳操作的交叉概率P。和變異概率p m;
[0030] (4.2)物種的編碼:在切削量的優(yōu)化參數(shù)設(shè)置好后，用字長(zhǎng)為m的二進(jìn)制串Sm來(lái)表 示進(jìn)給量f，進(jìn)給量f的取值范圍為[f min，fmax]，用m位二進(jìn)制數(shù)X1表示，其關(guān)系為： Xi
[0031 ] / = / miil+ ~-t-~-(/miil) '2 - I
[0032] 主軸轉(zhuǎn)速η的取值范圍為[nmin，nmax]，用字長(zhǎng)為K的二進(jìn)制串Sk來(lái)表示，它的二進(jìn)制 數(shù)為X 2，其關(guān)系為： X2 .
[0033] ^ ~ /?.α??η+ (/? inax~H mm)
[0034] 根據(jù)上述2個(gè)公式可對(duì)主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給量進(jìn)行編碼，以進(jìn)給量和主軸轉(zhuǎn)速為優(yōu)化 變量的個(gè)體染色體表示為SmSk ;
[0035] (4 · 3)適應(yīng)值的計(jì)算：
[0036] 適應(yīng)值函數(shù)如下：
[0037]
[0038]式中:λ為線性變換系數(shù)，f(xl，X2)為切削參數(shù)目標(biāo)函數(shù)，Cmax為適應(yīng)值閾值；
[0039] (4.4)切削量的自適應(yīng)遺傳操作，包括選擇、交叉和變異。
[0040] 具體的，步驟(3)所述約束條件中包括切削速度的約束:機(jī)床加工時(shí)的速度必需滿 足在最大和最小的切削速度之間，即nmin < η < nmax，式中，nmin，nmax分別為機(jī)床主軸的最低和 最高轉(zhuǎn)速。
[0041 ]所述約束條件還包括進(jìn)給量的約束:進(jìn)給量f必須在機(jī)床允許的范圍內(nèi)，即fmin < f < fmax，式中，fmin，fmax分別為機(jī)床允許的最小進(jìn)給量和最大進(jìn)給量。
[0042] 所述約束條件還包括機(jī)床功率的約束:加工時(shí)機(jī)床的功率必須小于規(guī)定的最大有 效切削功率，BP
[0043]
[0044] 式中，τι表示機(jī)床功率的有效系數(shù)，F(xiàn)。為切削力，Pmax為機(jī)床最大的有效切削功率。 [0045]所述約束條件還包括切削力的約束:機(jī)床生產(chǎn)的過(guò)程中，切削力不可以超過(guò)機(jī)床 進(jìn)給機(jī)構(gòu)所允許的最大切削力F max，切削力又可以分為分解為主切削力FC、背向力Fp和進(jìn)給 力Ff，具體切削力約束表示為：
[0046] 1
[0047] 式中，F(xiàn)c為主切削力、Fp為背向力，F(xiàn)f為進(jìn)給力給力。
[0048] 所述約束條件還包括表面粗糙度的約束：
[0049] Ra = 8f2re < Rmax
[0050] 式中，Ra為實(shí)際的表面粗糙度，Γε表示刀尖圓弧半徑，f為進(jìn)給力，Rmax為允許表面 粗糙度的最大值。
[0051 ]具體的，步驟(4.1)中，交叉概率p。變異概率?"為：
[0052]
[0053] 式中，favg為種群中所有個(gè)體的平均適應(yīng)值，fmax種群所有個(gè)體中的最大個(gè)體適應(yīng) 值，f'為兩個(gè)要交叉的個(gè)體中適應(yīng)度比較大的個(gè)體適應(yīng)度值，f是進(jìn)行變異個(gè)體的適應(yīng)度 值;Iu，k 2，k3，k4為0~1之間的數(shù)，設(shè)定了 Iu，k2，k3，k4后交叉概率就可以進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整 了。
[0054] 步驟(4.4)中，選擇是用于確定每個(gè)切削量是否進(jìn)行交叉或在下一代的存活概率， 交叉是把兩個(gè)切削量個(gè)體染色體的部分交換重組從而產(chǎn)生新的切削量個(gè)體的操作，變異本 身是一種局部的隨機(jī)搜索;在每一代中選擇一個(gè)最優(yōu)的個(gè)體，和進(jìn)化到當(dāng)前代所出現(xiàn)的所 以最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行比較，把更好的個(gè)體作為最優(yōu)的個(gè)體;在產(chǎn)生下一代之前，用最優(yōu)的個(gè)體替 換當(dāng)前最差的個(gè)體，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀個(gè)體的隔代遺傳，以求獲得最優(yōu)解。
[0055]本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是:本發(fā)明由于采用了自適應(yīng)的遺傳算法方案，所以在切削量選取 方面更加的合理，有效的提高了機(jī)床的利用效率，減少了能源消耗。
【附圖說(shuō)明】
[0056]圖1是本發(fā)明搜索尋優(yōu)的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0057]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。本發(fā)明的具體實(shí)施步驟如下： [0058] (1)確定模型優(yōu)化變量。
[0059]在優(yōu)化設(shè)計(jì)中，其本質(zhì)就是通過(guò)改變?cè)O(shè)計(jì)變量使待優(yōu)化目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。在切削優(yōu) 化數(shù)學(xué)模型中，切削加工的三個(gè)要素:切削速度％、進(jìn)給量f、背吃刀量~是加工過(guò)程中影響 碳排放、加工能耗的3個(gè)最活躍并且相互獨(dú)立的變量。由于在數(shù)控編程中~是由用戶根據(jù)加 工余量確定，v。由主軸轉(zhuǎn)速η和切削直徑來(lái)確定。但是η和f 一般都是由系統(tǒng)推薦或者用戶根 據(jù)經(jīng)驗(yàn)、切削手冊(cè)來(lái)確定的。因此，aP可由用戶根據(jù)加工余量確定，優(yōu)化變量選取η和f兩個(gè) 參數(shù)。
[0060] (2)確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。
[0061] 在離散制造系統(tǒng)加工中，一個(gè)零件的加工能耗可分為工步層能源消耗、工序?qū)幽?源消耗、零件層能源消耗、產(chǎn)品層能源消耗。
[0062] (2.1)工步層能源消耗:一個(gè)工步層可分為啟動(dòng)、待機(jī)、空載、加工四個(gè)階段，其中 加工階段的能耗為有效輸出。則能耗模型為
[0063] Ei = Est+Es-s+Eie+Ec
[0064] 其中E1表示為工步能耗，Est表示為機(jī)床的啟動(dòng)能耗，Es-s表示為工步的待機(jī)能耗， E ie3表示為工步的空載能耗，E。表示為切削能耗。
[0065] 其中，機(jī)床啟動(dòng)后的啟動(dòng)能耗一般是固定的，由機(jī)床本身的性能決定。其工步間待 機(jī)能耗與設(shè)備的運(yùn)行總能耗和待機(jī)時(shí)間長(zhǎng)短有關(guān)，即：
[0066]
[0067] 其中:Esd為機(jī)床的啟動(dòng)能耗，U為待機(jī)時(shí)間，Pw為設(shè)備的總功率。
[0068] T擊空栽能鏈丟元相部T擊之間加工設(shè)備消耗的能量：
[0069]
[0070] 其中：ti肩示的是空載時(shí)間，Pie3表示的是空載功率。
[0071] 切削能耗表示的是切除工件材料所消耗的能量：
[0072]
[0073] 其中:P。表示切削功率，t。為加工時(shí)間。車削加工過(guò)程中，P。表示為：
[0075] 六.I . V cyj m AOi/又，丄 yjAdi^口 里·，Cipyj R "(11~里_，Afc、yfc、nfc分別是為吃刀直 ap、進(jìn)給 量f、切削速度V。的指數(shù)。Kfc表示各種因素對(duì)切削力的修正系數(shù)。Cfc表示決定于被加工金屬 和金屬條件的系數(shù)。
[0074]
[0076] 所以，工步層的能量消耗函數(shù)模型為：
[0077]
[0078] (2.2)工序?qū)拥哪芰肯?在工序?qū)用恳粋€(gè)工序的能耗包括其各個(gè)工步的能耗加 上用于零件運(yùn)輸?shù)哪芎?，，故有?br>[0079]
[0080] 式中：E2為工序能耗，他表示工序中工步個(gè)數(shù)，4表示每個(gè)工步的能耗，E ts表示運(yùn) 輸能耗。運(yùn)輸能耗Ets由下式來(lái)計(jì)算得到：
[0081]
[0082] 式中：pts為運(yùn)輸設(shè)備的額定功率，tts為運(yùn)輸設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間，Q為一次運(yùn)輸裝載的 零件數(shù)量。
[0083] (2.3)零件層的能量消耗:在這一層，最大的不同就是當(dāng)零件供應(yīng)不足時(shí)，會(huì)出現(xiàn) 機(jī)床被迫等待的情況。當(dāng)機(jī)床前一個(gè)的緩存區(qū)為空，或者后一個(gè)的緩存區(qū)為滿時(shí)，機(jī)床就出 現(xiàn)被迫等待的情況。機(jī)床被迫等待時(shí)的功率就是機(jī)床的待機(jī)功率。
[0084] 同時(shí)，考慮到零件清洗和上漆的耗能，生產(chǎn)出一個(gè)零件的能耗可表示為
[0085]
[0086]式中：E3為零件能耗，犯為加工零件的工序數(shù)，E2i表示每個(gè)工序的能耗，E pt為上漆 能耗，Ecj1為清洗能耗，Es-P表示機(jī)器等待能耗。
[0087] (2.4)產(chǎn)品層的能量消耗:產(chǎn)品層的耗能需要到考慮零件裝配的耗能和輔助設(shè)備 的耗能。如下式：
[0088:
[0089] 式中：E4表示產(chǎn)品的能耗，N3表示加工產(chǎn)品零件的個(gè)數(shù)，E3i表示每個(gè)零件的能耗， Eae3表示裝配產(chǎn)品的耗能，Efy輔助設(shè)備的耗能，K和M分別為一定時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)品的種類數(shù)和 特定種類產(chǎn)品的個(gè)數(shù)。
[0090] (3)確定模型中約束條件。
[0091] 在實(shí)際的加工過(guò)程中，切削參數(shù)的取值會(huì)受到某些因素的限制，比如所選設(shè)備的 切削速度、最大進(jìn)給量、表面粗糙度、機(jī)床功率、切削力等約束條件，所以切削參數(shù)的取值必 需滿足這些約束條件。
[0092] (3.1)切削速度的約束。機(jī)床加工時(shí)的速度必需滿足在最大和最小的切削速度之 間，即
[0093] Πιη?η ^ Π ^ rimax
[0094] 式中，nmin，nmax分別為機(jī)床主軸的最低和最高轉(zhuǎn)速。
[0095] (3.2)進(jìn)給量的約束。其進(jìn)給量f必須在機(jī)床允許的范圍內(nèi)，即
[0096] fmin < f < fmax
[0097] 式中，其fmin，fmax分別為機(jī)床允許的最小進(jìn)給量和最大進(jìn)給量。
[0098] (3.3)機(jī)床功率的約束。加工時(shí)機(jī)床的功率必須小于規(guī)定的最大有效切削功率，即
[0099]
[0100] 式中，Tl表示機(jī)床功率的有效系數(shù)，F(xiàn)。為切削力，Pmax為機(jī)床最大的有效切削功率。
[0101] (3.4)切削力的約束。機(jī)床生產(chǎn)的過(guò)程中，切削力不可以超過(guò)機(jī)床進(jìn)給機(jī)構(gòu)所允許 的最大切削力(Fm x)。切削力又可以分為分解為主切削力Fc、背向力Fp和進(jìn)給力Ff。具體切削 力約束表示為：
[0102]
[0103]式中，F(xiàn)c為主切削力、Fp為背向力，F(xiàn)f為進(jìn)給力給力。
[0104] (3.5)表面粗糙度的約束。表面粗糙度的約束就是加工質(zhì)量的約束，SP
[0105] Ra = 8f2re < Rmax
[0106] 式中，Ra為實(shí)際的表面粗糙度，Γε表示刀尖圓弧半徑，f為進(jìn)給力，Rmax為允許表面 粗糙度的最大值。
[0107] 在所有約束中，進(jìn)給量的約束和主軸轉(zhuǎn)速的約束可直接作為被優(yōu)化的選擇范圍， 即fmin < f dx和nmin < η < nmax。功率約束、切削力約束、表面粗糙度約束可分別表示為：
[0108]
[0109] g2(Xl，X2) =FcV-TlPmax < 0
[0110] g3(Xl，X2) =8f2re-Rmax < 0
[0111] 綜上所述，本文所描述的切削參數(shù)目標(biāo)優(yōu)化模型可以歸結(jié)為：
[0112] min:F(vc，f)=min(E4)
[0113] 約束的實(shí)現(xiàn):可用罰函數(shù)法，將約束直接添加到目標(biāo)函數(shù)中，使得約束直接在目標(biāo) 函數(shù)中得到實(shí)現(xiàn)。
[0114] min:F(vc，f)=min(E4)+ni.max(0，gl(xi，X2))+n2.max(0，g2(xi，X2))+n3.max(0，g3 (X1，X2))
[0115] 式中，ni表示罰系數(shù)，i = l，2,3。
[0116] (4)使用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)確定切削用量。
[0117] 4.1自適應(yīng)遺傳算法設(shè)置參數(shù)。
[0118] 1)種群的個(gè)數(shù):種群個(gè)數(shù)決定了尋優(yōu)過(guò)程一世代中的所有機(jī)床切削量的數(shù)量，其 種群個(gè)數(shù)越多，適應(yīng)的個(gè)體數(shù)也就越多，產(chǎn)生的優(yōu)秀的切削量個(gè)體的概率也就越大，但種群 個(gè)數(shù)取的太大會(huì)影響整個(gè)程序的運(yùn)行速度，所以一般取200-500個(gè)之間。
[0119] 2)最大運(yùn)行的代數(shù):最大運(yùn)行的代數(shù)就是整個(gè)自適應(yīng)遺傳操作的運(yùn)行次數(shù)，次數(shù) 太小就會(huì)導(dǎo)致算法未收斂就停止，得不到最優(yōu)解。次數(shù)太大就會(huì)導(dǎo)致得到最優(yōu)解后繼續(xù)運(yùn) 行，最優(yōu)解不會(huì)有大的改進(jìn)。
[0120] 3)個(gè)體染色體的長(zhǎng)度:個(gè)體染色體的長(zhǎng)度就是優(yōu)化變量轉(zhuǎn)化成二進(jìn)制代碼段的位 數(shù)。其位數(shù)也控制著優(yōu)化變量的精度。個(gè)體染色體的長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致整個(gè)程序的運(yùn)算時(shí)間 過(guò)長(zhǎng)，長(zhǎng)度太短則不能體現(xiàn)自適應(yīng)遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)。一般取值在12-30位。
[0121] 4)遺傳操作的交叉概率p。和變異概率pm:因?yàn)榛镜倪z傳算法的交叉概率是固定 的，這對(duì)總?cè)旱亩鄻有允遣焕摹Ｋ员景l(fā)明采用了自適應(yīng)的遺傳算法，其交叉概率P。變異 概率Pm為：
[0122]
[0123] 式中，favg為種群中所有個(gè)體的平均適應(yīng)值，fmax種群所有個(gè)體中的最大個(gè)體適應(yīng) 值，f'為兩個(gè)要交叉的個(gè)體中適應(yīng)度比較大的個(gè)體適應(yīng)度值，f是進(jìn)行變異個(gè)體的適應(yīng)度 值。Iu，k 2，k3，k4為0-1之間的數(shù)，設(shè)定了 Iu，k2，k3，k4后交叉概率就可以進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整了。
[0124] 4.2物種的編碼。
[0125] 在切削量的優(yōu)化參數(shù)設(shè)置好后，用字長(zhǎng)為m的二進(jìn)制串sm來(lái)表示進(jìn)給量f，進(jìn)給量f 的取值范圍為[f_，f max]，用m位二進(jìn)制數(shù)X1表示，其關(guān)系為：
[0126]
[0127]主軸轉(zhuǎn)速η的取值范圍為[nmin，nmax]，用字長(zhǎng)為K的二進(jìn)制串Sk來(lái)表示，它的二進(jìn)制 數(shù)為X2，其關(guān)系為：
[0128:
[0129」根據(jù)上述2個(gè)公式可對(duì)主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給量進(jìn)行編碼，以進(jìn)給量和主軸轉(zhuǎn)速為優(yōu)化 變量的個(gè)體染色體可以表示SsmSk。
[0130] 4.3適應(yīng)值的計(jì)算。
[0131 ]適應(yīng)值用于自適應(yīng)遺傳算法中的選擇操作。對(duì)于不同的優(yōu)化條件，參數(shù)值的分布 差異較大，可以使用冪函數(shù)變化或者指數(shù)函數(shù)變化，并且根據(jù)切削用量問(wèn)題來(lái)修正適應(yīng)值 函數(shù)。本發(fā)明的適應(yīng)值函數(shù)如下：
[0132]
[0133] 式中:λ為線性變換系數(shù)，f(xl，X2)為切削參數(shù)目標(biāo)函數(shù)，Cmax為適應(yīng)值閾值。
[0134] 4.4自適應(yīng)遺傳的操作。
[0135] 切削量的自適應(yīng)遺傳操作包括選擇、交叉和變異。選擇是用于確定每個(gè)切削量是 否進(jìn)行交叉或在下一代的存活概率。交叉是把兩個(gè)切削量個(gè)體染色體的部分交換重組從而 產(chǎn)生新的個(gè)體的操作。交叉的目的是為了能夠在下一代產(chǎn)生新的切削量個(gè)體，并模擬自然 界交配產(chǎn)生的后代。使得自適應(yīng)遺傳的搜索能力得到提高。交叉過(guò)程中子切削量個(gè)體的染 色體會(huì)以很小的概率進(jìn)行突變，也就是變異。變異本身就是一種局部的隨機(jī)搜索，與選擇、 交叉結(jié)合在一起，保證了自適應(yīng)遺傳算法的有效性。使自適應(yīng)遺傳算法有局部的隨機(jī)搜索 能力，并且使算法保持著所有切削量個(gè)體的多樣性。防止過(guò)早收斂的出現(xiàn)。
[0136] 自適應(yīng)遺傳算法的交叉和變異過(guò)程是一種隨機(jī)的操作，也可能將優(yōu)秀的切削量個(gè) 體轉(zhuǎn)變成適應(yīng)值更差的個(gè)體。所以，在每一代中選擇一個(gè)最優(yōu)的個(gè)體，和進(jìn)化到當(dāng)前代所出 現(xiàn)的所以最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行比較，把更好的個(gè)體作為最優(yōu)的個(gè)體。在產(chǎn)生下一代之前，用最優(yōu)的 個(gè)體替換當(dāng)前最差的個(gè)體，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀個(gè)體的隔代遺傳，這樣更容易獲得最優(yōu)解。具體的 搜索尋優(yōu)過(guò)程見(jiàn)圖1。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是，包括W下步驟： (1) 確定模型優(yōu)化變量： 在切削優(yōu)化數(shù)學(xué)模型中，切削加工的Ξ個(gè)要素：切削速度Vc、進(jìn)給量f、背吃刀量ap是加 工過(guò)程中影響碳排放、加工能耗的3個(gè)最活躍并且相互獨(dú)立的變量，在數(shù)控編程中ap是由用 戶根據(jù)加工余量確定，V。由主軸轉(zhuǎn)速η和切削直徑來(lái)確定，因此，優(yōu)化變量選取主軸轉(zhuǎn)速η和 進(jìn)給量f兩個(gè)參數(shù)； (2) 確定優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)： 在離散制造系統(tǒng)加工中，一個(gè)零件的加工能耗分為工步層能源消耗、工序?qū)幽茉聪摹?零件層能源消耗、產(chǎn)品層能源消耗， (2.1) 工步層的能量消耗函數(shù)模型為：其中El表示工步能耗，Est表示機(jī)床的啟動(dòng)能耗，Es-s表示工步的待機(jī)能耗，Eie表示工步 的空載能耗，E。表示切削能耗;U為待機(jī)時(shí)間，Pw為設(shè)備的總功率，tie表示的是空載時(shí)間，Pie 表示的是空載功率，P。表示切削功率，t。為加工時(shí)間， 車削加工過(guò)程中，表示為：其中xfc、yfc、nfc分別是背吃刀量ap、進(jìn)給量f、切削速度Vc的指數(shù)，KF康示各種因素對(duì)切 削力的修正系數(shù)，Cfc表示決定于被加工金屬和金屬條件的系數(shù)； (2.2) 工序?qū)拥哪芰肯?在工序?qū)?，每一個(gè)工序的能耗包括其各個(gè)工步的能耗加上用 于零件運(yùn)輸?shù)哪芎?，式中：E2為工序能耗，化表示工序中工步個(gè)數(shù)，表示每個(gè)工步的能耗，Ets表示運(yùn)輸能 耗， 運(yùn)輸能耗Ets由下式來(lái)計(jì)算得到：式中：Pts為運(yùn)輸設(shè)備的額定功率，tts為運(yùn)輸設(shè)備的運(yùn)行時(shí)間，Q為一次運(yùn)輸裝載的零件 數(shù)量； (2.3) 零件層的能量消耗:在運(yùn)一層，當(dāng)零件供應(yīng)不足時(shí)，會(huì)出現(xiàn)機(jī)床被迫等待的情況， 同時(shí)，考慮到零件清洗和上漆的耗能，生產(chǎn)出一個(gè)零件的能耗表示為式中：E3為零件能耗，化為加工零件的工序數(shù)瓜康示每個(gè)工序的能耗，Ept為上漆能耗， Ecn為清洗能耗，Es-p表示機(jī)器等待能耗； (2.4) 產(chǎn)品層的能量消耗：式中：E4表示產(chǎn)品的能耗，化表示加工產(chǎn)品零件的個(gè)數(shù)，E：3康示每個(gè)零件的能耗，Eae表 示裝配產(chǎn)品的耗能，Efy輔助設(shè)備的耗能，K和Μ分別為一定時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)品的種類數(shù)和特定 種類產(chǎn)品的個(gè)數(shù)； (3) 確定模型中約束條件，包括所選設(shè)備的切削速度、最大進(jìn)給量、表面粗糖度、機(jī)床功 率、切削力中的一種或多種； (4) 使用自適應(yīng)遺傳算法來(lái)確定切削用量； (4.1) 設(shè)置自適應(yīng)遺傳算法參數(shù)，包括種群的個(gè)數(shù)、最大運(yùn)行的代數(shù)、個(gè)體染色體的長(zhǎng) 度、遺傳操作的交叉概率Ρ。和變異概率Pm; (4.2) 物種的編碼:在切削量的優(yōu)化參數(shù)設(shè)置好后，用字長(zhǎng)為m的二進(jìn)制串Sm來(lái)表示進(jìn)給 量f，進(jìn)給量f的取值范圍為[fmin，fmax]，用m位二進(jìn)制數(shù)XI表示，其關(guān)系為：主軸轉(zhuǎn)速η的取值范圍為[nmin，nmax]，用字長(zhǎng)為K的二進(jìn)制串Sk來(lái)表示，它的二進(jìn)制數(shù)為 X2,其關(guān)系為：根據(jù)上述2個(gè)公式可對(duì)主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給量進(jìn)行編碼，W進(jìn)給量和主軸轉(zhuǎn)速為優(yōu)化變量 的個(gè)體染色體表示為SmSk; (4.3) 適應(yīng)值的計(jì)算： 適應(yīng)值函數(shù)如下：式中:λ為線性變換系數(shù)，f(Xl，X2)為切削參數(shù)目標(biāo)函數(shù)，Cmax為適應(yīng)值闊值； (4.4 )切削量的自適應(yīng)遺傳操作，包括選擇、交叉和變異。2.如權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是， 步驟(3)所述約束條件包括切削速度的約束:機(jī)床加工時(shí)的速度必需滿足在最大和最小的 切削速度之間，即rimin如如max,式中，nmin，nmax分別為機(jī)床主軸的最低和最高轉(zhuǎn)速。 3 .如權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是， 步驟(3)所述約束條件包括進(jìn)給量的約束:進(jìn)給量f必須在機(jī)床允許的范圍內(nèi)，即fmin < f < fmax，式中，fmin，fmax分別為機(jī)床允許的最小進(jìn)給量和最大進(jìn)給量。 4 .如權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是， 步驟(3)所述約束條件包括機(jī)床功率的約束:加工時(shí)機(jī)床的功率必須小于規(guī)定的最大有效 切削功率，即式中，η表示機(jī)床功率的有效系數(shù)，F(xiàn)。為切削力，Pmax為機(jī)床最大的有效切削功率。 5 .如權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是， 步驟(3)所述約束條件包括切削力的約束:機(jī)床生產(chǎn)的過(guò)程中，切削力不可W超過(guò)機(jī)床進(jìn)給 機(jī)構(gòu)所允許的最大切削力Fmax，切削力又可W分為分解為主切削力的、背向力Fp和進(jìn)給力Ff， 具體切削力約束表示為：式中，F(xiàn)c為主切削力、Fp為背向力，F(xiàn)f為進(jìn)給力給力。6. 如權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是， 步驟(3)所述約束條件包括表面粗糖度的約束： 民a 二 8f2re < Rmax 式中，Ra為實(shí)際的表面粗糖度，。表示刀尖圓弧半徑，f為進(jìn)給力，Rmax為允許表面粗糖 度的最大值。7. 如權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是， 步驟(4.1)中，交叉概率Pc變異概率Pm為：式中，favg為種群中所有個(gè)體的平均適應(yīng)值，fmax種群所有個(gè)體中的最大個(gè)體適應(yīng)值，f' 為兩個(gè)要交叉的個(gè)體中適應(yīng)度比較大的個(gè)體適應(yīng)度值，f是進(jìn)行變異個(gè)體的適應(yīng)度值;kl， k2，k3，k4為0~1之間的數(shù)，設(shè)定了 ^山山也后交叉概率就可^進(jìn)行自適應(yīng)的調(diào)整了。 8 .如權(quán)利要求1所述的基于自適應(yīng)遺傳算法的機(jī)床切削用量能耗優(yōu)化方法，其特征是， 步驟(4.4)中，選擇是用于確定每個(gè)切削量是否進(jìn)行交叉或在下一代的存活概率，交叉是把 兩個(gè)切削量個(gè)體染色體的部分交換重組從而產(chǎn)生新的切削量個(gè)體的操作，變異本身是一種 局部的隨機(jī)捜索;在每一代中選擇一個(gè)最優(yōu)的個(gè)體，和進(jìn)化到當(dāng)前代所出現(xiàn)的所W最優(yōu)個(gè) 體進(jìn)行比較，把更好的個(gè)體作為最優(yōu)的個(gè)體;在產(chǎn)生下一代之前，用最優(yōu)的個(gè)體替換當(dāng)前最 差的個(gè)體，從而實(shí)現(xiàn)優(yōu)秀個(gè)體的隔代遺傳，W求獲得最優(yōu)解。
【文檔編號(hào)】G06N3/12GK105844356SQ201610170152
【公開日】2016年8月10日
【申請(qǐng)日】2016年3月22日
【發(fā)明人】王艷, 彭竹清, 紀(jì)志成
【申請(qǐng)人】江南大學(xué)