基于GRA-RBF-FA的整体叶盘通道盘铣加工多目标参数优化

论文摘要

整体叶盘通道盘铣加工是典型的多输入输出系统,改善该加工过程需要多目标优化。应用集灰色关联分析（grey relations analysis,GRA）、径向基神经网络（radial basis function neural network,RBF）和萤火虫智能算法（firefly algorithm,FA）于一体的多目标优化方法。通过优化加工参数:切削速度、每齿进给率和切削高度,同时满足最小切削力和最大材料去除率的目标。验证试验结果表明,灰色关联分析-径向基神经网络-萤火虫算法（GRA-RBF-FA）可用于盘铣TC17整体叶盘通道的加工参数优化;该方法优于灰色关联度分析。

论文目录

• 1 试验及结果
•   1.1 试验设计
•   1.2 试验条件及测量方法
• 2 多目标优化方法
•   2.1 灰色关联分析 （GRA）
•   2.2 径向基神经网络 （RBF）
•   2.3 萤火虫算法 （FA）
• 3 试验验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张楠,史耀耀,杨臣,陈振,刘江

关键词: 盘铣刀,整体叶盘通道,加工参数,多目标优化,灰色关联度

来源: 西北工业大学学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室,内蒙古工业大学机械学院

基金: “高档数控机床与机床制造装备”科技重大专项(2013ZX04001081),内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY16089)资助

分类号: V263;TP18

页码: 160-166

总页数: 7

文件大小: 284K

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