数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究

数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究

艾强，宋百秋，王向国，侯学谦，朱铎

大众一汽发动机（大连）有限公司 辽宁省大连市116600

摘要：本研究针对数控铣削加工过程中的能耗问题，通过建立能耗预测模型，对加工过程中的能耗进行预测和分析。同时，以能耗、加工时间和加工成本为目标，采用多目标优化方法，对数控铣削的切削参数进行优化。研究首先分析了数控铣削加工过程中能耗的主要影响因素，然后构建了基于机器学习算法的能耗预测模型，并对模型进行了验证。接着，利用遗传算法、粒子群算法等优化方法，对切削参数进行了多目标优化。

关键词：数控铣削；能耗预测；切削参数；多目标优化；遗传算法；粒子群算法

一、引言

随着制造业的快速发展，数控铣削加工在机械制造领域中的应用日益广泛。然而，数控铣削加工过程中的能耗问题日益突出，如何降低能耗、提高加工效率成为亟待解决的问题。能耗预测和切削参数优化对于降低能耗、提高加工效率具有重要意义。本文旨在研究数控铣削加工过程中的能耗预测方法及切削参数的多目标优化策略，以期为数控铣削加工的节能减排提供理论依据和技术支持。

二、数控铣削加工能耗分析

数控铣削加工能耗主要包括电能耗、机械能耗和热能耗三部分。电能耗主要来自于数控机床的伺服电机、主轴电机等电气设备的能量消耗；机械能耗主要指机床机械部件在运动过程中因摩擦、振动等因素产生的能量损失；热能耗则是由于切削过程中产生的热量导致的能量损失。

在数控铣削加工过程中，影响能耗的主要因素有切削参数（如切削速度、进给速度、背吃刀量等）、机床状态（如主轴转速、伺服电机转速等）、工件材料特性以及加工环境等。其中，切削参数的选择对能耗的影响尤为显著。合理选择切削参数，可以在保证加工质量的前提下，降低能耗。

此外，机床的维护保养状况也会影响能耗。机床长期使用后，由于磨损、润滑不良等原因，可能导致能耗增加。因此，定期对机床进行维护保养，确保其处于良好工作状态，也是降低能耗的有效途径。

通过对数控铣削加工能耗的分析，可以为后续的能耗预测和切削参数优化提供理论依据，从而实现节能减排的目标。

三、能耗预测模型的建立与验证

为了对数控铣削加工过程中的能耗进行有效预测，本研究采用了机器学习算法来建立能耗预测模型。首先，通过收集大量的实际加工数据，包括切削参数、机床状态、工件材料特性等，作为模型训练的基础。这些数据被分为训练集和测试集，其中训练集用于构建模型，测试集用于验证模型的预测性能。

在模型建立阶段，选择了多种机器学习算法进行尝试，包括线性回归、支持向量机、随机森林和神经网络等。经过对比分析，发现神经网络模型在处理非线性问题上具有更好的性能，因此选择神经网络作为能耗预测模型的构建方法。根据输入数据的维度和复杂性，确定了神经网络的层数、神经元个数以及激活函数等参数。

模型建立后，使用训练集数据对模型进行训练，通过多次迭代调整模型参数，直到模型在训练集上的表现达到预设的目标。随后，使用测试集数据对模型的预测性能进行验证。通过计算预测值与实际值之间的误差，评估模型的准确性和泛化能力。

为了确保模型的可靠性，本研究还采用了交叉验证和Bootstrap方法对模型进行评估。交叉验证通过将数据集分为多个子集，轮流使用子集作为训练集和测试集，来检验模型的稳健性。Bootstrap方法则通过自助抽样技术，对模型进行多次训练和测试，以评估模型在不同样本情况下的表现。

最终，经过验证，所建立的能耗预测模型在测试集上表现出了较高的预测精度和稳定性，可以为数控铣削加工的能耗预测提供有效的支持。

四、切削参数多目标优化方法

切削参数的多目标优化是提高数控铣削加工效率、降低能耗和成本的关键环节。本研究围绕能耗、加工时间和加工成本三个主要目标，采用多目标优化方法对切削参数进行优化。

首先，明确了优化的目标函数，即最小化能耗、最短化加工时间和最小化加工成本。在此基础上，分析了切削速度、进给速度、背吃刀量等切削参数对目标函数的影响，并建立了相应的多目标优化模型。该模型考虑了多个目标之间的相互制约关系，以及实际加工过程中的各种约束条件，如机床性能限制、刀具耐用度等。

在多目标优化算法的选择上，本研究采用了遗传算法和粒子群算法两种主流的智能优化算法。遗传算法通过模拟自然选择和遗传过程，能够在全局范围内搜索最优解；而粒子群算法则通过群体中粒子的协作和竞争，快速找到问题的最优解。

遗传算法中，设计了一系列编码、选择、交叉和变异操作，以适应切削参数优化的需求。通过调整遗传算法的参数，如种群大小、交叉率和变异率等，实现了对切削参数的有效优化。

粒子群算法中，则通过调整惯性权重、学习因子等参数，来平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力。两种算法均通过迭代搜索，不断逼近多目标优化问题的帕累托最优解。

优化过程中，本研究还采用了多目标优化问题的求解策略，如帕累托排序和拥挤度计算，以确保找到的解集在目标空间中分布均匀，并能够代表多个目标之间的权衡关系。

五、切削参数优化结果验证与应用

为了验证切削参数优化结果的有效性和可行性，本研究设计了一系列实验来对优化后的参数进行实际应用测试。实验选取了具有代表性的工件材料和加工条件，确保测试结果能够反映出优化参数在实际生产中的应用效果。

首先，在实验中使用了优化后的切削参数进行数控铣削加工，同时记录了加工过程中的能耗、加工时间和加工成本等关键指标。为了对比分析，还采用了一组传统的切削参数进行加工，以便与优化结果进行对照。

实验结果表明，采用优化后的切削参数进行加工，能耗相比传统参数有了显著的降低，同时加工时间也有所缩短，加工成本也随之减少。这表明优化结果不仅能够实现节能减排的目标，还能够提高生产效率，降低生产成本。

此外，还对优化后的切削参数进行了实际生产中的应用验证。在生产线上使用优化参数进行批量加工，通过实时监测系统和生产管理软件收集数据，进一步验证了优化参数的稳定性和可靠性。实际应用结果显示，优化后的切削参数能够在保证加工质量的前提下，持续稳定地降低能耗和提高加工效率。

通过这些验证和应用，本研究证明了切削参数优化方法的有效性，并为数控铣削加工的节能减排提供了实践基础。同时，这些结果也为其他类似加工过程的参数优化提供了参考和借鉴。

未来，本研究还将继续深化切削参数优化方法的研究，探索更加高效、智能的优化策略，以适应不断变化的生产需求和技术发展。此外，还将考虑将优化方法推广到其他类型的数控机床和加工过程，进一步拓宽应用范围。

结束语

本文对数控铣削加工过程中的能耗预测及切削参数多目标优化进行了研究。通过建立能耗预测模型，实现了对加工过程中能耗的准确预测；采用多目标优化方法，有效优化了切削参数，降低了能耗，缩短了加工时间，减少了加工成本。然而，本研究还存在一定的局限性，如能耗预测模型的精度和稳定性有待进一步提高，优化算法的收敛速度和求解质量也有待改进。未来研究将继续探讨更加高效、精确的能耗预测方法和切削参数优化策略，为数控铣削加工的节能减排提供更加有效的技术支持。

【参考文献】

[1]杨校可.数控铣削加工切削参数数据库的构建与应用[J].农业工程与装备,2022,49(02):33-36.

[2]尹瑞雪,柯杰.碳效率目标下的铣削切削参数优化研究[J].机械设计与制造,2022(01):136-140+144.

[3]庞钧文.数控铣过程中通过切削量控制尺寸精度研究[J].中国科技信息,2021(20):65-66.