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  首页《机械工程学报》2005年11期目录→基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测模型参数辨识及切削用量优化

基于遗传算法的超精密切削表面粗糙度预测

模型参数辨识及切削用量优化

 

卢泽生  王明海

(哈尔滨工业大学机电工程学院  哈尔滨  150001)

 

摘要:建立易于分析各切削用量对粗糙度影响关系的表面粗糙度预测模型和最优的切削用量组合,是超精密切削加工技术的不断发展的需要。针对最小二乘法和传统优化方法的不足,提出了将遗传算法用于超精密切削表面粗糙度预测模型的参数辨识,并用于求解最优切削用量,给出了金刚石刀具超精密切削铝合金的表面粗糙度预测数学模型和切削用量优化结果,进行了遗传算法和常规优化算法的比较,结果表明遗传算法较最小二乘法和传统的优化方法更适合于粗糙度预测模型的参数辨识及保证切削用量的最优。

关键词:超精密切削  遗传算法  表面粗糙度预测模型  优化

中图分类号:TH16  TG501

国家科学预研基金资助项目(18.2.1.1)。20041110收到初稿,20050415收到修改稿

 
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