本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)遺傳算法的電火花電參數(shù)優(yōu)化研究

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【摘要】：隨著加工制造日趨精密化和微型化,微小孔加工逐漸引起人們的重視。作為微小孔加工的重要方式之一,電火花微小孔加工技術(shù)因其非接觸加工和可加工特殊硬度金屬的特性,越來(lái)越受到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的關(guān)注,被廣泛應(yīng)用于機(jī)械、航空航天、電子、儀器、模具制造業(yè)等眾多領(lǐng)域。但由于微細(xì)電火花加工具有放電面積小、單個(gè)放電脈沖能量小、電蝕坑小的特點(diǎn),容易造成加工表面質(zhì)量不佳、加工效率低、電極損耗難以精確控制等問(wèn)題,嚴(yán)重制約了它的應(yīng)用和發(fā)展。因此如何優(yōu)化加工參數(shù),提高微小孔加工的加工質(zhì)量、加工速度以及降低電極損耗率的就成為了人們關(guān)注的問(wèn)題。本文分析討論了微小孔加工電參數(shù)對(duì)表面質(zhì)量、加工速度以及電極損耗率的影響。分析表明,脈沖寬度、脈沖間隔和峰值電流等脈沖電源參數(shù)直接影響了這些工藝指標(biāo)。通過(guò)對(duì)這些脈沖電源參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,可以保證表面粗糙度的情況下得到更快的加工速度和更少的電極損耗。本文以提高工藝指標(biāo)為研究方向,采用帶模糊區(qū)間規(guī)劃的NSGA-II算法對(duì)加工電參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。首先,根據(jù)現(xiàn)有的電火花放電數(shù)據(jù),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了電火花放電參數(shù)模型,并驗(yàn)證測(cè)試模型精確度。其次,利用帶模糊區(qū)間規(guī)劃的NSGA-II算法對(duì)電火花加工參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)優(yōu)化,得到更好的脈沖參數(shù)輸入變量。同時(shí)為了證明該算法優(yōu)越性,本文分別利用兩種算法進(jìn)行仿真對(duì)比試驗(yàn),來(lái)對(duì)該算法進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證。本文編寫(xiě)相關(guān)算法程序,并將該算法與常規(guī)模糊控制優(yōu)化算法進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。結(jié)果表明,利用帶模糊區(qū)間規(guī)劃的NSGA-II算法優(yōu)化后加工參數(shù),不但能夠得到優(yōu)良的表面加工質(zhì)量,而且能得到相對(duì)更優(yōu)秀的加工速度和電極損耗率。該研究為今后電火花放電脈沖參數(shù)設(shè)置提供了理論和實(shí)際應(yīng)用的參考。
【關(guān)鍵詞】：電火花 多目標(biāo)優(yōu)化 NSGA-II Matlab
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TG661
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-11
• 1.1 微小孔電火花加工技術(shù)概述7-8
• 1.2 微小孔電火花加工的發(fā)展8-9
• 1.2.1 微小孔電火花加工發(fā)展歷史與現(xiàn)狀8
• 1.2.2 微小孔電火花加工國(guó)內(nèi)外的差距8-9
• 1.3 微小孔電火花加工技術(shù)要點(diǎn)9
• 1.4 選題依據(jù)與創(chuàng)新性9-10
• 1.5 研究主要內(nèi)容10-11
• 第二章 電火花放電機(jī)理及控制策略分析11-23
• 2.1 放電腐蝕模型11-13
• 2.1.1 放電介質(zhì)擊穿和通道形成11-12
• 2.1.2 放電通道物理反應(yīng)和放電熱蝕12-13
• 2.1.3 電蝕物拋出和轉(zhuǎn)移13
• 2.1.4 極間介質(zhì)消電離13
• 2.2 影響加工目標(biāo)的重要因素13-18
• 2.2.1 影響加工速度的重要因素14-15
• 2.2.2 影響工件表面粗糙度的重要因素15-16
• 2.2.3 影響加工電極蝕除率的重要因素16-18
• 2.3 電火花加工控制系統(tǒng)及檢測(cè)系統(tǒng)18-21
• 2.3.1 電火花加工控制系統(tǒng)分析18
• 2.3.2 電火花放電檢測(cè)系統(tǒng)分析18-21
• 2.4 脈沖電源控制策略分析21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立參數(shù)模型23-31
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介23-24
• 3.2 建立并測(cè)試BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-30
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立24-29
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試29-30
• 3.3 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于快速非支配排序遺傳算法的多目標(biāo)優(yōu)化31-53
• 4.1 基于模糊算法的優(yōu)化區(qū)間規(guī)劃31-36
• 4.1.1 模糊控制技術(shù)原理31-32
• 4.1.2 模糊控制器結(jié)構(gòu)32-34
• 4.1.3 模糊規(guī)則及模糊推理34-35
• 4.1.4 解模糊優(yōu)化區(qū)間35-36
• 4.2 常見(jiàn)多目標(biāo)優(yōu)化方法36-37
• 4.3 基于快速非支配排序的遺傳算法37-42
• 4.3.1 個(gè)體編碼與解碼38-39
• 4.3.2 快速非支配排序39-40
• 4.3.3 擁擠度計(jì)算40-41
• 4.3.4 擇優(yōu)選擇41
• 4.3.5 交叉和變異41
• 4.3.6 精英策略41-42
• 4.4 NSGA-II算法的實(shí)現(xiàn)和NPGM工具箱簡(jiǎn)介42-44
• 4.4.1 指定優(yōu)化模型42-44
• 4.4.2 目標(biāo)函數(shù)模型44
• 4.5 結(jié)果及分析44-47
• 4.6 驗(yàn)證及討論47-52
• 4.7 本章小結(jié)52-53
• 第五章 結(jié)論與展望53-55
• 5.1 結(jié)論53
• 5.2 展望53-55
• 致謝55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 附錄59-63
• 作者簡(jiǎn)介63
• 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果63

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