郭长城 GUO Chang-cheng

摘要：针对现有铣削加工工艺材料利用率和加工效率低下，且加工工件表面粗糙度达不到质量要求的问题，本研究以2195铝锂合金薄壁构件铣削加工工艺为研究对象，基于改进PSO算法，对其加工工艺参数进行多目标参数优化。首先，研究以材料去除率和表面粗糙度为优化目标，以主轴转速、每齿进给量、轴向切深、径向切深为优化变量，以优化变量的参数范围、数控铣床性能参数等为约束条件，采用改进PSO算法对其进行优化;然后，采用灰色关联度分析法计算求解目标函数权重系数最优解;最后，通过仿真实验验证最优解的可行性和准确性。结果表明，采用改进PSO算法优化后的铣削加工工艺参数，可在保证铣削加工工件质量的同时，最大程度提高加工效率。

Abstract： In view of the low material utilization and processing efficiency of the existing milling process， and the surface roughness of the workpiece can not meet the quality requirements， this study takes the milling process of 2195 aluminum lithium alloy thin-walled components as the research object， and based on the improved PSO algorithm， the multi-objective parameter optimization of its processing parameters is carried out. Firstly， taking the surface roughness and material removal rate as the optimization objectives， taking the spindle speed， feed per tooth， axial cutting depth and radial cutting depth as optimization variables， and taking the parameter range of optimization variables and performance parameters of CNC milling machine as constraint conditions， the improved PSO algorithm is used to optimize the optimization; then， the weight coefficient of the objective function is calculated by grey correlation analysis method Finally， the feasibility and accuracy of the optimal solution are verified by simulation experiments. The results show that the milling process parameters optimized by improved PSO algorithm can ensure the quality of milling workpiece and improve the processing efficiency to the greatest extent.

關键词：铣削工艺;参数优化;PSO算法;灰色关联度分析法

Key words： milling process;parameter optimization;PSO algorithm;grey correlation analysis method

中图分类号：TG659                       文献标识码：A        文章编号：1674-957X（2021）22-0021-05

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铣削加工工艺是最常用的机械加工方式之一，然而相关调研数据显示，铣削加工工艺材料的利用率和加工效率相对较低，无法满足高质量、高效率、低成本加工工艺要求。因此，提高铣削加工工艺效率和材料利用率已成为当前研究的重点。章绍昆、毕庆贞、王宇晗（2020）通过研究镜像铣削加工奇异区域刀具路径，对铣削加工路径进行优化，有效降低了加工损失，提供了材料的利用率[1]。万敏、杜宇轩、张卫红等（2020）通过对碳纤维增强铣削加工过程中的缺陷分析，根据其铣削力变化规律，建立了单向铣削力模型，并对加工过程进行优化，有效提高了铣削加工工艺效率[2]。……