机械加工工艺优化综述

国外现状

Cus和Zuperl[1]应用遗传算法和神经网络算法确定最优切削参数，这种优化方法同时考虑了表面粗糙度最小加工成本和最短时间等因素。OKtem[2]、Amiolemhen[3]、Shunmugam[4]建立了以粗糙度和成本为目标函数的优化模型并采用遗传算法进行优化。Guzel[5]等人基于减少雕刻曲面的时间，提出了使用球头铣刀加工雕刻曲面时将加工过程物理仿真与分段进给速度优化的方法。伊朗谢里夫科技大学的M. Sanjari等[6]运用人工神经网络（ANN）和田口方法(Taguchi Method)对径向锻造法进行了优化，并用有限元方法对结果进行验证，得到了一致的结果。日本广岛大学的Ryutaro Hino等[7]将数值优化和有限元模拟相结合，建立了减少锻压工艺步骤的新算法，并得到了最优的工艺路线。

国内现状

苏州大学韦宏[8]用激光投射焊接热塑性塑料取代传统的塑料焊接方法，取得了良好的效果。美国的波音公司联合密歇根大学等若干大学共同研究和开发能够有效抑制薄壁零件有效变形的工艺路线优化理论和有限元模拟软件。哈尔滨工程大学的王乐[9]利用ANSYS软件仿真铣削以及使用POWERMILL模拟铣削，对影响加工表面质量因素分析,应用铣削理论对直接影响加工表面的粗糙度的刀齿分布和每齿进给量进行理论分析,并建立单齿动态铣削力模型、多齿动态铣削力模型、均匀分布多齿动态分析模型,进而分析影响各个分力的因素。使用解析方法优化加工参数,通过确定参量模型建立多目标优化模型,确定优化策略进行参数优化。南京航天航空大学和西北工业大学[10]的研究学者利用控制侧壁加工变形的过切倾斜控制工艺和分层对称铣削工艺来加工薄壁零件。浙江大学黄志刚[11]等人从加工顺序对加工变形的影响进行了研究提出奇偶加工顺序法对框体结构进行加工来减小加工变形。武美萍[12]等人提出变搜索域遗传算法，该算法计算量小、计算速度快，能自适应自动化制造系统对优化切削数据快速响应的要求，并在切削参数优化研究的基础上开发了数控加工切削参数管理和优化系统。华中科技大学林东[13]从动力学的角度出发研究了加工过程中涉及到的机床、刀具、工件等在切削力、位移、加速度等因素之间的相互关系，借助计算机仿真，信号处理、自动控制等技术，对数控加工进行动力学建模、仿真、优化方面的研究，并在此基础上开发了一套优化系统。

大连理工大学宋健[14]应用金属塑性成形仿真软件DEFORM-3D对某型号的汽车发动机缸体的钻削工步进行了仿真实验。通过对钻削载荷公式的推演,建立了钻削载荷和钻削参数的线性模型,简化了函数关系。选择粒子群算法作为优化算法，并在MATLAB中编制出简洁高效的切削参数优化程序，可使钻削工序时间节省44.32%。武凯等[15]人对不同切削参数下铣削力变化规律以及因铣削力引起的加工变形进行了理论分析与试验研究，给出了优化的切削参数。

吴彦骏等[16]对多工位高速锻造工艺进行研究，在提高生产效率的同时，减少了材料的消耗，并延长了模具的寿命。朱春东等[17]利用DEFORM软件，模拟了汽车半轴套管锻造工艺，并根据分流法原理，对带法兰汽车半轴套管近净锻造工艺进行了优化。

国防科技大学冯宗杰[18]针对现有伺服刀架加工复杂活塞频响不足、精度较低的问题,提出了基于迭代学习控制的改进策略并给出了实现流程。通过MATLAB 数值仿真证明了迭代学习算法应用于活塞加工的可行性。利用迭代学习控制对复

杂活塞进行数控车削，最大误差由0.0248mm降至0.0086mm。除此之外控制算法简单、实用、可行性强。

湖南科技大学陈雪华[19]基于LabVIEW8.6编程软件和响应面方法设计了铣削工艺参数优化系统，这为进一步优化工艺参数提供了有益的参考。

燕山法大学耿鹏飞[20]利用遗传网络和神经算法相混合的优化方法对磨料水射流切割工艺参数进行优化。

参考文献

[1]Fanci Cus, Uros Zuperl.Approach to optimization of cutting conditions by using artificial neural net works[J]. Journal of Materials Processing Technology, 2006, 173(3): 281-290

[2]H.Oktem, T.Erzurumlu, H.Kurtaran. Application of response surface methodology in the optimization of cutting conditions for surface roughness [J]. Journal of Material Processing Technolog, 2005, 170(1-2):11-16

[3]P.E.Amiolemhen. Application of genetic algorithms-determination of optimal machining parameters in the conversion of a cylindrical bar stock into a continuous finished profile [J].International Journal of Machine Tools &Manufacture, 2004, 44(12-13): 1403-1412

[4]M.S.Shunmugam. S.V.Bhaskara Reddy. T.T.Narendran. Selection of optimal conditions in multi-pass face-milling using a genetic algorithm[J]. International Journal of Machine Tools &Manufacture, 2000, 40(3): 401-414

[5]Guzel B.U, Lazoglu I.Increasing productivity in sculpture surface machining via off-line pecewise variable federate scheduling based on the force system model [J]. International Journal of Machine Tools &Manufacture, 2004, 44(1): 21-28

[6] M. Sanjari, A. Karimi Taheri, A. Ghaei, Prediction of neutral plane and effects of the process parameters in radial forging using an upper bound solution, Journal of Materials Processing Technology, V olume 186, Issues 1–3, 7 May 2007, Pages

147-153

[7] Ryutaro Hino, Akihiko Sasaki, Fusahito Yoshida, Vassili V. Toropov, A new algorithm for reduction of number of press-forming stages in forging processes using numerical optimization and FE simulation, International Journal of Mechanical Sciences, V olume 50, Issue 5, May 2008, Pages 974-983

[8] 韦宏. 基于模拟的聚合物激光透射焊接工艺参数优化研究[D][苏州大学硕士学位论文]苏州：苏州大学；2012

[9]王乐.发动机缸盖高速铣削工艺参数优化[D][哈尔滨工程大学硕士学位论文]哈尔滨：哈尔滨工程大学；2011

[10] 武凯;，何宁，廖文和，姜澄宇；基于变形控制的薄壁结构件高速铣削参