钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立.pdf

２０２４年４月机床与液压Ａｐｒ２０２４

第５２卷第８期ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＶｏｌ５２Ｎｏ８

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ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１３８８１２０２４０８００２

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文献引用：郗琳，李丽，赵俊花，等．钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立［Ｊ］．机床与液压，２０２４，５２（８）：８１３．

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Ｃｉｔｅａｓ：ＸＩＬｉｎ，ＬＩＬｉ，ＺＨＡＯＪｕｎｈｕａ，ｅｔａｌ．Ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｔｉｔａｎｉｕｍａｌｌｏｙｍｉｌｌｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃ⁃

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ｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２４，５２（８）：８１３．

钛合金铣削参数多目标优化及神经网络预测模型建立

郗琳，李丽，赵俊花，蒋政泉，杨宗硕

（西南大学工程技术学院，重庆４００７１５）

摘要：为有效降低钛合金ＴＣ４铣削过程中的刀具磨损及能耗的同时提升效率，以合力弯矩、加工能耗、加工效率为优

化目标开展多目标优化研究。通过单因素试验分析切削参数影响规律，通过响应曲面试验建立径向基神经网络预测模型。

最后将预测模型整体引入粒子群算法中进行帕累托前沿求解得到若干组合理的切削参数组合。试验结果表明：神经网络预

测模型的预测精度达９５％以上；多目标优化模型的优化结果可使钛合金铣削加工过程中的合力弯矩减小２８９８％、加工效

率提高２５９３％、加工能耗减少１３０８％，可为钛合金铣削加工切削参数的选择及多个生产目标之间的协调提供有力支持。

关键词：钛合金；数控铣削；多目标优化；混合算法；加工工艺

中图分类号：ＴＨ１６

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ＭｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＴｉｔａｎｉｕｍＡｌｌｏｙＭｉｌｌｉｎｇＰａｒａｍｅｔｅｒｓａｎｄＮｅｕｒａｌ

ＮｅｔｗｏｒｋＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＭｏｄｅｌｉｎｇ

ＸＩＬｉｎ，ＬＩＬｉ，ＺＨＡＯＪｕｎｈｕａ，ＪＩＡＮＧＺｈｅｎｇｑｕａｎ，ＹＡＮＧＺｏｎｇｓｈｕｏ

（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４００７１５，Ｃｈｉｎａ）

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｔｕｄｙｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｍｉｔｉｇａｔｅｔｏｏｌｗｅａｒ，ｄｅｃｒｅａｓｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，

ａｎｄｅｎｈａｎｃｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｔｈｅｍｉｌｌｉｎｇｏｆｔｉｔａｎｉｕｍａｌｌｏｙＴＣ４，ｔａｋｉｎｇｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｂｅｎｄｉｎｇｍｏｍｅｎｔ，ｍａｃｈｉｎｉｎｇｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ａｎｄ

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ｍａｃｈｉｎｉｎｇ