多工序组合气囊抛光策略智能优化

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1 论文标题：多工序组合气囊抛光策略智能优化

2 作者信息：邱家军：上海理工大学，机械工程学院，上海

3 出处和链接：邱家军. 多工序组合气囊抛光策略智能优化[J]. 建模与仿真, 2023, 12(2): 1388-1399. https://doi.org/10.12677/MOS.2023.122130

4 摘要：针对进一步提高多工序气囊抛光效率和质量的技术需要，开展基于智能算法的多工序组合气囊抛光策略优化研究。以黄铜H62轴套为实验样件进行气囊粗抛与精抛实验，分析总结样件表面粗糙度变化规律；构建BP神经网络(Back propagation neural network, BP)模型，利用实验数据训练获得不同抛光工艺参数下表面粗糙度及抛光时间的映射关系；以获得最优表面粗糙度和抛光时间为目标，采用NSGA-II (Non-dominated sorting genetic algorithm-II, NSGA-II)多目标优化的方法优化多工序组合抛光中各工序的工艺参数，预测获得最佳转换工序的时间节点及最优多工序组合抛光参数。实验结果表明，当采用优化的多工序组合抛光策略进行抛光时，相比于优化后的单工序精抛所需总时长缩短了25%的时间，由16分钟下降至12分钟，而表面粗糙度Ra相比于优化后的单工序粗抛下降了0.317 μm。该研究针对多工序组合气囊抛光工艺优化需要，设计了基于NSGA-II多目标优化算法的多工序工艺参数优化策略，可以实现轴套零件多工序气囊抛光加工效率和质量的同步提升。

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关键词：Propagation Algorithm Dominated Genetic Sorting