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面向能耗的数控铣削过程建模与参数优化
  • ISSN号:1004-132X
  • 期刊名称:《中国机械工程》
  • 时间:0
  • 分类:TH18[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:[1]华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉430074, [2]中国地质大学(武汉),武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51575211,51275190);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51561125002); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014TS038)
中文摘要:

为了选择合理的切削参数以达到降低能耗的目的,对稳定的数控铣削过程面向能耗进行建模并优化。首先,在分析输入功率去向构成的基础上,建立数控铣床系统输入功率模型。然后,建立数控铣床系统能耗测试平台。通过对实验数据的多元回归建立数控铣床输入功率与切削参数的函数,对比分析证实函数的精确性。随后,由该函数得出数控铣床稳定切削阶段的单位体积能耗函数,以此为优化目标,以铣床性能和表面质量为约束,通过引力搜索算法(GSA)进行切削参数的能效优化。最后,与经验的切削参数进行对比,结果表明优化后切削参数显著提高了铣床能量效率,大幅节省了电能。

英文摘要:

In order to select the appropriate cutting parameters to reduce energy consumption,a stable CNC milling process was modeled and optimized based on energy consumption function.First of all,the input power model of CNC milling system was built by characterizing its components.Then an energy consumption test platform was set up.The function between the input power of CNC milling system and cutting parameters was established through multiple regression,and its accuracy was confirmed by a comparative analysis.After that the specific energy consumption function during stable CNC milling process was figured out from the input power function.GSA was used to optimize the cutting parameters by a model,which regarded the ESECas goal and the performance of milling machine and surface quality as constraints.Compared with empirical data,it is shown that the optimized cutting parameters will improve the energy efficiency of milling machine significantly and drastically.

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期刊信息
  • 《中国机械工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会
  • 主编:董仕节
  • 地址:湖北工业大学772信箱
  • 邮编:430068
  • 邮箱:paper@cmemo.org.cn
  • 电话:027-87646802
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-132X
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1294/TH
  • 邮发代号:38-10
  • 获奖情况:
  • 1997年获中国科协期刊一等奖,第二届全国优秀科技...,机械行业优秀期刊一等奖,1999年获首届国家期刊奖,2001年获首届湖北十大名刊,中国期刊方阵“双高”期刊,2003第二届国家期刊奖提名奖,百种中国杰出学术期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:50788