·第1章緒論1.1研究背景人工智能的本質(zhì)在廣義上可理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)研究發(fā)展的方向。其實(shí)用功能在于試圖理解“智能”二字的內(nèi)在含義，它能夠像人的大腦一樣智能的做出反應(yīng)，并為制造出一種新型的智能機(jī)器而努力。其研究的領(lǐng)域可以包括語(yǔ)言識(shí)別、數(shù)據(jù)處理、機(jī)器人等方面的內(nèi)容。自其問(wèn)世以來(lái)，通過(guò)多學(xué)科交叉的科學(xué)家、研究人員們的不懈努力使其硬軟件技術(shù)與理論方面與逐步走向成熟的方向，越來(lái)越多領(lǐng)域在逐漸應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)。我們可以大膽的預(yù)測(cè)，在不久的將來(lái)人工智能會(huì)給我們帶來(lái)許多較為實(shí)用的研究成果，給人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)觸手可及的便利，將能成為人類(lèi)智慧的“大腦中心”。這項(xiàng)技術(shù)可以對(duì)實(shí)際生活中的人的思想過(guò)程進(jìn)行模擬，大腦工作處理信息的工作過(guò)程，人工智能不僅僅是人類(lèi)的智力的簡(jiǎn)單累加，但是它能夠可以像人類(lèi)一樣具有獨(dú)立思考問(wèn)題的思維能力、思維模式，在一定程度上甚至可以超越人類(lèi)。隨著研究人員的深入工作，發(fā)現(xiàn)此方法仍具有美中不足的瑕疵。例如，當(dāng)在進(jìn)行某些函數(shù)的計(jì)算時(shí)，使用較為復(fù)雜的非線性函數(shù)，這種方法具有局限性，其中的某些基本功能不能表現(xiàn)出來(lái)，簡(jiǎn)單來(lái)講就是在無(wú)形之中限制了它的應(yīng)用范圍。近幾年來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)已步入高速發(fā)展，邁向高質(zhì)量發(fā)展的階段，今年也是十四五規(guī)劃的開(kāi)篇之年，工業(yè)發(fā)展也是仍為重頭戲，不容小覷。傳統(tǒng)勞動(dòng)力匱乏的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去，現(xiàn)代缺少的是高素質(zhì)、知識(shí)型、復(fù)合型人才。以人為控制的傳統(tǒng)機(jī)械加工工序、工藝地進(jìn)程，出現(xiàn)或多或少的誤差的情況是難以避免的，也許這些誤差肉眼看不到，但卻有可能對(duì)零件的質(zhì)量、裝配質(zhì)量產(chǎn)生較大的影響。在科學(xué)技術(shù)高速發(fā)展的當(dāng)今社會(huì)，把這兩種技術(shù)相結(jié)合，可以減少人為計(jì)算的誤差，從而使機(jī)械加工過(guò)程質(zhì)量得到保障，提高裝配質(zhì)量，以符合現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要。1.2研究意義即使遺傳算法具有較強(qiáng)的機(jī)械加工能力，易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，但由于加工過(guò)程比較復(fù)雜，多種因素作用于其加工效果，據(jù)此，其加工設(shè)備出廠時(shí)縱然可由操作者根據(jù)說(shuō)明書(shū)進(jìn)行操作，能對(duì)不同的工況和加工工件進(jìn)行標(biāo)定，但對(duì)新的加工工件種類(lèi)和新的加工要求，機(jī)床操作者很難根據(jù)操作使用說(shuō)明書(shū)和以往的經(jīng)驗(yàn)對(duì)參數(shù)進(jìn)行選擇與設(shè)定。為此對(duì)于基于AI的機(jī)械加工工藝參數(shù)優(yōu)化問(wèn)題的研究，這項(xiàng)工作對(duì)于改善機(jī)械加工的精度問(wèn)題和提高機(jī)械加工效率不失其深遠(yuǎn)的影響?？茖W(xué)技術(shù)的進(jìn)步，給各行各業(yè)的生產(chǎn)加工也帶來(lái)了新的面貌，金屬產(chǎn)品在各行各業(yè)的領(lǐng)域中的需求也越來(lái)越大。以人工智能為基礎(chǔ)的機(jī)械加工制造技術(shù)能夠加工多種硬度范圍的金屬，且能加工出非傳統(tǒng)機(jī)械加工方法可以加工的表面形狀，在無(wú)形中也能改善企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益的組成部分，給企業(yè)帶來(lái)更多可觀的生產(chǎn)效益。1.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.3.1機(jī)械加工在線參數(shù)優(yōu)化的國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r在生產(chǎn)制造加工行業(yè)領(lǐng)域中，我們通常所了解的在線加工參數(shù)優(yōu)化技術(shù)就是自適應(yīng)控制理論的應(yīng)用。對(duì)機(jī)床主軸轉(zhuǎn)矩、切削力、刀具溫度、進(jìn)給量、背吃刀量等影響因素進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，通過(guò)設(shè)備反饋出的信息對(duì)切削參數(shù)進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，可以改善切削效率，改觀加工質(zhì)量。從上個(gè)世紀(jì)六十年代至今，微電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展速度較快，自適應(yīng)控制系統(tǒng)的組成趨于簡(jiǎn)單、簡(jiǎn)練和廉價(jià)化，較大推動(dòng)了加工參數(shù)在線優(yōu)化方面問(wèn)題的深入研究。外國(guó)的某公司在技術(shù)指導(dǎo)下，在上個(gè)世紀(jì)六十年代較早的研發(fā)出了優(yōu)化自適應(yīng)系統(tǒng)，它的工作系統(tǒng)的組成部分比較復(fù)雜。自適應(yīng)控制器可以對(duì)機(jī)械振動(dòng)、切削力矩、刀具溫度等參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，它提供的進(jìn)給速度也較為良好，對(duì)加工過(guò)程較為有利，可以提高加工的效率，降低加工工件所需要的生產(chǎn)周期。但是任何一項(xiàng)技術(shù)都是經(jīng)過(guò)科學(xué)研究，大量的做實(shí)驗(yàn)分析數(shù)據(jù)總結(jié)出來(lái)的經(jīng)驗(yàn)，都具有一定的實(shí)用性。但是在實(shí)際的生產(chǎn)加工中會(huì)出現(xiàn)許多意料之外的狀況，研究人員應(yīng)該根據(jù)不同的生產(chǎn)情況進(jìn)行及時(shí)的處理，對(duì)生產(chǎn)工藝中的各類(lèi)參數(shù)、刀具等及時(shí)分析、完善，這樣才可以展現(xiàn)出其較優(yōu)越的性能。1.3.2機(jī)械加工離線參數(shù)優(yōu)化的國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r在現(xiàn)代化的企業(yè)生產(chǎn)加工中，為了達(dá)到較為可觀的加工精度，提高生產(chǎn)效率，其關(guān)鍵問(wèn)題在于加工前是否能對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的合理預(yù)測(cè)和對(duì)工藝參數(shù)(如進(jìn)給速度、背吃刀量、切削速度、刀具的合理選擇等)能做出合理的判斷。如果可以建出以產(chǎn)品質(zhì)量分析預(yù)測(cè)為基礎(chǔ)的機(jī)械模擬系統(tǒng)，我們可以驗(yàn)證對(duì)機(jī)械程序的準(zhǔn)確性，可以對(duì)刀具和工件的幾何描述更加準(zhǔn)確。根據(jù)加工過(guò)程中假設(shè)的模型，可以對(duì)影響加工質(zhì)量的變量，如機(jī)床的振動(dòng)狀態(tài)、溫升溫降、夾具應(yīng)力、接觸疲勞、工件的彎曲應(yīng)力、刀具磨損等因素進(jìn)行較為科學(xué)地預(yù)。我們知道在加工過(guò)程中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，就要想辦法去積極地處理這些問(wèn)題，對(duì)生產(chǎn)加工的各方面進(jìn)行優(yōu)化，才能對(duì)加工中更好的設(shè)置工藝參數(shù)。此仿真系統(tǒng)既可在實(shí)際加工前獲得較為可觀的加工參數(shù)，盡可能避免刻板的根據(jù)手冊(cè)或者工作經(jīng)驗(yàn)而保守地選擇傳統(tǒng)加工參數(shù)的做法，較大程度的發(fā)揮了機(jī)床的工作能力，進(jìn)而提高了生產(chǎn)和加工效率?？梢杂?jì)算出滿足加工精度要求的誤差補(bǔ)償方法，進(jìn)而設(shè)計(jì)出較為合理的機(jī)械加工工藝方案。完成上述工作各項(xiàng)步驟，才可使得機(jī)械仿真系統(tǒng)發(fā)揮出更大的作用，才可能成為一個(gè)實(shí)用性強(qiáng)的的仿真系統(tǒng)。部分高校的老師、研究人員經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的努力工作開(kāi)發(fā)出能對(duì)機(jī)械操作工人進(jìn)行培訓(xùn)的虛擬機(jī)床模擬器，這種機(jī)器從廣義上可理解為真實(shí)存在的，它的工作是為了幫助培訓(xùn)技能熟練地操作工人，提高生產(chǎn)加工的效率。日本部分公司開(kāi)發(fā)的人工智能系統(tǒng)，可以將三維仿真應(yīng)用于球頭銑刀加工的自由曲面之中，可以對(duì)它的碰撞、干涉等內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè)。在對(duì)機(jī)械加工的仿真過(guò)程中，現(xiàn)在應(yīng)用較多的仍然是用理想的幾何圖對(duì)其幾何仿真的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。在這個(gè)過(guò)程中，我們把它們都假設(shè)為只具有幾何形狀的剛體，并沒(méi)有考慮外部受力等其他因素對(duì)加工過(guò)程的影響。機(jī)械加工的仿真系統(tǒng)是一個(gè)較為好用的模擬系統(tǒng)，我們只需要硬件的電腦配置或機(jī)床配置滿足使用要求就可以，可以在虛擬環(huán)境或者顯示屏上對(duì)加工的過(guò)程進(jìn)行模擬，不必要必須在機(jī)床上調(diào)機(jī)、對(duì)刀、試切等一系列操作，能節(jié)省人力、物力、時(shí)間的消耗，他受許多生產(chǎn)師傅的喜歡。但是開(kāi)發(fā)、調(diào)試、使用系統(tǒng)需要很多工作人員完成較大的工作量，科學(xué)技術(shù)還在不斷地進(jìn)步，工作人員的工作也在與時(shí)俱進(jìn)。第2章理論概述2.1遺傳算法概述在自然環(huán)境中有許多生物群體，他們具有能在產(chǎn)生后代過(guò)程中自然優(yōu)化的能力，所以生物群體在繁衍后代中可以產(chǎn)生進(jìn)化就比較常見(jiàn)。早在上個(gè)世紀(jì)已經(jīng)有科學(xué)家開(kāi)始對(duì)自然界中生物進(jìn)化中的基因的優(yōu)化思想、方法進(jìn)行研究。生物進(jìn)化的思想也逐漸的由科學(xué)家的思維、理論研究、各類(lèi)模型模擬應(yīng)用的到實(shí)際生產(chǎn)生活中的各類(lèi)學(xué)科的工程領(lǐng)域中。上個(gè)世紀(jì)八十年代以后關(guān)于遺傳算法的的許多研究成果都是在按部就班的進(jìn)行中。在工程中自適應(yīng)控制、優(yōu)化設(shè)計(jì)、設(shè)備故障診斷、切削加工等許多方向的研究中，這個(gè)算法在這些實(shí)際的生產(chǎn)加工領(lǐng)域中也逐漸應(yīng)用。最早提出遺傳算法概念的科學(xué)家是美國(guó)的科學(xué)家，這個(gè)算法提出的基本根據(jù)大自然的生物進(jìn)化論規(guī)律。這種方法的文化背景是自然環(huán)境中生物的進(jìn)化過(guò)程，根據(jù)這個(gè)進(jìn)化的過(guò)程來(lái)設(shè)計(jì)模型，并把它應(yīng)用到運(yùn)算過(guò)程中，在實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題中尋找最優(yōu)解的一種方法。理論基礎(chǔ)是生物學(xué)中進(jìn)化論中的生物遺傳規(guī)律，模仿自然選擇的生物進(jìn)化過(guò)程建立計(jì)算所需要的數(shù)學(xué)模型。對(duì)生物在外界環(huán)境中的遺傳、進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行理論假設(shè)，模型建立，數(shù)學(xué)計(jì)算所提煉綜合的一種比較優(yōu)良的算法。它是以適應(yīng)度函數(shù)值為根據(jù)來(lái)解決問(wèn)題，初步判斷解決問(wèn)題的方法的優(yōu)劣性。生物的進(jìn)化過(guò)程可用計(jì)算機(jī)來(lái)進(jìn)行模擬，在搜索的過(guò)程中積累、主動(dòng)獲取一些有幫助的信息。在這過(guò)程中可以自適應(yīng)的控制搜過(guò)過(guò)程，可實(shí)現(xiàn)在較大的參數(shù)空間中對(duì)問(wèn)題的最優(yōu)解進(jìn)行有效的搜索。2.2遺傳算法的基本概念因?yàn)檫z傳算法是以生物進(jìn)化理論的規(guī)律為基礎(chǔ)，但是又是在它的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化的一種方法，所以在一些概念、原理、數(shù)學(xué)規(guī)劃、方法手段等方面一．個(gè)體在遺傳算法中用來(lái)模擬生物染色體的一些二進(jìn)制的代碼稱為個(gè)體。這些二進(jìn)制代碼是我們用來(lái)表示優(yōu)化問(wèn)題的所設(shè)置的我們可以用二進(jìn)制的代碼來(lái)表示個(gè)體5位的二進(jìn)制代碼可以表示很多個(gè)體，但是最多可以表示出32個(gè)個(gè)體111111個(gè)體211110個(gè)體311101個(gè)體411011個(gè)體510111以此類(lèi)推至個(gè)體3100001個(gè)體3200000二．群體我們將由一定數(shù)量的個(gè)體所組成的集合稱之為群體我們將由一代生物群體繁殖產(chǎn)生另一代生物群體的過(guò)程稱之為生物進(jìn)化的過(guò)程。從本質(zhì)上看遺傳算法是對(duì)一代群體向另一代群體變化過(guò)程的模擬，所以在遺傳算法中“群體”二字是體現(xiàn)其算法特點(diǎn)的一個(gè)重要概念。在遺傳算法中，優(yōu)化模型中若干個(gè)解組成的集合和群體是一對(duì)一的對(duì)應(yīng)關(guān)系。與群體的概念有關(guān)的另一個(gè)概念是群體規(guī)模我們將群體中所包含的個(gè)體的數(shù)量稱為群體規(guī)模初始化群體：初始化群體在一定程度上反映著問(wèn)題的初解，所以優(yōu)化模型的初始解與初始化群體存在著相對(duì)應(yīng)的關(guān)系。我們又可將初始化群體稱為原始群體。三．模式階次我們將基因模式中包含相似位置的數(shù)目稱為稱為模式階次四．模式定義長(zhǎng)度我們將基因模式中相似位間距的最大距離稱為模式定義長(zhǎng)度。我們通常將位串的個(gè)數(shù)設(shè)為模式定義長(zhǎng)度的單位。模式的定義長(zhǎng)度、基因模式的階次是對(duì)基因模式相似性的定量描述的不可或缺的指標(biāo)。所以，基因模式可用來(lái)分析個(gè)體間的相似性，在遺傳算法的工作過(guò)程中具有很好的優(yōu)越性。五．基因模式我們將二進(jìn)制位串中的個(gè)體的某些部位上具有相似性的個(gè)體組成的集合定義為基因模式。例如我們給出的二進(jìn)制位串中包含的6個(gè)基因模式如下所示H1H2H3H4H5H6在上面的基因模式中，*處所代表的意義是該處的代碼可為1、0基因模式H2代表在位置6、5、4、3、2的代碼為0、1、1、0、1?；蚰Ｊ紿六．繁殖我們將由一代群體繁衍產(chǎn)生另一代群體的方式定義為繁殖。由父代個(gè)體繁殖產(chǎn)生下代個(gè)體是遺傳算法中較為重要的步驟。突變、雜交、選擇等算子是目前較為流行的繁殖方式。七．選擇我們將按照既定的某些標(biāo)準(zhǔn)從上一代的群體中挑選參與繁殖下一代群體的一定數(shù)量的個(gè)體稱為選擇。八．適應(yīng)度我們將以數(shù)值方式對(duì)個(gè)體優(yōu)劣程度進(jìn)行描述的方式稱為適應(yīng)度。在遺傳算法中來(lái)評(píng)判個(gè)體優(yōu)劣的不可或缺的指標(biāo)是適應(yīng)度。在物理意義上適應(yīng)度就是與優(yōu)化模型中的目標(biāo)函數(shù)為相對(duì)應(yīng)的關(guān)系。九．雜交我們將在優(yōu)選后的父代個(gè)體中進(jìn)行對(duì)基因模式的重組所產(chǎn)生的后代個(gè)體的繁殖機(jī)制稱為雜交。在個(gè)體進(jìn)行繁殖的過(guò)程之中，基因模式的重組可能會(huì)由雜交引起，所產(chǎn)生的的個(gè)體可能包含優(yōu)良的基因模式。十．突變我們將模擬在自然界中生物由于許多偶然因素引起的基因模式突然改變的個(gè)體繁殖方式稱為突變。2.3遺傳算法的簡(jiǎn)介生物的進(jìn)化論為生物的進(jìn)化提供理論基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上由上一代的生物群體繁殖產(chǎn)生下一代的群體。我們從抽象的物質(zhì)中提煉出一般思路，對(duì)生物進(jìn)化的過(guò)程進(jìn)行抽象、模擬、分析總結(jié)出來(lái)的遺傳算法的主要內(nèi)容即為對(duì)生物群體的進(jìn)化過(guò)程的模擬。其主要內(nèi)容包括如下幾個(gè)方面的內(nèi)容（1）將最優(yōu)個(gè)體轉(zhuǎn)化為所求的優(yōu)化解（2）判別群體進(jìn)化是否收斂（3）群體的初始化（4）后代個(gè)體的繁殖（5）構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)約束條件、設(shè)計(jì)變量、目標(biāo)函數(shù)是我們優(yōu)化模型的設(shè)計(jì)中的三個(gè)要素。通常用編碼技術(shù)對(duì)變量進(jìn)行編碼，可使其轉(zhuǎn)化為有利于群體進(jìn)化的表示形式。遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)可將目標(biāo)函數(shù)在對(duì)其進(jìn)行處理的過(guò)程中隱含與適應(yīng)度函數(shù)中。當(dāng)群體進(jìn)化的過(guò)程進(jìn)入到尾聲時(shí)，該個(gè)體對(duì)應(yīng)優(yōu)化模型的最優(yōu)解，此時(shí)的適應(yīng)度值最大的個(gè)體對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值即為最小值。我們通常由選擇一定長(zhǎng)度的二進(jìn)制代碼對(duì)所設(shè)置的變量進(jìn)行編碼。這種編碼方法對(duì)在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行模擬進(jìn)化過(guò)程的繁殖機(jī)制具有一定良好的優(yōu)越性。適應(yīng)度函數(shù)是我們通過(guò)對(duì)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)變換所得到的，由適應(yīng)度函數(shù)作為中間媒介，優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)即可與適應(yīng)度建立起定量或定性關(guān)系。對(duì)適應(yīng)度值的調(diào)整可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)逼近最優(yōu)解，這個(gè)過(guò)程貫穿于群體的進(jìn)化過(guò)程中。適應(yīng)度函數(shù)的建立可在遺傳算法的進(jìn)化與優(yōu)化問(wèn)題之間架起一座便捷的橋梁。這樣遺傳算法的適應(yīng)度就與優(yōu)化模型的各類(lèi)要素之間建立起了對(duì)應(yīng)關(guān)系，復(fù)雜問(wèn)題的優(yōu)化設(shè)計(jì)通過(guò)遺傳算法來(lái)求解表現(xiàn)出可行性。我們?cè)诮鉀Q實(shí)際問(wèn)題時(shí)可先將所需要優(yōu)化的問(wèn)題的初始的解轉(zhuǎn)化為個(gè)體，第一代中群體中剩下的個(gè)體可隨機(jī)產(chǎn)生。群體初始化即為產(chǎn)生部分?jǐn)?shù)量的第一代個(gè)體。但是需要注意的初始化群體與群體進(jìn)化過(guò)程中其余各代群體的產(chǎn)生這兩者的概念是不一樣的。一般經(jīng)過(guò)雜交、突變、選擇等方式進(jìn)行后代群體的繁殖。繁殖算子是遺傳算法中不可或缺的內(nèi)容，它對(duì)群體的收斂、進(jìn)化起著較大的影響作用。我們可通過(guò)最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度的變化率、各個(gè)代種群的平均適應(yīng)度的變化率來(lái)對(duì)群體進(jìn)化的收斂性進(jìn)行判別。如果許可精度大于最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度的變化率和種群平均適應(yīng)度的變化率，在這樣的情況下我們可以認(rèn)為群體的進(jìn)化方向趨于較為穩(wěn)定的狀態(tài)。我們基本可認(rèn)為群體進(jìn)化收于某一狀態(tài)或某一數(shù)值，群體進(jìn)化的過(guò)程到此可以結(jié)束；如若不然，我們應(yīng)繼續(xù)對(duì)群體進(jìn)行它的進(jìn)化過(guò)程。遺傳算法流程圖如下所示構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)建立變量個(gè)體映射關(guān)系初始化群體構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)建立變量個(gè)體映射關(guān)系初始化群體進(jìn)行選擇算子操作選擇繁殖算子繁殖后代個(gè)體選擇最優(yōu)個(gè)體輸出最優(yōu)解本帶個(gè)體繁殖結(jié)束否N群體進(jìn)化收斂否N我們可根據(jù)遺傳算法的優(yōu)良性能設(shè)置例子來(lái)體現(xiàn)遺傳算法的優(yōu)越性2.4遺傳算法的舉例設(shè)置目標(biāo)函數(shù)為z=x2+y設(shè)置約束條件為1.45≤x≤6.65-4.2≤y≤4.32在此處我們將突變概率設(shè)置為0.02，雜交概率設(shè)置為0.75，個(gè)體位串?dāng)?shù)設(shè)置為20,將群體規(guī)模設(shè)置為8。計(jì)算結(jié)果如下表所示，個(gè)體由兩部分組成，兩部分位串分別對(duì)應(yīng)x,y表2-1群體代數(shù)015102024個(gè)體1對(duì)應(yīng)y110010101110000101001001110101101001101100000101010100011010對(duì)應(yīng)x110010110000010011100000101110000100001010101011101111110011y2.3421280.1603080.9188621.216027-3.835758-1.794718x5.4686201.8812291.7248261.8225794.8528806.441345個(gè)體2對(duì)應(yīng)y010011010110001101011010001101100100100110100111011010000010對(duì)應(yīng)x111101000000001000010010001001010101101100001010110000101001y-1.5835750.4183741.1065460.5757831.2316701.020525x6.2702791.6618872.1695963.1759891.7101631.700389個(gè)體3對(duì)應(yīng)y11111011111010101111101101011110100011011010011011101001101對(duì)應(yīng)x110111000110101110010010001010001000100100010000100000101011y3.8748751.3724311.6852361.1065461.2160281.231668x5.8059604.9066452.1744852.1695961.8225791.710164個(gè)體4對(duì)應(yīng)y111011011111001110111110000001101101101110100100001010011011對(duì)應(yīng)x011100000110011000010101001011000100001000011001110001000010y3.4369472.4672503.0146601.7165171.1300091.216031x3.6945244.4765383.1177891.8225782.0034181.822581表2-2群體代數(shù)015102024個(gè)體5對(duì)應(yīng)y110011101111000110101111010111010011101100100000000001111101對(duì)應(yīng)x100110000111001010100100100110011010000010110101110101111110y2.4672502.2091873.687193-1.536655-2.999020-3.022485x4.4765375.4589422.9369473.5332345.0532733.367055個(gè)體6對(duì)應(yīng)y001111110100100000011111100001111011100001010001000011001011對(duì)應(yīng)x010011010100001111111000111001010101010100111011000000010010y-2.021503-2.9912023.7653943.444768-1.466274-2.412510x3.0102621.8079164.2810373.1667632.6534681.587975個(gè)體7對(duì)應(yīng)y101010111101100100010100100001000010100001111011011101001111對(duì)應(yīng)x101011100101110101010010010011011000001110111010111010001100y1.372432-0.864127-1.739982-3.687193-0.1446732.623657x4.9066453.7922752.2184733.3914945.1510244.686706個(gè)體8對(duì)應(yīng)y010000100100010001011001000111101101111101101011110001110110對(duì)應(yīng)x011110110000000000001011011110000100011110111111001111011010y-1.927665-3.4525920.5591421.747803-0.629523-3.077225x3.9046941.5010325.0874861.8470215.2341156.619160z23.86576020.5637625.5637294.6015634.1356923.763514x4.8795503.9837652.1076981.6235611.5369211.596492y1.2896831.3286741.1032461.1858301.1598321.010263第3章遺傳算法的工作原理3.1遺傳算法的基本內(nèi)容通常我們將無(wú)約束優(yōu)化的問(wèn)題表示為下列形式minf（x）x=[x1,x2,x3, ai≤xi≤ai為變量的下限，bn為所設(shè)計(jì)的變量的數(shù)目建立適當(dāng)?shù)倪m應(yīng)度函數(shù)在遺傳算法中描述個(gè)體性能的重要指標(biāo)是適應(yīng)度函數(shù)。如果某個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值越小，那么這個(gè)個(gè)體的性能就較差。如果某個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值越大，那么則表示這個(gè)個(gè)體的性能較好。我們通常將適應(yīng)度值設(shè)置為大于零的正數(shù)，這樣對(duì)我們分析適應(yīng)度函數(shù)與目標(biāo)函數(shù)之間的變量關(guān)系更有利。通過(guò)函數(shù)計(jì)算、模擬能更直觀的展現(xiàn)出誤差的分布、最優(yōu)值的分布。因?yàn)樵谶z傳算法中對(duì)個(gè)體進(jìn)行進(jìn)化、選擇是根據(jù)適應(yīng)度的值來(lái)進(jìn)行的，所以我們要在個(gè)體的適應(yīng)度與約束優(yōu)化問(wèn)題的的目標(biāo)函數(shù)之間建立一定的映射關(guān)系，這樣對(duì)我們?cè)谌后w進(jìn)化的過(guò)程中尋找最優(yōu)解更為便利。通常情況下，在實(shí)際生產(chǎn)生活當(dāng)中優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)可能會(huì)根據(jù)實(shí)際所需要優(yōu)化的問(wèn)題而改變。我們應(yīng)從多方面的角度去考慮實(shí)際問(wèn)題。在群體進(jìn)化的過(guò)程中適應(yīng)度朝向極大值的方向逼近。我們?nèi)粼谒惴ㄖ械倪m應(yīng)度和所優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)的二者之間建立一定的關(guān)系應(yīng)該對(duì)所優(yōu)化的問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)給予適當(dāng)?shù)霓D(zhuǎn)化，這樣才能給所設(shè)問(wèn)題有更好的解答。在將目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換成適應(yīng)度函數(shù)的過(guò)程中，有以下的原則需要我們了解在優(yōu)化過(guò)程中目標(biāo)函數(shù)的變化方向、適應(yīng)度函數(shù)在群體進(jìn)化中的變化方向，這兩者的方向應(yīng)朝著同一走向我們所設(shè)置的適應(yīng)度的數(shù)值為大于零的正數(shù)，這樣便于我們?cè)谇蠼獾倪^(guò)程中發(fā)現(xiàn)最優(yōu)解我們可通過(guò)如下所示的公式，建立一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)且與目標(biāo)函數(shù)之間存在映射關(guān)系，來(lái)體現(xiàn)求解最大值的優(yōu)化過(guò)程。F（x）=f（x）+C其中，C是設(shè)置的一個(gè)可調(diào)參數(shù)，它的作用是使得適應(yīng)度函數(shù)F（x）恒為正值f（x）是所求最大優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)F（x）是運(yùn)算中設(shè)置的適應(yīng)度函數(shù)我們通常采用如下所示的公式建立適應(yīng)度函數(shù)，這樣可使得適應(yīng)度函數(shù)不小于零F（x）=Cmin的條件為f（x）<0；（2）的的條件為f（x）>0其中，Cmin是設(shè)置的一個(gè)可調(diào)參數(shù)，C適應(yīng)度函數(shù)與目標(biāo)函數(shù)之間的映射關(guān)系不是唯一的，他們之間的關(guān)系還可以由其他形式的函數(shù)關(guān)系式來(lái)表示。例如我們將用指數(shù)函數(shù)來(lái)建立適應(yīng)度和目標(biāo)函數(shù)之間的映射關(guān)系。F（x）=Cf(x)我們可通過(guò)如下所示的公式，建立一個(gè)適應(yīng)度函數(shù)且與目標(biāo)函數(shù)之間存在映射關(guān)系，來(lái)體現(xiàn)求解最大值的優(yōu)化過(guò)程。F（x）=C-f（x）其中，C是設(shè)置的一個(gè)可調(diào)參數(shù)，它的作用是使得適應(yīng)度函數(shù)F（x）恒為正值F（x）為設(shè)置的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)變量、個(gè)體二者之間的映射編碼可以顯示個(gè)體、設(shè)計(jì)變量這兩組量之間一定的映射關(guān)系。在數(shù)字0、1在被放入到編碼的過(guò)程中，他們便開(kāi)始了新的旅程。我們也不是隨意的將許多數(shù)字0、1雜亂無(wú)章的隨機(jī)地組合在一起，在這個(gè)過(guò)程中也需要注意一部分規(guī)則。例如，是否要考慮模式階次的高低問(wèn)題、模式數(shù)目的大小問(wèn)題、位串定義長(zhǎng)度的長(zhǎng)短取舍問(wèn)題、數(shù)據(jù)是否容易處理，這些問(wèn)題對(duì)編碼的過(guò)程、后續(xù)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)計(jì)算等步驟產(chǎn)生較為的影響。假定編碼的方式有多種，我們?cè)谶@里選取兩種常用的編碼方式進(jìn)行簡(jiǎn)略的描述。一種是k進(jìn)制的編碼，就是包含k個(gè)字符；另一種是二進(jìn)制編碼，其中僅包含兩個(gè)字符。在兩種編碼方式的位數(shù)不一樣的情況下，也有可能產(chǎn)生數(shù)量一樣的編碼數(shù)。我們假設(shè)k進(jìn)制編碼的位數(shù)是t,二進(jìn)制編碼的位數(shù)是j,k和t存在著下列的關(guān)系式2j=編碼位數(shù)為t的k進(jìn)制碼的模式數(shù)是(k+1)t。編碼位數(shù)為j的二進(jìn)制碼的模式數(shù)是3k>2的時(shí)候,下面的不等式關(guān)系成立。3j>從上面的關(guān)系中我們可以看出在遺傳算法中經(jīng)常使用二進(jìn)制編碼的方式，是因?yàn)樗哂斜绕渌噙M(jìn)制編碼更能反映基因模式的多樣性的特點(diǎn)。例如，設(shè)計(jì)變量是xixi=ai+M=(x其中，ai是變量的下限；bM是由二進(jìn)制代碼所編制的與其相對(duì)應(yīng)的十進(jìn)制的轉(zhuǎn)換值從上面的公式可以看出，當(dāng)l的值趨于無(wú)窮大的方向時(shí)，這時(shí)的離散間隔有趨于零的趨勢(shì)。當(dāng)l的取值較大時(shí)，離散間隔就朝著越來(lái)越小的方向發(fā)展。群體初始化給群體規(guī)模一定的賦值q，我們通常可以將群體的規(guī)模設(shè)置在60以上給所需優(yōu)化問(wèn)題的初始解x0=[x1,x2,x將由隨機(jī)產(chǎn)生的w個(gè)l位二進(jìn)制的代碼作為其中的某個(gè)個(gè)體當(dāng)種群中的個(gè)體數(shù)目達(dá)到q為止，可截止初始個(gè)體的產(chǎn)生群體繁殖選擇在上一代的群體中選擇一定數(shù)量的個(gè)體，讓他們作為下代群體繁殖的父代。應(yīng)將適應(yīng)度大的個(gè)體被選擇的概率較大作為在選擇過(guò)程中所需堅(jiān)持的規(guī)則。RSIS選種法、線型比例模型法、輪盤(pán)選種法等方法是我們經(jīng)常使用的方法。將所有個(gè)體的適應(yīng)度之和假設(shè)為一個(gè)輪盤(pán)，把輪盤(pán)上的某些部分根據(jù)適應(yīng)度的大小和每個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)起來(lái)。撥動(dòng)輪盤(pán)上的指針針讓它旋轉(zhuǎn)起來(lái)，當(dāng)指針停下來(lái)的時(shí)候，某個(gè)個(gè)體就被選中。當(dāng)上述步驟進(jìn)行到一定的次數(shù)時(shí)，選擇到我們所需要的個(gè)體，就可以停止進(jìn)行上述的操作步驟。可以得出結(jié)論，在輪盤(pán)選種法中，個(gè)體被選中的幾率大小與個(gè)體的適應(yīng)度越有較為緊密的聯(lián)系。但是，理論方法與實(shí)際操作具有一定的差異性。在實(shí)際操作隨機(jī)選擇的過(guò)程中某些適應(yīng)度較小的個(gè)體也有可能會(huì)被選中；某些適應(yīng)度較大的個(gè)體也有可能不被選中。根據(jù)適應(yīng)度的小數(shù)、整數(shù)值分別對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇的方法是RSIS選種法。適應(yīng)度的小數(shù)部分可作為隨機(jī)選擇個(gè)體的依據(jù)，整數(shù)部分可作為確定性選擇個(gè)體的依據(jù)。這種方法在一定程度上能把優(yōu)良的個(gè)體保留選擇出來(lái)，在實(shí)際中操作中克服了輪盤(pán)選種法的一些不足。產(chǎn)生后代個(gè)體通常情況下是采用隨機(jī)選取的方式選取繁殖算子。廣大學(xué)者通過(guò)許多研究表明當(dāng)隨機(jī)概率在范圍0.01~0.02時(shí)可用突變算子產(chǎn)生后代應(yīng)用于優(yōu)化問(wèn)題較為合適。當(dāng)隨機(jī)概率的范圍在0.6~0.8時(shí)采用雜交算子產(chǎn)生后代應(yīng)用于優(yōu)化問(wèn)題較為合適。用基本繁殖算子進(jìn)行個(gè)體的產(chǎn)生，后代的個(gè)體數(shù)達(dá)到所需要的群體規(guī)模的數(shù)量時(shí)，可以停止后代的產(chǎn)生。對(duì)群體的收斂性進(jìn)行判別通常情況下可通過(guò)最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度的變化率、歷代群體平均適應(yīng)度的變化率對(duì)群體的收斂性進(jìn)行判別。如果這兩個(gè)量的變化率小于規(guī)定的許可精度，這個(gè)時(shí)候在廣義上我們可以認(rèn)為群體進(jìn)化處于較為穩(wěn)定的狀態(tài)，進(jìn)化過(guò)程基本收斂。此時(shí)可以停止群體的進(jìn)化過(guò)程，如果沒(méi)有達(dá)到收斂的狀態(tài)那么則繼續(xù)進(jìn)行群體的進(jìn)化過(guò)程。輸出最優(yōu)解在群體中挑選適應(yīng)度最大的個(gè)體，按照前述的公式將最優(yōu)個(gè)體進(jìn)行轉(zhuǎn)化就可以得到所需要優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)值和最優(yōu)解。如果要對(duì)于約束優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，可以先把所求的約束問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束的問(wèn)題，后續(xù)可采用遺傳算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解。3.2適應(yīng)度的比例變換在做算法、函數(shù)研究，數(shù)據(jù)處理等方面各種算法都有各自的特點(diǎn)，沒(méi)有絕對(duì)的好與壞，好與壞都是相對(duì)而言的。遺傳算法中有具有多搜索的特點(diǎn)。如果適應(yīng)度值高的個(gè)體數(shù)量比較少，群體規(guī)模的數(shù)量不是很大的時(shí)候，如果采用前面所介紹的方法繁殖后代，會(huì)出現(xiàn)在繁殖過(guò)程中少數(shù)優(yōu)良個(gè)體占比較大的現(xiàn)象。群體繁殖可能會(huì)失去多樣性，可能會(huì)出現(xiàn)過(guò)早收斂、陷入局部解的現(xiàn)象，這種現(xiàn)象對(duì)我們計(jì)算求解過(guò)程是不利的，我們應(yīng)該盡可能避免。在遺傳算法中我們應(yīng)對(duì)適應(yīng)度的值進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。線型比例變化法我們給個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置為f,設(shè)它的經(jīng)線性變換后個(gè)體的適應(yīng)度函數(shù)為F?？傻玫饺缦碌木€性變換的關(guān)系F=Af+B其中A、B是系數(shù)，他們應(yīng)該滿足以下條件線性比例變換前后個(gè)體的平均適應(yīng)度值未發(fā)生改變線性變換后個(gè)體的最大適應(yīng)度值與原個(gè)體的平均適應(yīng)度值呈一定的倍數(shù)關(guān)系Fmax=C*其中，F(xiàn)avgFmaxC是取值在[1.2,2]范圍內(nèi)的可調(diào)參數(shù)當(dāng)群體進(jìn)化處于后期階段時(shí)，其中會(huì)存在有適應(yīng)度值較小的部分個(gè)體，他們的適應(yīng)度值與平均適應(yīng)度值相差較遠(yuǎn)。當(dāng)經(jīng)過(guò)線性變換后這部分個(gè)體的適應(yīng)度值會(huì)變?yōu)樨?fù)數(shù)，但這種情況是不允許出現(xiàn)的。所以，為了避免這種情況產(chǎn)生我們可在其中增加線性比例變換后的某個(gè)個(gè)體的最小適應(yīng)度值為非負(fù)這個(gè)限制條件。上面所講的問(wèn)題以及可能出現(xiàn)的情況，對(duì)我們?cè)趯?shí)際的生產(chǎn)生活中可能帶來(lái)不便之處。我們可參考科學(xué)家提出的新的解決辦法。先對(duì)適應(yīng)度值進(jìn)行預(yù)處理、調(diào)整，然后再進(jìn)行線性變換。f1=f-（f-cc1σ是群體中個(gè)體適應(yīng)度的平均值f是個(gè)體適應(yīng)度值的平均值f1冪比例變換法這個(gè)方法是科學(xué)家在上個(gè)世紀(jì)八十年代研究提出來(lái)的?？墒棺儞Q前后兩者適應(yīng)度值滿足滿足如下所示關(guān)系F=fkk是經(jīng)驗(yàn)系數(shù)。通常情況下經(jīng)驗(yàn)系數(shù)的取值隨不同的實(shí)際問(wèn)題而不同，在群體進(jìn)化過(guò)程中可發(fā)生適當(dāng)?shù)淖兓?。從?shí)際的生產(chǎn)生活的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，冪比例變換后群體的進(jìn)化效率與線性變換法相比較低。具體那種方法較好，適合應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)生活要根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)的實(shí)際情況和設(shè)計(jì)人員的素質(zhì)情況綜合來(lái)進(jìn)行選擇。第4章基于遺傳算法的機(jī)械加工工藝參數(shù)優(yōu)化分析4.1機(jī)械加工工藝選定在數(shù)控機(jī)床上對(duì)待加工零件進(jìn)行切削加工的一種工藝方法我們稱之為數(shù)控加工。從宏觀的角度來(lái)看傳統(tǒng)機(jī)床加工與數(shù)控機(jī)床的加工工藝規(guī)程有很大的相似性，但是也不完全相同，與具有許多不一樣的改觀。數(shù)控加工是與計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制等學(xué)科領(lǐng)域相結(jié)合的一種加工方法。他用數(shù)字化的信息控制零件的位移、刀具的位移、二者之間的相對(duì)位置關(guān)系的改變的一種切削加工方法。數(shù)控加工能對(duì)加工零件品種的多變性、多樣性具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，也能適應(yīng)形狀復(fù)雜、批零不穩(wěn)定，加工精度要求較高等現(xiàn)實(shí)生活中的具體加工要求。數(shù)控機(jī)床的組成部分如下圖所示強(qiáng)電柜強(qiáng)電柜零件圖樣程序編制加工工藝輔助裝置ATC刀具自動(dòng)交換APC工件自動(dòng)交換液壓系統(tǒng)潤(rùn)滑裝置冷卻液裝置排屑裝置過(guò)載與限位保護(hù)插補(bǔ)運(yùn)算位置控制可編程控制器PLC接口接口主控制系統(tǒng)接口接口顯示器操縱鍵盤(pán)程序介質(zhì)CADCAM伺服驅(qū)動(dòng)主軸驅(qū)動(dòng)伺服電動(dòng)機(jī)位置檢測(cè)機(jī)床主體電源主軸電動(dòng)機(jī)圖4-1主傳動(dòng)系統(tǒng)主傳動(dòng)系統(tǒng)一般包括電氣控制的無(wú)級(jí)調(diào)速和齒輪有級(jí)調(diào)速這兩種調(diào)速方法。它在機(jī)床切削加工工作時(shí)是傳遞扭矩的較為重要的部件之一。強(qiáng)電控制裝置。強(qiáng)電控制裝置通常也稱為強(qiáng)電柜它是介于機(jī)床機(jī)械和數(shù)控裝置、液壓部件之間的控制系統(tǒng)。通常由電源開(kāi)關(guān)、變壓器、接觸器、中間繼電器、各類(lèi)電氣保護(hù)元件、接線端子等部分構(gòu)成。（3）數(shù)控系統(tǒng)作為數(shù)控機(jī)床加工的核心命脈，數(shù)控系統(tǒng)起到不可替代的作用。其組成內(nèi)容包括I/O接口、操作系統(tǒng)、控制系統(tǒng)可編程控制器等內(nèi)容組成。能實(shí)現(xiàn)多種函數(shù)的插補(bǔ)和多坐標(biāo)控制的功能、通信和互聯(lián)網(wǎng)功能、信息轉(zhuǎn)換功能、多種程序輸入功能、編輯和修改功能、自動(dòng)診斷功能等功能（4）伺服系統(tǒng)伺服系統(tǒng)主要由位置反饋裝置、伺服電動(dòng)機(jī)、驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)等部分組成，其作為數(shù)控系統(tǒng)的執(zhí)行部分也起到較為重要的作用。伺服系統(tǒng)有三種類(lèi)別，包括閉環(huán)、開(kāi)環(huán)、半閉環(huán)。（5）機(jī)床主體部分機(jī)床主體部分是指機(jī)床機(jī)械結(jié)構(gòu)的實(shí)體部分。它與普通機(jī)床相比并不缺少基本的組成部分，基本的組成部分均較為完整。但此類(lèi)機(jī)床具有較為優(yōu)良的額其他特點(diǎn)。例如，采用較為封閉的罩殼、床身機(jī)架具有很高的剛度、具有自動(dòng)交換工件、夾緊與放松工件的機(jī)構(gòu)、采用較為高效的傳動(dòng)部件，如直線滾動(dòng)導(dǎo)軌副、滾珠絲杠傳動(dòng)。伺服系統(tǒng)的類(lèi)型如下圖所示（1）開(kāi)環(huán)步進(jìn)指令信號(hào)步進(jìn)指令信號(hào)步進(jìn)電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)電路步進(jìn)電動(dòng)機(jī)工作臺(tái)圖4-2（2）半閉環(huán)伺服電動(dòng)機(jī)伺服電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)電路伺服電動(dòng)機(jī)工作臺(tái)比較裝置移動(dòng)指令信號(hào)移動(dòng)反饋信號(hào)圖4-3（3）閉環(huán)伺服電動(dòng)機(jī)伺服電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)電路伺服電動(dòng)機(jī)工作臺(tái)比較裝置移動(dòng)指令信號(hào)移動(dòng)反饋信號(hào)圖4-4在此篇文章中我們選用數(shù)控銑削加工為研究對(duì)象，來(lái)研究人工智能型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其機(jī)械加工效果所產(chǎn)生的的影響。我們以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ)，對(duì)其優(yōu)化后的工藝參數(shù)模型的工作運(yùn)算性能，與應(yīng)用一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法所構(gòu)建的優(yōu)化模型進(jìn)行對(duì)比，再后得出改進(jìn)參數(shù)的各種結(jié)論。4.2數(shù)控銑削加工工藝分析在實(shí)際生產(chǎn)生活中，我們將由數(shù)字控制系統(tǒng)發(fā)出指令使刀具根據(jù)其指令做出符合規(guī)定的各種運(yùn)動(dòng)的加工稱之為數(shù)控加工。在數(shù)控加工中工件的形狀、工件的加工要求、刀具需要執(zhí)行的加工指令、刀具和工件的位置關(guān)系等信息均是由數(shù)字和字母所表達(dá)的。例如以最小加工時(shí)間、最高能量效率為優(yōu)化目標(biāo)所采取的連續(xù)禁忌法對(duì)數(shù)控銑削加工的工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解。以獲得較優(yōu)的工件表面質(zhì)量為目標(biāo)，對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。以較大的材料去除率、較低的碳排放、較高的能量效率等為目標(biāo)將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)對(duì)銑削加工的工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解。1.加工中的功率模型的表述通常我們分析機(jī)床的消耗功率時(shí)，可分為負(fù)載功耗、基本功耗、主傳動(dòng)功耗、進(jìn)給功耗。各加工功耗如下圖所示圖4-5進(jìn)給功耗運(yùn)動(dòng)部件在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中完成工件或刀具的進(jìn)給所消耗的能耗稱之為進(jìn)給功耗。可表示為Pf=k1*vf+C1其中vf（2）基本功耗包括輸入、輸出設(shè)備功率P1、控制面板功率P2、電控制冷裝置P3、照明燈基本功耗可表示為Pb=P1+P2+P3（3）負(fù)載功耗Pcut=C2*aey1*其中y1-y4為擬合系數(shù)、C2為修正系數(shù)、a（4）主傳動(dòng)功耗它是機(jī)床功耗中最多的一部分。由數(shù)控機(jī)床的主軸旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)所消耗的功耗?？杀硎緸镻s=k2*n2+k3*n+C3其中C現(xiàn)在在實(shí)際生產(chǎn)生活中數(shù)控機(jī)床的主軸電機(jī)多數(shù)采用變頻變壓的控制方式，我們認(rèn)為這部分的功耗是一個(gè)非單調(diào)的函數(shù)。2.切削比能模型的建立在實(shí)際生產(chǎn)生活中我們將某零部件在加工中機(jī)床在去除單位體積的材料的過(guò)程中所消耗的能量定義為切削比能。這個(gè)指標(biāo)可以間接的反應(yīng)機(jī)床在切削過(guò)程中的能耗情況。當(dāng)在切削加工中去除的體積量為恒定值時(shí)，切削比能的數(shù)值越低，就表示機(jī)床在這個(gè)過(guò)程中所消耗的能耗越少。切削比能可用公式表示為SEC=PnMRR=N表示為銑刀的齒數(shù)數(shù)量PnMRR表示金屬的去除率3.表面粗糙度的模型建立我們用經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)建立表面粗糙度的函數(shù)關(guān)系Ra=C5*aeb1*ab1~b4是所設(shè)置的擬合系數(shù)，對(duì)實(shí)驗(yàn)中所需用到的數(shù)據(jù)的測(cè)量，圖4-6為所用到的設(shè)備圖4-6表4-1銑削實(shí)驗(yàn)測(cè)量結(jié)果的參數(shù)值序號(hào)n/（r/min）faaPSPidPairPnRa/μ115000.021.52.0459.61702.71759.41793.220.47215000.031.82.5459.73726.68744.81813.460.50315000.042.13.0459.53726.66765.60867.620.72415000.052.43.5465.50734.60757.15934.580.99520000.021.83.0470.05827.03832.28910.720.34620000.031.53.5466.45815.94823.05936.280.43720000.042.42.0467.56809.74851.05962.140.80820000.052.12.5460.15807.03818.73993.700.67925000.022.13.5460.91863.38889.361014.030.401025000.032.43.0458.37857.05881.911076.780.511125000.041.52.5457.67859.32911.031011.350.671225000.051.82.0460.08859.44878.151050.270.651330000.022.52.5456.13892.42941.701070.260.391430000.032.02.0465.17903.11922.211067.220.581530000.043.53.5464.92906.53957.351151.600.431630000.053.03.0462.88907.43932.121134.560.54表4-2序號(hào)n/（r/min）faaPnMRRSEC115000.021.52.0793.203612.203215000.031.82.5813.478101.004315000.042.13.0867.6215120.574415000.052.43.5934.5725200.372520000.021.83.0910.718641.055620000.031.53.5936.3712600.744720000.042.42.0962.1215370.627820000.052.12.5993.6821010.473925000.022.23.51014.0314700.6921025000.032.33.01076.7821600.4971125000.041.52.51011.3515010.6751225000.051.72.01050.2618000.5831330000.022.42.51071.2814400.7451430000.032.22.01067.2315130.7081530000.041.93.51151.6030230.3831630000.051.43.01134.5527000.4214.3多目標(biāo)遺傳算法的優(yōu)化與分析在該方法中相當(dāng)于基因的是待優(yōu)化的變量。（1）在參數(shù)的定義域內(nèi)生成n個(gè)銑削加工的參數(shù)組合。采用迭代的方式把這些個(gè)體的集合當(dāng)做初始種群（D(k)=(x1(k),x2(k),…,xn(k)）)開(kāi)始進(jìn)化。逐漸形成新的種群（D（2）對(duì)其適應(yīng)度進(jìn)行計(jì)算，得出解的優(yōu)劣性。然后在解集中選優(yōu)（3）繼續(xù)進(jìn)行種群循環(huán)。當(dāng)循環(huán)次數(shù)達(dá)到設(shè)定值時(shí)，停止算法，把最優(yōu)解輸出。在此我們將表面粗糙度、切削比能設(shè)為優(yōu)化目標(biāo)，建立數(shù)控銑削的參數(shù)的優(yōu)化模型,設(shè)函數(shù)為minSEC（ae、ap、fz、n）minRa（aes.t.xmin<xi<設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)為y=-1765*x3+7722*x2-1.095*將表面粗糙度和切削比能進(jìn)行三次擬合、二次擬合，所得到的曲線如圖4-7和4-8所表示。由圖4-7可以看出參數(shù)的點(diǎn)集基本比較均勻的分布在用參數(shù)代入進(jìn)行計(jì)算所得曲線的兩側(cè)方向。切削比能與機(jī)床所消耗的功率關(guān)系較為緊密。在實(shí)際生產(chǎn)生活中所測(cè)得參數(shù)、計(jì)算的結(jié)果和在實(shí)驗(yàn)中所測(cè)得數(shù)據(jù)計(jì)算的結(jié)果這兩者之間可能存在有有一定的誤差，但所得的結(jié)論基本符合實(shí)際規(guī)律。圖4-7用描點(diǎn)法將根據(jù)參數(shù)計(jì)算出來(lái)的切削比能、表面粗粗度的值在圖中表示出來(lái)。這些點(diǎn)的分布情況和用曲線方程擬合出來(lái)的結(jié)果相差并不多，這些點(diǎn)集基本上較為均勻的分布在曲線的兩側(cè)方向。從圖中可以看出工件的表面粗糙度與切削比能的大小呈現(xiàn)出較為緊密的關(guān)系。根據(jù)常識(shí)我們也可以得出結(jié)論，一般情況下，當(dāng)在機(jī)械加工的過(guò)程中，機(jī)床所消耗的功率較多，零件的加工質(zhì)量相對(duì)來(lái)講會(huì)有更高的精度。如果當(dāng)機(jī)床所消耗的功率較低時(shí)，這時(shí)分配在主傳動(dòng)上的功率可能也較少，切削主運(yùn)動(dòng)消耗的功率較少可能會(huì)導(dǎo)致加工精度不夠高，工件的表面較為粗糙，表面粗糙度的數(shù)值較大。這基本與實(shí)際生產(chǎn)生活中的規(guī)律較為接近。圖4-8在實(shí)際加工的過(guò)程中，存在許多影響實(shí)際加工的表面質(zhì)量質(zhì)量的因素我們將這些因素和概率分布結(jié)合起來(lái)分析。在圖4-9中，從估計(jì)概率密度函數(shù)的分布圖、概率密度函數(shù)的等值線分布圖中大致可以看出當(dāng)表面粗糙度為0.55μm，儲(chǔ)備功率為460W時(shí)，熱度條上的熱度區(qū)域值較高。從估計(jì)累計(jì)分布函數(shù)的分布圖、累積分布函數(shù)等值線的分布圖中大致可以看出當(dāng)表面粗糙度1μm，儲(chǔ)備功率為460W時(shí)，熱度條上的熱度區(qū)域值較高，這個(gè)值可能就是實(shí)際加工中的最優(yōu)解。這兩者僅為估計(jì)的函數(shù)分布，僅作為參考。在實(shí)際上生產(chǎn)中還是要根據(jù)實(shí)際的生產(chǎn)條件進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。圖4-9在圖4-10中，從估計(jì)概率密度函數(shù)的分布圖、概率密度函數(shù)的等值線分布圖中大致可以看出當(dāng)表面粗糙度為0.55μm，儲(chǔ)備功率為460W時(shí)，熱度條上的熱度區(qū)域值較高。從估計(jì)累計(jì)分布函數(shù)的分布圖、累積分布函數(shù)等值線的分布圖中大致可以看出當(dāng)表面粗糙度1μm，儲(chǔ)備功率為460W時(shí)，熱度條上的熱度區(qū)域值較高，這個(gè)值可能就是實(shí)際加工中的最優(yōu)解。圖4-10在圖4-11中，從估計(jì)概率密度函數(shù)的分布圖、概率密度函數(shù)的等值線分布圖中大致可以看出當(dāng)表面粗糙度為0.53μm，機(jī)床功率為1100W時(shí)，熱度條上的熱度區(qū)域值較高。從估計(jì)累計(jì)分布函數(shù)的分布圖、累積分布函數(shù)等值線的分布圖中大致可以看出當(dāng)表面粗糙度1μm，儲(chǔ)備功率為1180W時(shí)，熱度條上的熱度區(qū)域值較高，這個(gè)值可能就是實(shí)際加工中的最優(yōu)解。具體的參數(shù)值在實(shí)際加工中要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整。圖4-11我們應(yīng)用Matlab數(shù)據(jù)處理軟件對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化分析求解，得到spread的變化趨勢(shì)如圖4-12所示。在所得的圖4-12中可看出表面粗糙度的數(shù)值和切削比能的數(shù)值呈現(xiàn)出近似負(fù)相關(guān)趨勢(shì)的函數(shù)關(guān)系。當(dāng)切削比能的值較小的時(shí)候，能降低機(jī)床的功耗，對(duì)于半自動(dòng)化或自動(dòng)化生產(chǎn)線同時(shí)也能降低人工的成本，此時(shí)對(duì)節(jié)約經(jīng)濟(jì)成本較為有利。當(dāng)表面粗糙度的數(shù)值較小，也就是加工表面質(zhì)量較高時(shí)，在這個(gè)階段過(guò)程中機(jī)床必然會(huì)消耗較多的功率，此時(shí)切削比能數(shù)值較大，機(jī)械加工的效率也就在無(wú)形之中降低了。同時(shí)由于連鎖反應(yīng)，在生產(chǎn)線上人工的成本也會(huì)可能升高，生產(chǎn)加工中其他流程的成本也會(huì)相應(yīng)的增加，這種情況對(duì)于節(jié)約成本較為不利。圖4-12在用數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，當(dāng)需要優(yōu)化的優(yōu)化參數(shù)、優(yōu)化目標(biāo)在算法中迭代到210代時(shí)，我們所需要的優(yōu)化結(jié)果基本趨于穩(wěn)定的狀態(tài)，對(duì)于優(yōu)化后的部分解集我們把它們提取出來(lái)做成表格，如表4-3所示。（假設(shè)優(yōu)化過(guò)程試驗(yàn)設(shè)定的迭代的上限為210代）。在表4-3中我們可以看出轉(zhuǎn)速n和切削寬度ae表4-3序號(hào)n/（r/min）fzapaeSEC/（mm3Ra/μ12885.5000.0482.1573.4560.300.6322891.0030.0211.5823.4640.780.3132889.1990.0221.7453.4750.690.3442889.3520.0261.7033.4680.620.36為了驗(yàn)證在機(jī)械加工的過(guò)程中優(yōu)化后的參數(shù)對(duì)其工作過(guò)程的實(shí)用性，我們把優(yōu)化前后的部分結(jié)果做了對(duì)比。如表4-4所示。由表4-4中的數(shù)據(jù)分析可得，當(dāng)處于半精加工過(guò)程階段時(shí)，將優(yōu)化參數(shù)應(yīng)用在此過(guò)程中時(shí)，此時(shí)的表面粗糙度為0.283μm，相比于未應(yīng)用參數(shù)優(yōu)化時(shí)的數(shù)值0.500μm，表面粗糙的數(shù)值降低了大約43.4%。也就是可以提高表面加工的精度。當(dāng)處于粗加工過(guò)程階段時(shí)，將優(yōu)化參數(shù)應(yīng)用在此過(guò)程中時(shí)，此時(shí)的切削比能數(shù)值為0.271（J/mm3），相比于未應(yīng)用參數(shù)優(yōu)化時(shí)的數(shù)值0.500（J/mm表4-4加工狀態(tài)n/（r/min）fzapaeSEC（J/mm3R經(jīng)驗(yàn)加工25000.032.53.00.5000.500粗加工試切值優(yōu)化值289028900.040.042.52.53.43.40.2680.2710.7210.682半精加工試切值優(yōu)化值289028900.040.042.52.53.43.40.8480.8350.2900.283從上面的分析過(guò)程我們可以看出，把優(yōu)化后的銑削參數(shù)應(yīng)用到工件的粗加工、半精加工的過(guò)程中，零件的表面粗糙度、切削比能與用一般的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)所得的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算相比均有所降低。優(yōu)化參數(shù)對(duì)提高加工過(guò)程中零件的表面質(zhì)量、降低切削比能有作用。在實(shí)際生產(chǎn)生活中還有許多參數(shù)會(huì)對(duì)整個(gè)加工過(guò)程影響，優(yōu)化參數(shù)的工作還有待進(jìn)行。第5章結(jié)語(yǔ)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)大為良好，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在逐年遞增。我們國(guó)家均以提高國(guó)家治理效能、增進(jìn)民生福祉水平、提高社