数控铣削能耗预测及切削参数多目标优化研究

为了研究数控铣床节能优化问题,首先以316L不锈钢为加工对象,设计了数控铣削实验方案,并进行了实验数据分析;然后以实验数据为样本,运用BP神经网络建立了数控机床能耗预测模型,并利用蜣螂优化算法(DBO)对BP神经网络结构进行优化,建立基于DBO-BP神经网络的数控机床能耗预测模型。通过对比优化前后两模型,选择具有更高的预测精度和稳定性的DBO-BP神经网络模型与以加工成本为目标而建立的铣削参数多目标优化模型,并运用NSGA-Ⅱ对模型求解,得到最优解集,最后运用熵权TOPSIS法对最优解集进行决策,得到最优解。通过对比优化前后比能耗和加工成本,优化后的切削参数使比能耗和加工成本分别下降了33.84%和5%。研究结果表明,优化后的切削参数更加节能和节约加工成本。     

基于Pareto控制的多目标PSO算法在铣削参数优化中的应用

工艺参数是影响零件加工质量和效率的关键因素,工艺参数的优化和调节是改善加工工艺的最有效方法。针对铣削加工参数优化问题,提出了一种基于应用实例的多目标切削参数优化方法。首先,以材料去除率、切削力和刀具寿命为目标函数,建立了统一的切削工艺参数多目标优化数学模型。随后,使用切削数据对目标函数进行组合,建立了该问题的数学模型,研究了适用的求解方法以获得最优解,并通过实验验证了参数优化的有效性。该方法可为加工参数的选择提供指导和依据。     

1.2085葛利兹模具钢高速铣削参数的正交实验优选

针对饮料瓶吹塑模型腔在表面粗糙度方面的要求较高,精加工质量与多个因素相关的情况,提出采用正交实验 方法对加工过程中的切削速度、进给量、径向切削深度、轴向切削深度等要素进行评估,建立加工表面粗糙度与各工艺参 数之间的对应关系,从而确定影响加工质量的主要因素及其规律。研究结果表明,径向切削深度和轴向切削深度是影响 零件表面粗糙度的主要因素,而切削速度和进给量对表面质量的影响相对较小。实验结果有助于生产企业优化工艺参 数、提高生产效率。     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

面向质量兴农的耕地资源优化配置研究

新时代背景下,质量兴农是确定农业发展思路,推进农业农村经济高质量发展,实现农业强、农村美和农民富的重要举措.耕地资源作为农业生产不可或缺的关键要素,直接影响着农业发展的质量和效益.因此,耕地资源优化配置是实现质量兴农的必由之路.文章立足供给侧结构理论、结构-功能理论、涌现理论,采用文献研究法和逻辑分析法,深入分析质量兴农的科学内涵和内在逻辑,认为耕地资源优化配置与质量兴农的最终实现目标是一致的,实现途径高度统一.并从耕地质量提升、耕地规模利用、耕地集约经营、耕地利用分区等四个层面系统地提出了耕地资源优化配置的具体路径.     

基于双边贸易关系的中国原油进口组合多目标优化研究

原油进口稳定对保障国家能源安全具有极其重要的意义。基于2016—2018年我国原油实际进口数据,考虑原油进口费用、风险以及双边贸易关系等要素,构建多目标组合优化模型,利用NSGA-II算法进行优化求解,深入探究我国原油进口的优化空间及双边贸易关系对进口组合策略的影响。研究结果表明:考虑成本和风险因素时,我国原油进口实际决策方案具有较大的优化空间;多目标优化模型确定的组合方案可以使原油进口分布更为均衡,能有效降低原油供应风险;双边贸易强度对原油进口风险的影响显著,且贸易强度越高,对原油进口风险的规避作用越明显。