单晶硅超精密切削加工表面粗糙度预测模型的建立及试验研究

利用超精密机床进行切削加工时,对于操作者来说,首先面临的问题是最优切削用量组合的确定,这也是最让操作者感到棘手的问题.单晶硅成功的切削过程取决于优化工艺参数,比如进给量、背吃刀量、切削速度等.为了建立精确可靠的表面粗糙度预测模型,本文将遗传基因算法应用于回归分析,同时在超精密机床上对该预测模型进行了试验验证.     

超精密切削积屑瘤问题的研究

结合超精密切削的工艺特点,在分析超精密切削积屑瘤现象及成因的基础上,通过研究切削用量、刀具几何参数、切削液、刀具刃磨等因素对积屑瘤的影响机理,分析积屑瘤对超精密切削加工表面粗糙度、切削力和切削变形、切削振动的影响,并提出超精密切削条件下抑制积屑瘤的主要方法.     

铣削新型TC21钛合金多目标参数优化

通过对TC21钛合金铣削正交试验,测量表面粗糙度,构建粗糙度预测公式。并以最大材料去除率及最小表面粗糙度为优化目标采用遗传算法对钛合金铣削切削参数进行优化,以期对生产实践起到一定的指导作用。     

考虑刀具偏心的微铣削加工表面粗糙度预测模型研究

基于微铣削刀具轨迹建立了考虑刀具偏心、最小切削厚度的塑性材料微铣削底面粗糙度的预测模型,预测结果表明粗糙度表面形貌呈锯齿状,刀具偏心会影响表面粗糙度的形貌周期和高度,并进行微铣削加工实验,对粗糙度预测模型进行了验证。采用回归统计方法,建立了脆性材料微铣削加工表面粗糙度预测模型,对加工表面形貌进行观察,利用响应曲面法得到了各铣削用量对表面粗糙度的影响规律。     

TC4钛合金侧铣加工表面形貌分析及工艺参数优化

TC4钛合金是 1种典型的不易加工材料,其切削加工表面质量很难控制。为实现面向侧铣加工表面形貌的切削工艺参数优选,开展了 TC4钛合金侧铣加工实验研究。首先,探究了加工表面微观缺陷特征及其形成机制;然后,采用粗糙度参数 Ra和 Sa对铣削表面形貌进行定量表征,并分析了切削速度、进给量和切削深度对表面粗糙度参数的影响;最后,基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对铣削工艺参数进行了优化。研究发现,加工表面微观缺陷主要有进给刀痕等固有缺陷和黏附颗粒等随机缺陷。铣削表面粗糙度随主轴转速的增大先减小后增大;随径向切深的增大先增大后减小;随进给量先增大后减小。在主轴转速 n = 1 093 r/min、径向切深 ae = 0.2 mm、每转进给量 f = 0.06 mm/r的条件下可以获得较小的表面粗糙度。     

GH4169高速铣削参数对表面粗糙度影响研究

采用正交试验法,使用整体硬质合金刀具进行GH4169高温合金的高速铣削试验,分析了各切削参数对表面粗糙度的影响规律,建立了表面粗糙度的预测模型,运用方差分析法,检验了模型的显著性。结果表明:每齿进给量对表面粗糙度的影响最大,其次是铣削深度,铣削速度的影响最小。较高的切削速度和较低的进给速度的交互作用对提高表面质量是有利的。     

C/C复合材料切削表面粗糙度的测量评定与影响因素研究

通过对航空航天领域广泛应用的典型复合材料的切削表面进行三维表面粗糙度测量实验,研究了C/C复合材料切削表面粗糙度的三维评定参数与二维评定参数之间的差别,并基于三维评定参数对影响C/C复合材料切削表面粗糙度的因素进行了研究。     

高速铣削GH4169切削力及表面粗糙度研究

使用TiAlN涂层硬质合金刀片进行高温合金GH4169的高速铣削正交试验,利用最小二乘法对试验数据进行了回归分析,建立了铣削力和表面粗糙度的经验公式,分析了高速铣削高温合金GH4169条件下切削参数对切削力和表面粗糙度的影响规律。结果表明:切削深度对铣削力影响最大,其次是切削速度和每齿进给量;进给量是影响表面粗糙度的最主要因素,其次是切削深度和切削速度。     

SiC晶须增强铝复合材料的超精切削

本文阐明了ＳｉＣｗ／Ａｌ超精密切削加工时，刀具材料、金刚石粒度、切削路径及晶须方向对加工表面粗糙度的影响规律。     

碳/碳复合材料与硬铝切削表面三维测量对比研究

针对各向异性复合材料切削表面粗糙度的测量与评定是国内外急待解决的问题，采用Talyscan150表面粗糙度测试仪对C／C复合材料和硬铝（LY12）切削表面粗糙度进行三维非接触测量。通过三维评定参数的对比，研究了C／C与LY12的切削表面粗糙度。结果表明：采用二维评定参数评定C／C的切削表面粗糙度将丢失表面的许多信息，三维评定参数可以更全面、更真实地表达复合材料切削表面粗糙度的特征。C／C切削表面和LY12切削表面在峰态分布以及表面纹理方面具有较大的差别。与LY12切削表面相比较，C／C切削表面有更多的深谷，而且表面没有明显的切削进给波纹。5q参数比5a参数能更好地表达复合材料切削时的纤维拔出与纤维露头的特征。     

发动机气门弹簧遗传优化设计

建立发动机气门弹簧优化数学模型，应用遗传算求出问题的最优解，探讨了将遗传算法应用于此类具有约束、多变量类型优化问题的可行性。     

基于遗传算法的涡扇发动机稳态调节规律优化设计

为了获得最大推力,对典型的混合排气涡扇发动机的调节规律进行分析,得到发动机控制参数的最优匹配,介绍了1种基于排挤机制的小生境遗传算法,并采用多峰值多变量函数对小生境遗传算法进行测试,结果表明:小生境遗传算法能够得到目标函数的局部最优解和全局最优解。将发动机稳态模型作为目标函数代入小生境遗传算法中,并制定相应的约束条件和惩罚机制,结果表明:采用优化后的调节规律使发动机推力表现更优。     

基于能量最优的敏捷遥感卫星在轨任务规划

针对敏捷遥感卫星对多个离散观测点在轨自主任务规划问题,在考虑姿态运动方程耦合性的基础上,将问题分解为空间资源调度问题和连续最优控制问题,进而提出了一种结合伪谱法和遗传算法的混合求解算法。该算法针对基于行商问题(TSP)模型建立的空间资源调度问题模型,选用二维编码结构对观测顺序和相对观测时间进行实数编码,并采用遗传算法求解观测序列和观测时间;针对判断观测时间可行性时涉及的时间最优控制问题、以及姿态转移过程中涉及的最小能量消耗问题,将其归结为连续最优控制问题,并基于Gauss伪谱协态变量映射定理,采用Gauss伪谱法进行求解。通过与基于单纯遗传算法的规划算法进行对比试验,本文所提出的基于伪谱法和遗传算法的混合求解策略针对目标问题,在典型工况下姿态转移过程中能量消耗降低60%。     

逆轨道拦截卫星轨道设计与优化

研究了一种逆轨道卫星拦截的方法。根据对逆轨道拦截卫星的要求,建立了停泊轨道的数学模型,并以轨道转移能量和快速拦截为优化目标,运用遗传算法对逆轨道拦截卫星的停泊轨道参数进行了优化设计。计算结果表明了遗传算法解决这一多约束多目标优化问题的有效性。     

混合遗传算法在航天器最优交会中的应用

推导了航天器双冲量交会时的优化模型,以此为基础构造了最优交会的燃料-时间混合优化指标,并针对基本遗传算法局部搜索能力不强的问题,提出一种将最速下降法与遗传算法相结合的混合遗传算法,其中下降搜索的优化方向利用每一代中最劣个体所包含的优化信息获得。数值计算表明,该混合算法可加速算法的收敛,具有良好的优化性能和函数适应能力。最后,对共面圆轨道双冲量交会情况进行了仿真计算,仿真结果表明混合遗传算法的设计是成功的。     

基于遗传退火算法的电路模拟吸波材料设计

相比传统吸波材料,电路模拟吸波材料可以很好地减小材料厚度、提高吸波性能,其设计通常使用遗传算法进行优化。针对传统遗传算法的诸多不足,对交叉和变异概率进行了改进、引入了模拟退火思想作为子代接受准则并增加了算法终止准则。其中,对交叉和变异概率的改进是最大创新点。改进后的遗传算法只需进化100代即得到最优解,平均反射率为-15.0420,厚度为1.43 mm,均优于传统算法得出的结果。结果表明,改进后的遗传算法具有收敛速率快、不易陷入局部最优解等优点。     

基于改进遗传算法的燃气轮机自适应建模

综合运用了一种改进的遗传算法和自适应建模技术对燃气轮机的精确特性进行寻优获取.引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度.针对以往自适应模型中未考虑测量参数间的线性相关性和不同的传感器测量精度对目标函数的影响等问题,采用加权方法建立了较为完备的燃气轮机自适应数学模型,应用改进遗传算法获取燃气轮机部件的精确特性,实例计算结果表明:模拟退化改进遗传算法进行的自适应建模效果更好.      

舰艇编队防空火力分配问题的改进遗传算法

在建立舰艇编队防空火力分配模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法。实验结果表明,该算法可以有效求得舰艇编队防空火力分配问题的最优解或近似最优解,是求解舰艇编队防空火力分配问题的一个较好的方案。     

一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法

针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。     

旋翼翼型多目标多约束气动优化设计

为了克服传统旋翼翼型优化设计方法的不足,发展了一种基于Kriging模型与遗传算法的旋翼翼型多目标多约束气动优化设计方法。采用基于雷诺平均Navier-Stokes方程的数值模拟获得样本翼型气动性能,并建立目标函数和状态函数的Kriging模型,采用遗传算法搜索Kriging模型最小值和相应的EI(Expected Improvement)函数最大值,更新Kriging 模型直至找到满足约束的最优翼型。运用加权目标函数法进行了旋翼翼型的多设计点优化设计。优化结果表明,优化后旋翼翼型在满足约束的同时,与基准旋翼翼型OA209相比:在悬停状态下,阻力系数下降了2.1%;在机动状态下,最大升力系数提高了4.2%;在前飞状态下,阻力系数在不同马赫数下均有所减小。