基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化

钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值.     

基于SVR和NSGA-II的钛合金铣削参数多目标优化

对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量回归机（SVR）的铣削力预测模型,以材料去除率和刀具寿命为优化目标,提出一种基于支持向量回归机和带精英策略的非支配排序遗传算法（NSGA-II）的优化方法。结果表明,该方法能够获得满意的Pareto解集,为钛合金铣削参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值。