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摘要
为解决高速干切滚齿工艺参数决策中存在的主观依赖性强和用时较长的问题,并实现滚齿加工低碳化,提出一种基于实例推理和优化算法的高速干切滚齿工艺参数低碳优化决策方法。利用反向传播(back propagation,BP)神经网络构建加工效果评价值的预测模型,通过改进K-means聚类算法获取待决策工艺问题的相似实例抽取集,以此构建待优化工艺参数约束,再运用花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA),以碳耗最小为优化目标,获取待决策工艺问题的最优工艺参数。以某企业高速干切滚齿机为例,验证了该方法的可行性和有效性。使用该方法生成的工艺参数,加工效果更好,碳耗更低,可避免对工艺手册或个人经验的依赖,提高决策效率。研究结果有利于高速干切滚齿机的低碳运行,对机械制造企业实现低碳制造具有一定的参考意义。
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单位重庆大学; 机械传动国家重点实验室
