SS的加工過程中電火花線切割加工工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化-畢業(yè)論文外文文獻(xiàn)翻譯

1、陜西理工大學(xué)畢業(yè)論文材料加工科學(xué)期刊5卷,2014年,第1408-1416頁SS304的加工過程中電火花線切割加工工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化作者：Dr.G.Harinath Gowd et al. 摘要：電火花線切割加工（WEDM）允許成功生產(chǎn)新的材料，特別是用于航空航天和醫(yī)療行業(yè)。通過使用線切割加工技術(shù)，可以使復(fù)雜難加工導(dǎo)電組件加工容易些。電火花線切割加工是因?yàn)槠溆袃?yōu)良的表面光潔度和高的精確度所以很有價(jià)值。線切割加工的過程非常復(fù)雜，使用試錯方法很難把工藝參數(shù)設(shè)置在一個正確的范圍內(nèi)。因此，有必要開發(fā)方法用于求出最優(yōu)的工藝參數(shù)或控制變量，使得所需的表面光潔度和MRR可以實(shí)現(xiàn)。在一般情況下，在任何加工過程

2、中加工參數(shù)的選擇顯著影響產(chǎn)率，產(chǎn)品質(zhì)量和成品部件的生產(chǎn)成本。線切割機(jī)床是參與人數(shù)更多的控制變量或影響其性能參數(shù)的復(fù)雜過程。然而，在進(jìn)行導(dǎo)頻實(shí)驗(yàn)和文獻(xiàn)調(diào)查多個影響參數(shù)后發(fā)現(xiàn)五個過程變量，即，脈沖時間，脈沖關(guān)時間，線張力，和水壓力被考慮到研究當(dāng)中。在目前的工作響應(yīng)曲面法（RSM）被用于開發(fā)輸入和收集按照美國能源部的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的輸出響應(yīng)之間的定量關(guān)系。還輸入處理參數(shù)在MRR和鐳的影響作圖和研究。以后它被配制成一個多目標(biāo)優(yōu)化問題，并解決了使用NSGA算法帕累托最優(yōu)集合。1、介紹電火花線切割加工（WEDM）是工程基于熱電原理的一個重要的現(xiàn)代加工過程。它被廣泛用于切割復(fù)雜的形狀和設(shè)計(jì)為硬質(zhì)材料，然而這是難以

3、形成模具或操縱的。它是在電子和航空航天部門為原型設(shè)計(jì)制造各類零部件最有用的。大多數(shù)情況下，鋼和鈦在電火花線切割加工的幫助下進(jìn)行處理。材料去除通過一系列電極與工件之間的離散火花發(fā)生。兩者都放置在液體電介質(zhì)。該電極是一個薄的導(dǎo)電金屬絲。在此研究黃銅被使用。通常，導(dǎo)線通過在工件的上和下部分的銷導(dǎo)向保持為如圖1所示。在大多數(shù)情況下，金屬絲將被丟棄使用一次。電火花的主要優(yōu)點(diǎn)是，該加工過程使我們能夠得到具有期望的形狀和接近典型材料，用作電火花電極組件，包括銅，石墨，鎢，銅，鋼，銅 - 鎢，銅 - 鉻合金，急速合金等線切割機(jī)床的各種應(yīng)用在航空航天，汽車，電子等行業(yè)中找到。電氣放電加工（EDM）實(shí)際上是利用放

4、電的除去現(xiàn)象在電介質(zhì)的過程。因此，電極起著重要的作用，這會影響材料去除率和刀具磨損率。任何加工過程中需要在最佳工藝參數(shù)進(jìn)行操作。由于復(fù)雜性和更多數(shù)量的涉及輸入控制參數(shù)，這是不可能的工藝工程師高效運(yùn)行的機(jī)器，或設(shè)置在該更好的表面光潔度，更好的IRR可以實(shí)現(xiàn)的處理參數(shù)。因此，要解決上述問題有強(qiáng)烈的需求，找出在該較好的輸出可以得到的最佳工藝參數(shù)。這項(xiàng)工作主要集中在通過使用所提出的方法找到最佳工藝參數(shù)。有建議的工作從以前的作品的創(chuàng)新，文學(xué)調(diào)查是在機(jī)器的參數(shù)，以及在加工過程的區(qū)域已經(jīng)采用的方法進(jìn)行兩者。Venkaiah 2001進(jìn)行使用灰色理性分析和用于研究的材料線切割加工的參數(shù)優(yōu)化是哈氏合金C276。

5、塔恩等1995模擬使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的切割速度和表面粗糙度，并通過一個簡單的加權(quán)方法來轉(zhuǎn)換這兩種目標(biāo)函數(shù)成單一的復(fù)合目標(biāo)函數(shù)，從而使用模擬退火最優(yōu)化的切割參數(shù)。斯佩丁和王1997采用響應(yīng)曲面法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電火花線切割加工中的參數(shù)模型。曼納和巴塔查里亞2005研究使用數(shù)控線切割放電加工鋁/碳化硅MMC加工過程中的參數(shù)優(yōu)化的雙重反應(yīng)的方法。他們認(rèn)為時間脈沖，關(guān)閉時間，開路電壓，放電電流和線張力，而材料切除率（MRR）和表面粗糙度被作為輸出的措施。 Kanlayasiri和Boonmung 2007研究了影響脈沖時間，脈沖峰值電流分別顯著上的表面粗糙度上DC53模具鋼絲腐竹Han等2007進(jìn)行了熱分析

6、發(fā)現(xiàn)放電電流對加工表面的影響用有限元法和執(zhí)行的單放電實(shí)驗(yàn)在不同的脈沖能量線切割機(jī)床的精切削。他們得出的結(jié)論是短持續(xù)時間的脈沖，應(yīng)當(dāng)被用來滿足表面粗糙度的要求。普拉薩德和帕拉克里希納2008使用具有五軸數(shù)控線放電加工機(jī)，并討論對時代脈搏的影響，脈沖OFF時間，絲網(wǎng)張力，介質(zhì)的流量，并在表面粗糙度送絲進(jìn)行了AISI D3實(shí)驗(yàn)，刀具磨損和MRR。從文獻(xiàn)調(diào)查，可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)典的優(yōu)化方法（加權(quán)和方法，目標(biāo)規(guī)劃，最小 - 最大的方法等），效率不高的處理多目標(biāo)優(yōu)化問題，因?yàn)樗麄儫o法找到在一次運(yùn)行多個解決方案，雖然大多數(shù)研究者的應(yīng)用優(yōu)化的經(jīng)典方法找到最佳的工藝參數(shù)，這項(xiàng)工作提出了用進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化方法，它可以給在

7、一次運(yùn)行多個解決方案。 （NSGA）適用于本文優(yōu)化線切割機(jī)床工藝的工藝參數(shù)因此非劣排序遺傳算法。為了優(yōu)化，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ捅仨毐婚_發(fā)。開發(fā)模型響應(yīng)面分析法（RSM）被施加到那里的實(shí)驗(yàn)根據(jù)實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。制定多目標(biāo)優(yōu)化問題之前，開發(fā)模型，利用統(tǒng)計(jì)分析其充足的測試。還相對于所述各種工藝參數(shù)的輸出響應(yīng)的效果進(jìn)行繪制和研究。圖一：WEDM的過程2、實(shí)驗(yàn)工作加工實(shí)驗(yàn)是在具有五軸數(shù)控線放電加工機(jī)進(jìn)行。該機(jī)（UltimalF）可與Venkateswara工具列兵。有限公司，海得拉巴。為了找到該多個影響對輸出響應(yīng)的工藝參數(shù)，第一樣品實(shí)驗(yàn)用相同的材料進(jìn)行，可以發(fā)現(xiàn)，像時間脈沖（X，）以下參數(shù)，脈沖OFF時間（

8、2次），絲張力（3），和電介質(zhì)的流速（4個）更影響輸出響應(yīng)。因此，對于這個工作，他們被認(rèn)為是輸入（控制）參數(shù)。是在該實(shí)驗(yàn)進(jìn)行的條件如下。并為每個控制因數(shù)的實(shí)際和編碼值在表2中給出。1.實(shí)驗(yàn)在不銹鋼304材質(zhì)（160毫米點(diǎn)x75毫米Bx的16毫米高）進(jìn)行的，由于各個行業(yè)和化學(xué)成分及其廣泛的適用性如下圖所示：化學(xué)成分：C-0.08以下，Si-0.75以下，Mn-2.00，P-0.045，鉻17.50-19.50以下，Mo-0以下，Ni-8.00-10.50S-0.030，N-0.102，本研究中所用的黃銅線為0.25mm。3，做切口的長度為12.Sem。4，蒸餾水被用作電介質(zhì)流體。5，電介質(zhì)的溫度

9、保持在250。6，送絲保持為恒定，并設(shè)定為2。7，伺服電壓也保持恒定，并保持在35V。表1.隨水平控制變量在實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，其中包含31套的編碼條件運(yùn)用中心組合旋轉(zhuǎn)因子設(shè)計(jì)（CCD）即實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行。使用上述加工條件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和輸出反應(yīng)是測量和如表2所示記錄選擇用于研究的輸出響應(yīng)是金屬去除率（MRR）以及表面粗糙度（Ra）。 MRR被計(jì)算為從工件的加工時間去除的材料的體積的比值。嶺是通過使用輪廓儀表面粗糙度測試儀測得的。對于精確度，既MRR且Ra在三個不同的地方測定的三次測量的平均值取為最終值。表2：實(shí)驗(yàn)觀察記錄3.經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷陌l(fā)展響應(yīng)面分析法（RSM）被用于預(yù)測，這將被用于配制目標(biāo)函數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?

10、RSM被施加到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)用于開發(fā)控制變量和輸出響應(yīng)之間的經(jīng)驗(yàn)公式。二階模型，因?yàn)橐浑A模型用于本問題的下可預(yù)測的假定。以下是Ra和MRR得到的方程：所開發(fā)的模型必須進(jìn)行檢查，使用ANOVA分析其是否足夠。因此，使用設(shè)計(jì)專家統(tǒng)計(jì)分析軟件，對提出的模型回歸系數(shù)計(jì)算。表3示出了方差分析的鐳。表3. 鐳的方差分析為模型低于0.05（即，在95置信水平）P值表明，該模型被認(rèn)為是統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著。類似的分析是針對MMR進(jìn)行，并在表4中給出。表4. MRR的方差分析在這些圖的正態(tài)概率圖顯示，正常的殘差和回歸模型是輸出響應(yīng)殘差示位于一條直線上，這意味著在圖2和3的檢查上的誤差分布的相當(dāng)好裝了觀測值。圖2表面粗糙度殘差正

11、態(tài)分布概率圖圖3 MRR的殘差正態(tài)分布概率圖檢查擬合模型是否實(shí)際描述的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，多回歸系數(shù)（R 2）進(jìn)行了計(jì)算。為Ra和MRR的多重回歸系數(shù)（R 2）被認(rèn)為是分別0.888和0.966。這表明，二階模型可以分別解釋在Ra和MRR的變異高達(dá)89和97的程度。因此可以斷定，在第二階模型在有效地代表過程足夠。4.制定目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)是使用利用RSM預(yù)測方程配制。通常的加工問題，應(yīng)配制成多目標(biāo)優(yōu)化問題最小化Ra和最大化MRR.The性能的措施，因?yàn)樗鼈兎謩e表示的生產(chǎn)和加工部件的質(zhì)量的速度金屬去除率和表面粗糙度是非常重要的。在加工過程中，較高的MRR在鐳的代價(jià)來實(shí)現(xiàn)。同樣較好的表面質(zhì)量在MRR的成本來實(shí)

12、現(xiàn)。既作為目標(biāo)性質(zhì)的相互矛盾的，但應(yīng)該在Ra和MRR的值的妥協(xié)。因此，在這種情況下，問題被配制作為多目標(biāo)優(yōu)化問題其中Ra被最小化并且MRR同時最大化，受工藝控制變量的可行范圍。多目標(biāo)優(yōu)化問題表示為如下：上述問題是通過使用提出NSGA算法求解，用VC +和一個奔騰IV系統(tǒng)上運(yùn)行來實(shí)現(xiàn)。 NSGA從簡單的遺傳算法在選擇運(yùn)營商的工作方式而異。這將導(dǎo)致多個最優(yōu)點(diǎn)的人口共存。作為迭代次數(shù)的增加，在人口中的多樣性提高。最終生成結(jié)束后，可以觀察到最佳的解決方案是沿帕累托前遍布所有。這說明NSGA中均勻分布的人口的能力。這是因?yàn)?，等于繁殖潛力（虛設(shè)健身）被保持為所有非支配個人從而最大限度地減少對中間點(diǎn)的偏置的

13、事實(shí)。然而，該算法是為了得到最佳的前面的解決方案的一個更數(shù)目重復(fù)幾次。目標(biāo)函數(shù)值和對應(yīng)的控制變量在表5中給出由于沒有在非支配集的解決方案之一是明顯比任何其他更好，其中的任何一個是可接受的解決方案。在另一種解決方案的選擇取決于工藝工程師的要求。如果他需要一個更好的表面光潔度或更高的生產(chǎn)速率，變量的適當(dāng)組合能夠從表5進(jìn)行選擇。表5.帕累托最優(yōu)值的集合5、結(jié)論在電火花線切割加工輸入?yún)?shù)正確組合的選擇是困難的，因?yàn)檫@個過程涉及大量的控制變量。輸入的效果參數(shù)脈沖時間，脈沖關(guān)閉時間，絲網(wǎng)張力和表面粗糙度的水壓，金屬切除率，同時加工不銹鋼304材質(zhì)進(jìn)行了分析。為Ra和MRR的多元回歸系數(shù)（RZ）被發(fā)現(xiàn)分別為

14、0.888和0.966。這表明，二階模型可以分別解釋在Ra和MRR的變異高達(dá)89和97的程度。脈沖時間和脈沖關(guān)閉時間被發(fā)現(xiàn)是影響研究了兩個實(shí)驗(yàn)組的所有響應(yīng)的最顯著的因素。在時代的脈搏增加值導(dǎo)致的加工反應(yīng)，如表面光潔度低質(zhì)量。由提出的方法中得到的最佳值可以作為一個準(zhǔn)備計(jì)算者以非常方便操作機(jī)器來實(shí)現(xiàn)的質(zhì)量和由消費(fèi)者所要求的生產(chǎn)速度?？傊岢龅墓ぷ魇怪圃旃こ處熯x擇取決于生產(chǎn)要求和作為結(jié)果，該方法的自動化可以基于最優(yōu)值來實(shí)現(xiàn)的最佳值。參考文獻(xiàn)：1Dr. N. venkaiah, Parametric optimization of WEDM for HastelloyC276, using GRA

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