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面向铝合金加工的GRA-SVM-CPSO混合多目标优化方法
文献摘要：
为有效改善铝合金切削时不同指标优化出现的冲突问题,本文提出了一种新的多目标优化方法.首先,应用灰色关联分析(Grey relations analysis,GRA)将切削加工过程中切削力、表面粗糙度和材料去除率等多目标问题转化为灰色关联度(Grey relational grade,GRG)的单目标问题;然后,基于支持向量机模型(Support vector machine,SVM)建立切削参数与GRG之间关联模型;最后,以切削力和表面粗糙度最小化、材料去除率最大化为优化目标,采用混沌粒子群优化算法(Chaos particle swarm optimization,CPSO)优选得到的铝合金加工最优参数(切速为400 m/min,进给为0.15 mm/r,切深为1 mm).将优化结果与粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)对比发现,CPSO算法具有更强的全局搜索能力,能够更快地收敛至全局最佳位置,获得更好的优化结果.
文献关键词：
GRA;SVM;CPSO;切削力;表面粗糙度;多目标优化
中图分类号：
作者姓名：
庄可佳;张服林;代星;翁剑
作者机构：
武汉理工大学机电工程学院湖北省数字制造重点实验室,武汉 430070;华中科技大学机械科学与工程学院数字制造装备与技术国家重点实验室,武汉 430074
文献出处：
引用格式：
[1]庄可佳;张服林;代星;翁剑-.面向铝合金加工的GRA-SVM-CPSO混合多目标优化方法)[J].机械科学与技术,2022(11):1719-1726
A类：
B类：
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AB值：
0.387871
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