面向綠色高效制造的銑削工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化

鄧朝暉 符亞輝 萬林林 張 華

1.湖南科技大學(xué)難加工材料高效精密加工湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湘潭,411201 2.湖南科技大學(xué)智能制造研究院,湘潭,411201

面向綠色高效制造的銑削工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化

鄧朝暉1,2符亞輝1,2萬林林1,2張 華1,2

1.湖南科技大學(xué)難加工材料高效精密加工湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湘潭,411201 2.湖南科技大學(xué)智能制造研究院,湘潭,411201

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床的綠色高效制造，考慮加工過程中刀具壽命和零件表面質(zhì)量的實(shí)際約束條件，建立了以能量效率最高、碳排放最低和材料去除率最高為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型。通過設(shè)計面中心復(fù)合試驗(yàn)獲取試驗(yàn)數(shù)據(jù)，采用信噪比方法將不同要求的優(yōu)化目標(biāo)轉(zhuǎn)換成同要求的信噪比，使用基于組合權(quán)重的灰色關(guān)聯(lián)分析法將多目標(biāo)優(yōu)化轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題，基于響應(yīng)曲面法建立關(guān)聯(lián)度與工藝參數(shù)的二階關(guān)系模型,應(yīng)用量子遺傳算法對優(yōu)化模型進(jìn)行求解。最后通過試驗(yàn)驗(yàn)證了該多目標(biāo)優(yōu)化模型的有效性。

綠色高效;能量效率;碳排放;灰色關(guān)聯(lián);響應(yīng)曲面法;量子遺傳算法

Abstract:In order to realize CNC machine green high-performance manufacturing, a multi-objective optimization model with the highest energy efficiency, the lowest carbon emissions and the highest material removal rate was established by considering the actual constraint conditions of tool life and surface quality. The face centered composite experiment was designed to obtain experimental data and the signal to noise ratio methods were used to convert the different requirements of the optimization objectives into the same signal to noise ratio, the grey correlation analysis method based on combined weights was used to transform the multi-objective optimization into a single objective optimization problem. The second order relation model of the relational degree and processing parameters was established based on response surface method, the optimization model was solved by quantum genetic algorithm. The effectiveness of the proposed method was verified by experiments.

Keywords：green high-performance; energy efficiency; carbon emission;grey correlation; response surface method; quantum genetic algorithm

0 引言

在數(shù)控加工過程中，合理地選擇切削用量對所加工產(chǎn)品的產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率、生產(chǎn)成本等有著非常重要的意義。隨著能源價格的飆升、環(huán)境的日益惡化和相關(guān)法律法規(guī)的不斷完善，企業(yè)對節(jié)能減排工作越來越重視。考慮加工過程中能耗、能源利用效率和碳排放問題，對工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選擇，是綠色制造背景下一個迫切需要解決的基礎(chǔ)科學(xué)問題。

近些年來，國內(nèi)外專家學(xué)者針對基于能耗、比能、能量效率和碳排放優(yōu)化工藝參數(shù)問題進(jìn)行了一系列研究，取得了良好的進(jìn)展。李聰波等[1]以時間最短和比能最低為優(yōu)化目標(biāo)，利用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法對工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。李愛平等[2]以碳排放為優(yōu)化目標(biāo)，使用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。李堯等[3]以銑削過程利潤與銑削碳排放量為目標(biāo)建立優(yōu)化模型，并應(yīng)用自適應(yīng)粒子群算法對模型尋優(yōu)求解進(jìn)行工藝參數(shù)優(yōu)化。胡狄等[4]以最少電能消耗和最低加工成本為目標(biāo)建立多目標(biāo)優(yōu)化模型，并引入加權(quán)求和法將多目標(biāo)優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換成單目標(biāo)優(yōu)化模型，采用粒子群算法對優(yōu)化模型進(jìn)行求解。YAN等[5]以材料去除率、能耗和表面粗糙度為優(yōu)化目標(biāo)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析和響應(yīng)曲面法建立優(yōu)化函數(shù)，采用序列二次規(guī)劃算法進(jìn)行銑削工藝參數(shù)優(yōu)化。BHUSHAN[6]以能耗最低和刀具壽命最優(yōu)為優(yōu)化目標(biāo)，基于復(fù)合期望值對車削工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。CAMPATELLI等[7]以能耗最低為優(yōu)化目標(biāo)優(yōu)化碳鋼銑削過程中工藝參數(shù)。MATIVENGA等[8]以最小能量足跡為優(yōu)化目標(biāo)，使用直接搜索法優(yōu)化車削參數(shù)。VELCHEV等[9]以比能耗為優(yōu)化目標(biāo)對切削參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。KANT等[10]以加工過程中最少能量消耗和最優(yōu)表面粗糙度為優(yōu)化目標(biāo)，采用聯(lián)合主成分分析法的灰色關(guān)聯(lián)分析法和響應(yīng)面法優(yōu)化加工工藝參數(shù)。

上述大部分研究分別以能耗、比能、能量效率或碳排放為目標(biāo)對工藝參數(shù)進(jìn)行單目標(biāo)或多目標(biāo)優(yōu)化來實(shí)現(xiàn)機(jī)床節(jié)能或減排。綠色制造是在滿足產(chǎn)品質(zhì)量和成本的情況下，要求綜合考慮環(huán)境影響和資源效益；綠色高效制造則不僅要考慮產(chǎn)品質(zhì)量和成本、能量利用率和加工過程環(huán)境影響(如加工過程碳排放)，同時還要考慮產(chǎn)品生產(chǎn)效率?；诖?，本文以主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、銑削深度和銑削寬度為優(yōu)化變量，建立以刀具壽命和零件表面質(zhì)量為實(shí)際約束條件，以能量效率最高、碳排放最低和材料去除率最高為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型，并對優(yōu)化模型進(jìn)行優(yōu)化求解。

1 銑削工藝參數(shù)優(yōu)化目標(biāo)模型

1.1 優(yōu)化變量的確定

銑削加工涉及的變化參數(shù)眾多，從理論上來講，生產(chǎn)條件確定后，影響優(yōu)化目標(biāo)的主要因素是銑削四要素。銑刀確定后，銑削速度主要由主軸轉(zhuǎn)速決定，因此選擇主軸轉(zhuǎn)速n、進(jìn)給速度vf、銑削深度ap和銑削寬度ae為優(yōu)化變量。

1.2 優(yōu)化目標(biāo)

本文目標(biāo)為能量效率最高、碳排放最低和材料去除率最高，故優(yōu)化目標(biāo)為能量效率η、碳排放Cep和材料去除率(MRR)RMR。優(yōu)化模型為

(1)

1.2.1能量效率

文獻(xiàn)[11]提出：機(jī)械加工系統(tǒng)能量效率不僅包括傳統(tǒng)的能量效率和能量利用率，還包括表達(dá)能量投入產(chǎn)出效率的比能效率。本文采用傳統(tǒng)的能量效率表示機(jī)床加工能量效率。能量效率函數(shù)可表示為[12]

η=Ec/Em

(2)

式中，Ec為材料去除能耗；Em為銑削加工總能耗。

銑削加工總能耗[1]

(3)

式中，Pst為待機(jī)功率；tst為待機(jī)時間；Pu為空載功率；tu為空載時間；Pp為切削功率；tc為切削時間；Pct為換刀功率；tct為換刀時間。

材料去除能耗

(4)

銑削材料去除功率Pc可簡化為[13]

Pc=Fcvc×10-3(kW)

(5)

(6)

式中，F(xiàn)c為切削力,N；vc為切削速度,m/s；CFc、α、β、γ、υ、kFc為與工件材料和切削條件有關(guān)的系數(shù)。

1.2.2碳排放

銑削加工中的碳排放組成主要有原材料消耗碳排放Cem、電能消耗碳排放Cee、銑削加工碳排放Cpe(包括刀具碳排放Cet、切削液碳排放Cec以及切屑處理碳排放Ces)[14]。原材料消耗碳排放和切屑處理碳排放在產(chǎn)品設(shè)計工藝中已決定,切削液碳排放很大程度上取決于切削液的使用方法，其優(yōu)化結(jié)果一般為干切削或微量潤滑，且與銑削工藝參數(shù)無關(guān)，本文只考慮與工藝參數(shù)相關(guān)的電能消耗碳排放和刀具碳排放，故銑削過程中的碳排放量

Cep=Cee+Cet

(7)

銑削加工過程中電能消耗產(chǎn)生的碳排放

Cee=Eefe

(8)

式中，Ee為銑削過程消耗的電能,即銑削加工總能耗Em；fe為電能的碳排放因子，取0.5722 kg/(kW·h)(CO2當(dāng)量)[15]。

刀具碳排放指切削加工過程中使用的刀具在制作過程中引起的碳排放分?jǐn)傇诿總€工步上的碳排放，不考慮由刀具使用直接引起的碳排放[2]。刀具損耗碳排放計算在加工壽命周期內(nèi)按時間折算到加工過程中，公式如下[3]：

(9)

式中，tm為銑削加工時間；ft為刀具碳排放因子，ft取29.6 kg/(kW·h)(CO2當(dāng)量)[16]；Wt為刀具質(zhì)量；T為刀具壽命；cf、m、k、o、s為刀具壽命系數(shù)。

1.2.3材料去除率

材料去除率通常作為銑削加工過程中的生產(chǎn)率優(yōu)化準(zhǔn)則。計算式可表示為[4]

RMR=nNfapae

(10)

式中，N為刀具齒數(shù)；f為每齒進(jìn)給量。

1.3 約束條件

綠色制造高效的前提是滿足產(chǎn)品質(zhì)量和成本，故以零件表面質(zhì)量和成本為約束條件。表面粗糙度被廣泛用于評估表面質(zhì)量，本文選擇其作為零件表面質(zhì)量的約束指標(biāo)；成本只考慮刀具成本即刀具使用量(機(jī)床使用成本和人員成本沒有固定值且隨加工效率的提高而降低)，以刀具壽命作為約束條件；同時還有切削參數(shù)自身的范圍約束。

1.3.1切削參數(shù)范圍約束

在實(shí)際加工過程中,銑削功率不能大于銑床主軸電機(jī)的額定功率[17]。由銑床與加工工件的差異性，優(yōu)化變量的取值范圍主要依照銑床的限制條件以及生產(chǎn)加工經(jīng)驗(yàn)來取值。取值范圍為

(11)

1.3.2刀具壽命約束

銑削工藝參數(shù)直接影響刀具壽命，為保證較高的利潤，刀具壽命應(yīng)滿足最低生產(chǎn)成本壽命[3]，即

(12)

其中，Tmin為最低生產(chǎn)成本壽命，參考金屬切削手冊可知[18]，硬質(zhì)合金面銑刀壽命為1.5～3 h，故四角形轉(zhuǎn)位面銑刀刀片的刀具壽命為6～12 h。

1.3.3表面粗糙度

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式[19-21]，銑削表面粗糙度

(13)

式中，a、ψ、?、φ、θ為常數(shù)；ε為隨機(jī)誤差。

銑削加工通常作為粗加工和半精加工工藝，查金屬切削手冊可知[18]，其表面粗糙度范圍為1.25～10 μm。

2 分析方法

2.1 信噪比

信噪比是穩(wěn)健設(shè)計中用來衡量質(zhì)量的指標(biāo)，是參數(shù)設(shè)計的核心，其基本思想是通過選擇系統(tǒng)中所有參數(shù)的最佳水平組合，使所設(shè)計的產(chǎn)品抗干擾性強(qiáng)，產(chǎn)品質(zhì)量特性值波動小，穩(wěn)健性好[22]。信噪比替代產(chǎn)品穩(wěn)健性的評價指標(biāo)與正交設(shè)計結(jié)合起來，運(yùn)用統(tǒng)計技術(shù)進(jìn)行分析，可解決不同特性值的功能評價問題。對特征量的要求，有的是越小越好，有的是越大越好，信噪比通常是越大越好。不同類型問題可按不同公式轉(zhuǎn)換為信噪比越大越好類型：

(1)越小越好類問題的轉(zhuǎn)換

(14)

式中,c為重復(fù)試驗(yàn)次數(shù)；yr為第r次重復(fù)試驗(yàn)的工藝目標(biāo)值。

(2)越大越好類問題的轉(zhuǎn)換

(15)

碳排放越小越好，屬于第(1)類問題；能量效率和材料去除率越大越好，屬于第(2)類問題。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析法

多目標(biāo)優(yōu)化過程中，灰色關(guān)聯(lián)分析方法是對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行量綱一化處理，并計算歸一化后數(shù)據(jù)與理想狀態(tài)下的數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)，通過灰色關(guān)聯(lián)度計算方法得到灰色關(guān)聯(lián)度，將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)為單目標(biāo)灰色關(guān)聯(lián)度的優(yōu)化問題，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的優(yōu)化得到最佳參數(shù)組合。

本文以優(yōu)化目標(biāo)的信噪比作為原始數(shù)據(jù)，采用極差量綱一化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，量綱一化公式如下：

(16)

i=1,2,3j=1,2,…,30

優(yōu)化目標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

(17)

采用層次分析法和熵值法對優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán)，基于組合權(quán)重得到優(yōu)化目標(biāo)信噪比的灰色關(guān)聯(lián)度。層次分析法和熵值法賦權(quán)較為普遍，不再詳細(xì)介紹，采用MATLAB程序獲取主觀和客觀權(quán)重。組合賦權(quán)和灰色關(guān)聯(lián)度計算式如下：

(18)

p=3q=30

ω=?ω′+ω″

(19)

各試驗(yàn)組的灰色關(guān)聯(lián)度

(20)

式中，ωi為試驗(yàn)組各優(yōu)化目標(biāo)的組合權(quán)重。

通過對優(yōu)化目標(biāo)原始試驗(yàn)數(shù)據(jù)的信噪比進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，得到優(yōu)化目標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度，將工藝參數(shù)與能量效率、碳排放和材料去除率之間的關(guān)系轉(zhuǎn)化為了工藝參數(shù)與灰色關(guān)聯(lián)度之間的關(guān)系。建立工藝參數(shù)與灰色關(guān)聯(lián)度之間的函數(shù)關(guān)系式，從而將能量效率最高、碳排放最低和材料去除率最高的多目標(biāo)優(yōu)化最終轉(zhuǎn)化成了灰色關(guān)聯(lián)度最大的單目標(biāo)優(yōu)化。

3 工藝參數(shù)多目標(biāo)優(yōu)化

3.1 試驗(yàn)方案介紹

本試驗(yàn)在四川長征機(jī)床集團(tuán)生產(chǎn)的KVC800型數(shù)控加工中心上進(jìn)行，試驗(yàn)材料選用為16Mn鋼，其長、寬、高尺寸分別為400 mm、150 mm、100 mm，總切削厚度為0.6 mm，總切削寬度為150 mm。采用電流鉗及電壓傳感器與數(shù)控機(jī)床的相連獲取機(jī)床工作電流和電壓信號，通過AWS2103功率分析儀采集實(shí)時數(shù)據(jù)信號，借助AWS2103功率分析儀軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，同時采用Kistler9257B測力系統(tǒng)采集銑削力實(shí)時信號并分析銑削過程中的銑削力，使用MarSurf M300表面粗糙度測量儀進(jìn)行表面粗糙度檢驗(yàn)，按照刀具后刀面磨損帶寬度判斷刀具是否報廢來確定刀具壽命。試驗(yàn)測試平臺如圖1所示。

圖1 試驗(yàn)測試平臺Fig.1 Test experiment platform

3.2 試驗(yàn)設(shè)計及結(jié)果

試驗(yàn)過程中考慮的因素相對較多，采用面中心復(fù)合試驗(yàn)方法進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計，該方法是響應(yīng)曲面試驗(yàn)設(shè)計最常用的設(shè)計方法，采用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)技術(shù)，將試驗(yàn)數(shù)據(jù)用多項(xiàng)式方程擬合，可以得到良好的擬合效果。每個優(yōu)化變量的試驗(yàn)分別選取-1水平、0水平和1水平三個水平，中心組合設(shè)計(CCD)中的因素和水平如表1所示。在試驗(yàn)測試平臺上進(jìn)行試驗(yàn)獲取數(shù)據(jù)，按照式(2)～式(10)計算得到能量效率、碳排放和材料去除率；同時試驗(yàn)時對工件表面進(jìn)行測量，獲取表面粗糙度值；測量刀具后刀面磨損帶寬度，判斷刀具是否報廢并記錄刀具使用時間。結(jié)果如表2所示。

表1 CCD設(shè)計因素和水平Tab.1 Factors and levels of central composite design

表2 中心復(fù)合試驗(yàn)結(jié)果Tab.2 Test results of CCD

將表2中的試驗(yàn)結(jié)果代入式(14)～式(20)，得到能量效率、碳排放和材料去除率的信噪比，灰色相關(guān)系數(shù)和綜合權(quán)重值如表3所示，最終得到灰色關(guān)聯(lián)度的計算式：

γj=0.172ζ1j+0.291ζ2j+0.437ζ3j

(21)

3.3 多目標(biāo)優(yōu)化的響應(yīng)曲面模型建模

響應(yīng)曲面法(response surface methodology,RSM)是數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計方法結(jié)合的產(chǎn)物，以回歸方法作為函數(shù)估計的工具，將多因子試驗(yàn)中的因素與試驗(yàn)結(jié)果(響應(yīng)值)的關(guān)系用多項(xiàng)式近似，把因子與試驗(yàn)結(jié)果的關(guān)系函數(shù)化，定量地分析各因素及其交互作用對響應(yīng)值的影響，其最終目的是優(yōu)化該響應(yīng)值[23]。其二階多項(xiàng)式模型為

(22)

式中,u為設(shè)計變量的個數(shù);xs、xd為第s個、第d個設(shè)計變量；β0、βs、βss、βsd為回歸系數(shù),可通過回歸分析確定。

表3 數(shù)據(jù)分析表Tab.3 Analysis of experiment data

銑削工藝參數(shù)對優(yōu)化目標(biāo)的影響不僅僅是單因素的，它們相互作用后對優(yōu)化目標(biāo)的影響也不可低估，考慮交互效應(yīng)和二次效應(yīng)，四因素二階響應(yīng)曲面模型的表達(dá)式為

(23)

利用Minitab對表3的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，擬合得到主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度、銑削深度和銑削寬度對灰色度的最小二乘估計的二階響應(yīng)曲面模型：

(24)

對回歸模型的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示。二階響應(yīng)曲面回歸模型判定系數(shù)R2=99.8%，修正判定系數(shù)R2(調(diào)整)=99.6%。表4中，SS表示離均差平方和，MS表示均方，F(xiàn)為F統(tǒng)計量，P為顯著性概率。

表4 回歸模型的顯著性分析表Tab.4 Significance analysis of regression model

由擬合判定系數(shù)和表4(P=0，置信度為5%)可知，所建立的二階響應(yīng)曲面回歸模型具有高度顯著性，回歸方程具有較高的擬合度，說明所建立的二階響應(yīng)曲面模型能表示不同工藝參數(shù)下的灰色關(guān)聯(lián)度。

3.4 工藝參數(shù)優(yōu)化

根據(jù)前文理論分析，要使優(yōu)化目標(biāo)達(dá)到最優(yōu)，即能量效率最高、碳排放最少和材料去除率最高，則灰色關(guān)聯(lián)度越大越好。通過MATLAB軟件編寫量子遺傳算法程序來實(shí)現(xiàn)，參數(shù)設(shè)定如下：種群大小為50，遺傳代數(shù)為200，算法流程如圖2所示?；趦?yōu)化函數(shù)和約束函數(shù)定義適應(yīng)度函數(shù)，隨機(jī)初始化種群,使用量子比特編碼染色體產(chǎn)生新個體，通過對新個體進(jìn)行測試、評估、記錄、判斷計算和調(diào)整得到最優(yōu)個體。通過運(yùn)行MATLAB量子遺傳算法程序(算法優(yōu)化過程中各代最優(yōu)個體函數(shù)值變化如圖3所示)，可得到一組最佳銑削加工參數(shù)，即n=550 r/min，vf=634 mm/min，ap=0.2 mm，ae=50 mm。

圖2 量子遺傳算法流程圖Fig.2 Quantum genetic algorithm for solving flow chart

圖3 量子遺傳算法優(yōu)化過程Fig.3 Optimum process of quantum genetic algorithm

4 驗(yàn)證性試驗(yàn)

選取企業(yè)現(xiàn)有的傳統(tǒng)參數(shù)和優(yōu)選參數(shù)得到的試驗(yàn)結(jié)果與優(yōu)化參數(shù)得到試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比，驗(yàn)證優(yōu)化方法的可行性。由企業(yè)現(xiàn)有的傳統(tǒng)參數(shù)得到的試驗(yàn)結(jié)果如表2最后一行所示；優(yōu)選參數(shù)是對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析，然后進(jìn)行主效應(yīng)分析得到的工藝參數(shù)，主效應(yīng)如圖4所示，按照灰色關(guān)聯(lián)理論，灰色關(guān)聯(lián)度越大越好，得到優(yōu)選參數(shù)為：主軸轉(zhuǎn)速為800 r/min，進(jìn)給速度為600 mm/min，切削深度為0.2 mm，切削寬度為30 mm。

圖4 灰色關(guān)聯(lián)度主效應(yīng)圖Fig.4 Main effect diagram of grey relational grade

在圖1所示的試驗(yàn)平臺上對優(yōu)選參數(shù)和優(yōu)化參數(shù)進(jìn)行銑削試驗(yàn)，試驗(yàn)材料選用為16Mn鋼，其長、寬、高尺寸分別為400 mm、1500 mm、 100 mm，總切削厚度為0.6 mm，總切削寬度為150 mm。得到優(yōu)選參數(shù)下能量效率為0.179、材料去除率為72.805 mm3/s、碳排放為0.334 kg、刀具壽命為6.13 h、表面粗糙度為3.205 μm,優(yōu)化參數(shù)下的能量效率為0.192、材料去除率為110.248 mm3/s、碳排放為0.219 kg、刀具壽命為6.08 h、表面粗糙度為4.604 μm,可見優(yōu)化參數(shù)滿足約束條件。試驗(yàn)結(jié)果對比如表5所示。

表5 試驗(yàn)結(jié)果對比Tab.5 Comparison of experimental results

從表5中可以看出：優(yōu)化參數(shù)得到的結(jié)果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)參數(shù)和優(yōu)選參數(shù)得到的結(jié)果，其中能量效率分別提高了9.5%和29.73%，材料去除率分別提高了51.43%和113.17%，碳排放量分別降低了34.43%和43.56%。

對比優(yōu)化前后的工藝參數(shù)，以能量效率、材料去除率和碳排放為目標(biāo)對工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時，選擇滿足實(shí)際約束條件的相對較高的主軸轉(zhuǎn)速和進(jìn)給速度、較小的銑削深度，以此來提高能量效率和材料去除率，同時減少能源消耗從而降低碳排放，最終得出了能量效率、材料去除率和碳排放折中最優(yōu)且滿足實(shí)際約束條件的銑削工藝參數(shù)組合。

5 結(jié)論

(1)采用面中心復(fù)合試驗(yàn)獲取試驗(yàn)數(shù)據(jù)，能夠更好地評估輸出變量和因素間的非線性關(guān)系，使用信噪比分析方法將不同要求的特征量轉(zhuǎn)換成同要求的信噪比，能夠更加準(zhǔn)確地解決不同特性量的功能要求問題。

(2)采用基于組合權(quán)重的灰色關(guān)聯(lián)分析法和響應(yīng)曲面法，能夠?qū)?fù)雜的多目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成合理簡單的單目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化問題，大大降低了工藝參數(shù)優(yōu)化難度；考慮表面粗糙度和刀具壽命等實(shí)際約束，優(yōu)化得到的工藝參數(shù)組合更加合理。

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(編輯袁興玲)

MultiObjectiveOptimizationofMillingProcessParametersforGreenHigh-performanceManufacturing

DENG Zhaohui1,2FU Yahui1,2WAN Linlin1,2ZHANG Hua1,2

1.Hunan Provincial Key Laboratory of High Efficiency and Precision Machining of Difficult-to-Cut Material, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan,4112012.Institute of Intelligent Manufacturing of HNUST, Xiangtan, Hunan,411201

TH16

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.19.015

2016-11-28

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)資助項(xiàng)目(2014AA041504)

鄧朝暉，男，1968年生。湖南科技大學(xué)智能制造研究院教授、博士研究生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)楦咝Ь苤悄苤圃旌途G色制造技術(shù)。發(fā)表論文50余篇。符亞輝，男，1990年生。湖南科技大學(xué)智能制造研究院碩士研究生。萬林林，男，1984年生。湖南科技大學(xué)智能制造研究院講師。張華，男，1976年生。湖南科技大學(xué)智能制造研究院博士研究生。