本發(fā)明涉及機械加工領域，具體涉及面向能耗的數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)優(yōu)化模型與方法。

背景技術：

數(shù)控加工系統(tǒng)量大面廣，其能耗總量巨大，節(jié)能潛力非常大。數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)對數(shù)控加工系統(tǒng)能耗影響顯著。與單獨優(yōu)化工藝路線或單獨優(yōu)化切削參數(shù)相比，通過開展工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化，能進一步降低數(shù)控加工能耗。如何綜合考慮加工過程能耗和傳統(tǒng)目標(效率、機床負載、成本等)，開展數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化，是當前亟須解決的一個關鍵科學問題。

工藝規(guī)劃是在滿足加工質(zhì)量前提下根據(jù)企業(yè)目標(如生產(chǎn)效率、成本、質(zhì)量等)對具體某一種原材料或半成品轉(zhuǎn)變成為產(chǎn)品的加工方法、工藝路線、以及所需制造資源種類等進行規(guī)劃和設計。針對復雜零件工藝規(guī)劃問題，一些學者基于零件加工特征識別、特征映射和特征成組加工等技術，提出了基于計算機輔助的工藝規(guī)劃方法。另一些學者則圍繞零件機械加工過程的加工方法柔性、機床柔性、刀具柔性、工藝順序柔性等問題，對零件機械加工工藝路線優(yōu)化問題開展了研究。如，petrovic等考慮機床、刀具、進刀方向、加工順序等柔性，以時間和成本為多目標，建立了柔性數(shù)控加工工藝路線優(yōu)化模型；wang等以機床選擇、刀具、進刀方向和加工順序為決策變量，以總成本最小為目標建立了柔性數(shù)控加工工藝路線優(yōu)化模型；現(xiàn)有針對工藝路線優(yōu)化的研究主要著眼于加工時間、成本等傳統(tǒng)優(yōu)化目標，忽略了工藝路線對能耗的影響關系。在實際的零件工藝規(guī)劃階段，通過選擇合理的加工方法、加工工序、加工機床和刀具等，可有效降低數(shù)控加工過程的能耗。

近年來隨著制造業(yè)環(huán)保意識的逐漸增強，圍繞機械加工工藝路線能耗優(yōu)化問題的研究逐漸涌現(xiàn)。如：choi等人以某一自動化制造系統(tǒng)為研究對象，建立了一種零件工藝路線的能耗評估模型，對零件制造過程的切削加工能耗、輔助系統(tǒng)能耗、物料運輸能耗等進行量化。zhang等考慮加工成本和物料切除過程的電能消耗，提出了一種零件工藝路線規(guī)劃方法流程，包括加工方法選擇、機床選擇和加工順序確定等環(huán)節(jié)。課題組在前期研究中，詳細分析了零件機械加工工藝路線的電能消耗和刀具消耗等碳排放特性，建立了零件機械加工工藝路線高效低碳優(yōu)化模型?，F(xiàn)有針對零件工藝路線規(guī)劃的研究，較多圍繞時間、成本等傳統(tǒng)目標展開，考慮能耗目標的工藝路線優(yōu)化的研究文獻數(shù)量非常有限，同時針對柔性數(shù)控加工工藝路線的能耗評估模型仍有待進一步研究。

切削參數(shù)作為影響零件數(shù)控加工能耗的重要因素，已有一些學者通過實驗研究揭示了切削參數(shù)與能耗的映射關系；在此基礎上，一些學者通過開展車削、銑削等加工實驗擬合得到了切削參數(shù)與能耗的映射關系模型；另一些學者建立了切削參數(shù)與能耗的詳細關聯(lián)模型，并采用優(yōu)化算法對最優(yōu)切削參數(shù)進行求解。如，bilga等通過開展車削加工實驗，揭示了物料去除率與比能的作用規(guī)律，并進一步研究了進給速度、切削深度對能耗的影響。camposeco-negrete等通過開展銑削實驗并采用響應面法建立了銑削參數(shù)與能耗的回歸方程，通過實驗分析得到了最優(yōu)參數(shù)組合。

綜上所述，現(xiàn)有面向能耗的工藝路線優(yōu)化和切削參數(shù)優(yōu)化的研究，均是單一環(huán)節(jié)的獨立優(yōu)化，忽略了兩個環(huán)節(jié)之間的相互作用關系。一方面，零件數(shù)控加工過程能耗同時受工藝路線和切削參數(shù)方案的影響；另一方面，工藝路線的眾多柔性(機床柔性、刀具柔性等)，導致各工序的切削參數(shù)組合具有多樣性。與單獨優(yōu)化工藝路線或單獨優(yōu)化切削參數(shù)相比，通過開展工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化能進一步降低數(shù)控加工能耗。但是，工藝路線和切削參數(shù)集成對能耗的影響關系較為復雜，同時，在開展集成優(yōu)化時如何協(xié)調(diào)能耗與傳統(tǒng)目標(如時間、成本、機床負載)的沖突關系，是一個亟需解決的關鍵科學問題。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是同時對工藝路線與切削參數(shù)進行集成優(yōu)化從而降低數(shù)控加工能耗。

為實現(xiàn)本發(fā)明目的而采用的技術方案是這樣的，即一種面向能耗的數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化模型與方法。它包括以下步驟：

步驟1:提出面向能耗的數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化的流程框架；

步驟2：分析工藝路線和切削參數(shù)集成的能耗特性；

步驟3：以總能耗和機床負載最小為多目標建立數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)多目標集成優(yōu)化模型，并提出一種基于多目標模擬退火算法的優(yōu)化求解方法。

優(yōu)選地，步驟1中，所述獲得面向能耗的數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化的流程框架的過程為：

零件數(shù)控加工工藝路線表示零部件了從鑄件原材料到成品的一系列數(shù)控加工工藝過程。由于零件的加工特征復雜，每個零件通常具有多個加工特征單元。零件的數(shù)控加工工藝路線的規(guī)劃，不僅涉及多特征的加工，同時每個加工特征還面臨多個加工工序、多種加工資源(機床和刀具等)、多種進刀方向、多種加工順序、多種切削參數(shù)的選擇，這就造成了數(shù)控加工工藝規(guī)劃的多種柔性，如圖1所示。

零件加工特征與工藝路線及切削參數(shù)之間的映射關系模型，可表示如下：

σ:f→pp

f＝{f1,f2,,…,fi}

pp＝{op1,op2,…,opi}

opi＝{opi,1,opi,2,…,opi,j}

opi,j＝{mi,j,ti,j,tadi,j,seqi,j,pi,j}

上式中，fi表示零件第i個加工特征，opi表示第i個加工特征的加工方法；opi,j表示第i個加工方法的第j個加工工序。n為主軸轉(zhuǎn)速(r/min)；vc為切削速度(m/min)；f為每轉(zhuǎn)進給速度(mm/r)；fz為每齒進給量(mm/t)；ap和ae分別為背吃刀量和側吃刀量。

本發(fā)明，面向能耗的柔性數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化問題可描述為：基于零件各加工特征單元，確定相應的加工工序(opi,j)，為每個工序選擇所需的加工機床(mi,j)和刀具(ti,j)、確定各工序的進刀方向(tadi,j)、各工序的加工順序(seqi,j)、以及各工序的選擇切削參數(shù)組合(pi,j)，使得所選擇的工藝規(guī)劃方案在能耗和機床負載這兩個目標上達到協(xié)調(diào)最優(yōu)。本發(fā)明中，一種面向能耗的柔性數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化的流程框架，如圖2所示。

本發(fā)明的假設條件描述如下：

(1)同一個零件的所有工序之間必須需遵循一定的工藝順序約束，如基準約束、材料去除約束、工藝結構約束等。不同零件的工序之間，不需遵從工藝順序約束。

(2)每一個加工方法由一個或若干個加工工序組成。如，鉆孔可能有一道鉆削工藝組成，也可能有鉆孔-鉸孔-鏜孔三道工序組成。

(3)同一工序可能由多道工步切削完成，各工步的刀具路徑和切削參數(shù)均是相同的。

(4)若相鄰兩工序的機床不同，則需重新裝夾工件；若相鄰兩個工序進刀方向不同，需重新裝夾工件；若相鄰兩工序的刀具不同，則需開展換刀操作。若刀具發(fā)生磨鈍，則需重新?lián)Q刀進行加工。

優(yōu)選地，步驟2中，所述數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)集成的能耗特性分析過程為：

各工序在機床上的加工過程主要由六個基本環(huán)節(jié)組成：零件在機床上的裝夾定位、刀具裝夾、空切過程、切削加工過程、刀具磨鈍換刀、以及工件拆卸。圖3展示了某一工序加工過程的機床功率曲線。基于以上七個環(huán)節(jié)，零件的數(shù)控加工過程總能耗可計算如下：

etotal＝esetup+eair+ecutting+etoolchange

(1)各工序的裝夾過程能耗esetup

各工序裝夾過程能耗計算如下：

其中，tsetup(opi,j)表示工件裝夾、刀具裝夾、工件拆卸的時間總和，受工藝路線方案影響，具體計算見下述公式。t1、t2、t3均為一個固定值，分別表示工件裝夾時間、刀具裝夾時間、工件拆卸時間。pst表示機床待機功率。

(2)各工序的空切能耗eair

各工序的空切過程能耗計算如下：

其中，pauc表示機床動力關聯(lián)類輔助系統(tǒng)的功率；pu為機床空載功率，主要由主傳動系統(tǒng)空載功率和進給空載功率組成，具體計算如下公式所示：

pu＝pspindle+pfeed

pspindle為機床主軸系統(tǒng)空載功率，與主軸轉(zhuǎn)速n呈二次函數(shù)關系，具體計算如下公式所示：

pspindle＝a0n+a1n²

pfeed為進給系統(tǒng)空載功率，與進給速度fv有關，具體計算如下公式所示：

pfeed＝b0fv+b1(fv)²

tair(opi,j)表示空切時間，與空切路徑(lair)和fv有關，具體計算如下公式所示：

(3)各工序的切削加工能耗ecutting

零件各工序的切削加工能耗計算如下：

pc為物料切削功率，滿足：pc＝δ·mrr，其中δ為切削比能系數(shù)(j/mm³)；mrr為單位時間的物料去除率(mm³/s)，與切削參數(shù)直接相關，具體計算見下述公式：

上式中，vc為切削速度(m/min)；f為每轉(zhuǎn)進給速度(mm/r)；ap和ae分別為背吃刀量和側吃刀量；fz為每齒進給量(mm/t)；z為銑刀齒數(shù)；d為待加工孔的直徑。

pa為附加載荷損耗功率，滿足：pa＝c0·pc，a0為附加載荷損耗系數(shù)。tcutting為切削加工時間，與切削路徑(lw)和切削參數(shù)有關，具體計算見下述公式：

(4)各工序的磨鈍換刀能耗etoolchange

隨著各工序的切削加工時間的不斷增加，刀具磨損逐漸加劇，當?shù)毒吣p到一定程度需重新?lián)Q刀開展切削加工，由此產(chǎn)生磨鈍換刀時間。刀具磨鈍換刀一般在機床待機狀態(tài)下進行，因此磨鈍換刀能耗可具體如下：

其中，ttoolchange表示磨鈍鈍換刀時間，可考慮為一次切削時間在刀具壽命周期內(nèi)的分攤，具體計算如下公式所示：

tl(ti,j,k)表示刀具壽命，可根據(jù)泰勒公式計算得到，具體如下公式所示：

ct、m、u、v表示刀具壽命系數(shù)；d表示刀具直徑；d0表示孔開展切削加工前的直徑，d’表示孔開展切削加工后的直徑。

優(yōu)選地，步驟3中，所述以總能耗和機床負載最小為多目標建立數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)多目標集成優(yōu)化模型的過程為：

(1)決策變量

本發(fā)明中，面向能耗的數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化問題的決策變量，包括：1)為各工序選擇加工機床(mi,j)；2)為各工序選擇加工刀具(ti,j)；3)為各工序選擇進刀方向(tadi,j)；4)確定各工序的加工順序seq(opi,j)；5)確定各工序的切削參數(shù)(pi,j)。

(2)目標函數(shù)

1)能耗目標函數(shù)

根據(jù)能耗特性分析，零件數(shù)控加工總能耗由四部分組成：裝夾能耗、空切能耗、切削加工能耗、以及磨鈍換刀能耗。

2)機床負載目標函數(shù)

在開展數(shù)控加工工藝路線和參數(shù)集成優(yōu)化時，需考慮數(shù)控加工車間中機床負載均衡情況。令w(k)表示車間中第k臺機床的加工負載。本發(fā)明采用兩種形式計算w(k)：

①w1(k)主要由零件在機床上的加工時間(空切時間和切削時間)組成，具體計算見下公式：

②w2(k)由裝夾時間、空切時間、切削加工時間、磨鈍換刀時間組成，具體計算如下公式所示：

表示數(shù)控加工車間機床負載均衡度，具體計算見下公式。越小，則表示數(shù)控加工車間各機床的加工負載越均衡；反之，越大則表示各機床的加工負載越不平衡、車間的資源瓶頸越顯著。

(3)約束條件

本發(fā)明的相關約束條件描述如下：

1)零件各個加工工序之間必須遵循一定的緊前關系約束，如定位夾緊約束、基準約束、材料去除約束等。定義矩陣pre＝[prei,j]m×m表示零件各加工工序之間的緊前約束關系。其中，m表示零件的加工工序總數(shù)；prei,j為一個二進制變量，若prei,j＝1則表示第i個加工工序需優(yōu)先于第j個工序開展加工；若prei,j＝0則表示第i個工序與第j個工序之間不存在緊前約束關系。

2)各工序的加工機床選擇和刀具選擇，主要影響各切削參數(shù)的選擇范圍。

①nmax≤n≤nminnmax和nmin分別是機床最高和最低轉(zhuǎn)速

②fvmax≤fv≤fvminfvmax和fvmin分別是機床最快和最低進給速度

③pc≤ξ·pmaxξ是機床有效功率系數(shù)，pmax是機床最大功率

④fc≤fcmaxfcmax是機床的最大切削力

基于上述分析，建立面向能耗的數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化模型，具體如下：

minf(mijk，tijk，seqijk，tadijk，pijk)＝(minetotal，minθ)

優(yōu)選地，步驟3中，所述提出一種基于多目標模擬退火算法的優(yōu)化求解方法的過程為：

模擬退火算法(simulatedannealing,sa)是一種基于monte-carlo迭代求解策略的隨機尋優(yōu)算法，因其獨特的優(yōu)化機制及通用性、靈活性在組合優(yōu)化領域得到了廣泛應用。傳統(tǒng)的sa算法只針對單個優(yōu)化目標進行求解。近年來一些學者針對多目標優(yōu)化問題的求解特性，設計出了多目標模擬退火算法(multi-objectivesimulatedannealing,mosa)。

mosa引入了“支配(dominate)”和“非劣解集(archive)”的概念。在一個最小化多目標優(yōu)化問題中，若已知兩個解rs和rq，且對每一個(k∈1,2,..,k)目標函數(shù)均存在fk(rq)≥fk(rs)，則稱解rs支配于解rq，或解rq被解rs支配。archive用于存儲算法產(chǎn)生的每一個非劣解。hl表示非劣解集的記憶長度。

在mosa的每一次迭代過程，基于當前解rq產(chǎn)生一個相鄰解rs。若相鄰解rs支配于當前解rq，則用rs替換rq，同時更新archive；如果rs不支配于rq，則以一定的概率prob接受相鄰解rs并替換rq。接受概率prob的計算方式如下：

其中，t表示溫度，并隨迭代次數(shù)不斷降低；e(rq,t)和e(rs,t)分別表示解rs和rq在溫度t狀態(tài)下的能量值。隨著每次迭代結束，溫度t就被冷卻率α減低，然后接受一個相鄰解rs的概率也隨之降低。當算法滿足終止條件，mosa算法就停止運算并輸出最優(yōu)結果。mosa的算法流程如圖4所示。

根據(jù)本發(fā)明多目標集成優(yōu)化問題的特點，對算法中的關鍵步驟作了改進，具體如下：

(1)mosa中解的表現(xiàn)形式

考慮到工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化問題的五個決策變量，因此采用一個矩陣a＝[at,w]8×w表示工藝路線和切削參數(shù)解，具體如圖5所示。矩陣a第一行表示工序編號(opi,j)；各工序編號所在列數(shù)表示該工序的加工順序。矩陣a的第二、三、四行分別表示各工序所選的機床、刀具和進刀方向。若某一工序為鉆削加工，則矩陣a第五至六行分別為主軸轉(zhuǎn)速和進給速度；若某一工序為車削加工，則矩陣a第五至七行分別為主軸轉(zhuǎn)速、進給速度、背吃刀量；若某一工序為銑削加工，則矩陣a第五至八行分別為主軸轉(zhuǎn)速、進給速度、背吃刀量和側吃刀量。

(2)滿足緊前關系約束的可行加工順序生成

在mosa的每一次算法迭代過程，對于每一個隨機生成的加工順序解，需檢查其是否滿足緊前關系約束矩陣pre。如若滿足約束，則輸出該加工順序解；若不滿足，則重復工序順序生成過程，直至生成一個滿足緊前關系約束的加工順序解。在每一次算法迭代過程中，生成一個滿足所有緊前關系約束的加工順序解的概率，計算如公式如下所示。

上式中，n表示各工序間的緊前關系總數(shù)；ρ(i)表示隨機生成的加工順序解滿足第i個緊前關系約束的概率。隨著n增大(例如，當n>15)，生成一個滿足所有緊前關系約束的加工順序的概率隨之降低，mosa的迭代次數(shù)和運行時間由此增加。因此，為快速生成可行的加工順序解，本發(fā)明提出了一種滿足緊前關系約束的加工順序解生成方法，具體如下：

1)對于給定的一個緊前關系約束矩陣pre，為每一個工序(opi,j)確定一個緊前約束級別屬于同一個級別下的工序被放入相應約束級別的工序集合(bk)中。集合b0中的所有工序不受緊前關系約束影響；集合中的所有工序必須遵循工序緊前關系約束，且緊前關系約束級別越小，該級別所對應的工序集合中的工序的加工優(yōu)先級越高。例如，工序集合b5中的工序必須優(yōu)先于b6中的工序加工。每一個生成的工序集合存放在矩陣b＝{b0,b1,…,bk,….,bk}中?；诰仃嚿删仃噋re生成矩陣b的代碼程序，如圖6所示。

2)按照緊前約束級別從小到大的順序，依次將工序集合bk放入queue中。

mosa算法在每一次迭代過程中，均基于矩陣b和queue，生可行的加工順序初始解或者相鄰解，具體介紹如下。

(3)mosa初始解生成

本發(fā)明中，mosa初始解的生成步驟如下：

步驟1：隨機生成一個加工順序初始解：

a)對于矩陣b中的每一個工序集合對其內(nèi)部的工序編號進行隨機排列組合。例如，對b2＝{2,4,16}進行隨機排列后，得到：b2＝{4,16,2}。

b)更新queue＝{b1,…,bk,….,bk}。

c)如果工序集合b0不為空，則將其內(nèi)部的k個工序編號進行隨機排列組合，然后將排列組合后的工序采用插空法放入queue中，同時更新queue。

d)將queue中的工序編號按照其排列順序，依次放入矩陣a的第一行中。

步驟2：在矩陣a的第二行中，為每一個工序在可選機床集合中隨機選擇一個機床。

步驟3：在矩陣a的第三行中，為每一個工序在可選刀具集合中隨機選擇一個刀具。

步驟4：在矩陣a的第四行中，為每一個工序在可選進刀方向集合中隨機選擇一個tad。

步驟5：在矩陣a的第五至八行中，為每一個工序在工藝參數(shù)約束范圍內(nèi)隨機選擇一個參數(shù)值。

在初始解生成階段，不斷重復上述過程以生成個初始解同時更新archive。在生成的初始解中隨機選擇一個解作為當前解。

(4)mosa相鄰解生成

基于每一個當前解，采用一種相鄰解生成機制生成相鄰解。本發(fā)明采用五種方式生成相鄰解：

方式1：采用兩種方式生成加工順序相鄰解。

a)在矩陣b中隨機選擇一個工序集合隨機選擇bk中的任意兩個工序并改變其排列順序。更新queue和矩陣a的第一行。

b)如果工序集合b0不為空，隨機選擇b0中的任意一個工序，并重新排列該工序在queue中的位置。更新queue和矩陣a的第一行。

方式2：在矩陣a的第二行中，隨機選擇一個元素并在其所對應的可選機床集合中為其重新分配一個機床編號，以生成一個機床選擇相鄰解。

方式3：在矩陣a的第三行中，隨機選擇一個元素并在其所對應的可選刀具集合中為其重新分配一個刀具編號，以生成一個刀具選擇相鄰解。

方式4：在矩陣a的第四行中，隨機選擇一個元素并在其所對應的可選tad集合中為其重新分配一個tad，以生成一個tad相鄰解。

方式5：在矩陣a的第五至八行中任意選擇一個切削參數(shù)，以一個隨機生成的比率增大或減少該參數(shù)，以生成一個切削參數(shù)相鄰解。

考慮到每種相鄰解生成方式對能耗和機床負載目標的影響差異，因此，為了提高mosa的收斂速度，本發(fā)明引入一種學習機制開展相鄰解生成。即，每一種相鄰解生成方式的被選擇概率不是固定的，而是隨著mosa迭代過程不斷學習變化的。若采用第i種相鄰解生成方式生成一個相鄰解后，該相鄰解支配當前解(相鄰解的能耗和機床負載目標均優(yōu)于當前解)，則更新該相鄰解生成方式的選擇概率；反之，該相鄰解的被選擇概率維持不變，具體計算見下式。隨著mosa算法的不斷迭代，性能較優(yōu)的相鄰解生成方式的被選擇概率逐漸增大，性能較差的相鄰解生成方式的被選擇概率不斷降低，由此提高mosa的在解空間內(nèi)尋優(yōu)速度。

上式中，xi表示第i種相鄰解生成方式的性能表現(xiàn)值；zi和yi分別表示第i種相鄰解生成方式在總能耗和機床負載均衡兩個目標函數(shù)上的性能表現(xiàn)值；x0＝0.1為每種相鄰解生成方式的性能表現(xiàn)初始值。

附圖說明

圖1數(shù)控加工工藝路線的多種柔性

圖2面向能耗的工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化框架

圖3某一工序加工過程的機床功率曲線

圖4mosa算法的代碼流程

圖5工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化的解的形式

圖6基于矩陣pre生成矩陣b的代碼程序

圖7零件1：電機底板

圖8零件2：底座

圖9總能耗和機床負載均衡隨a增大的變化規(guī)律

圖10數(shù)控加工各類能耗隨a增大的變化規(guī)律

圖11總能耗和機床負載均衡隨a增大的變化規(guī)律

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明，但不應該理解為本發(fā)明上述主題范圍僅限于下述實施例。在不脫離本發(fā)明上述技術思想的情況下，根據(jù)本領域普通技術知識和慣用手段，做出各種替換和變更，均應包括在本發(fā)明的保護范圍內(nèi)。

本案例以兩個零件(圖7和圖8)為對象開展應用驗證。基于圖7-8的零件加工特征，分析得到了可行的加工工序、機床、刀具、進刀方向信息，如表1所示。各工序的緊前關系約束情況，具體如表2所示。

采用機床能效監(jiān)控系統(tǒng)測量數(shù)控機床實時功率，通過在機床電器柜安裝hc33c3型功率傳感器型獲取是機床的總電壓和總電流，再經(jīng)過數(shù)字濾波和計算得到機床實時功率信號，將功率信息處理后通過非線性回歸擬合得到相關功率系數(shù)。各加工機床的功率信息如表3所示。加工刀具信息和表4所示。

為了驗證工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化的必要性、以總能耗最小和機床負載均衡為多目標集成優(yōu)化的必要性，設計了5個案例開展優(yōu)化求解，如表5所示。其中，固定切削參數(shù)時，各工序的切削參數(shù)取可選范圍內(nèi)的中值；固定工藝路線時，各工序的機床、刀具、進刀方向、加工順序均隨機生成。

表1零件的加工工序、機床、刀具、進刀方向等信息

表2零件各加工工序之間的緊前關系約束

表3加工機床信息

表4加工刀具信息

表5案例對比分析

(1)工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化的必要性

1)由表5可知，以總能耗最小為優(yōu)化目標時，對工藝路線和切削參數(shù)開展集成優(yōu)化(案例3.1)，與單獨優(yōu)化工藝路線(案例1.1)相比，前者的能耗減少了31％；工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化(案例3.1)，與單獨優(yōu)化切削參數(shù)相比(案例2.1)，前者的能耗減少了16％。

2)由表5可知，以機床負載均衡為優(yōu)化目標時，對工藝路線和切削參數(shù)開展集成優(yōu)化(案例3.2)，與單獨優(yōu)化工藝路線(案例1.2)相比，前者的機床負載降低了29％；工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化，與單獨優(yōu)化切削參數(shù)(案例2.2)相比，前者的機床負載降低了20％。

綜上所述，與單獨優(yōu)化工藝路線或單獨優(yōu)化切削參數(shù)相比，通過開展工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化，能進一步降低數(shù)控加工系統(tǒng)總能耗、同時能有效均衡數(shù)控加工車間各機床的加工負載，從而實現(xiàn)數(shù)控加工系統(tǒng)的整體性能最優(yōu)。

(2)以總能耗最小和機床負載均衡為多目標集成優(yōu)化的必要性

1)由表5可知：在開展工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化時，以總能耗最小為優(yōu)化目標(案例3.1)，與以機床負載均衡為優(yōu)化目標(案例3.2)相比，前者的總能耗降低53％、機床負載增加47％。由此可見，在開展數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化時，總能耗與機床負載存在一定的相互沖突關系。

2)為了進一步驗證總能耗與機床負載之間的相互沖突關系，以總能耗(etotal)最小為優(yōu)化目標，同時考慮機床負載均衡約束(公式29)，開展數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)集成優(yōu)化(案例4)。

θmin·α·(1-10％)≤θ1≤θmin·α

上式中，α∈(1,x)表示機床負載均衡約束的寬放系數(shù)，其中，x＝θmax/θmin；θmin和θmax分別表示數(shù)控加工車間的最小機床負載均衡度、最大機床負載均衡度。以機床負載均衡為單目標開展集成優(yōu)化時，通過mosa算法求解得到θmin＝0.3067，θmax＝0.9823；由此計算得到：x＝3.202。

通過sa算法求解得到總能耗、裝夾能耗、空切能耗、切削加工能耗、磨鈍換刀能耗、機床負載和隨著α逐漸增大的變化規(guī)律，如圖9-11所示。圖9-11中每一個α∈(1,x)所對應的數(shù)據(jù)點，是取5次sa算法仿真得到的最小總能耗值和相應的裝夾能耗、空切能耗、切削加工能耗、磨鈍換刀能耗、機床負載和

由圖9可知：隨著α從1逐漸增加至x，數(shù)控加工總能耗呈先降低后增加的趨勢；同時，數(shù)控加工車間的機床負載呈遞增趨勢。這是由于：

①當α＝1時，機床負載約束對集成優(yōu)化模型的影響最為顯著。此時，sa算法必須在滿足機床負載約束的前提下尋找總能耗最小的解，主要通過兩種途徑實現(xiàn)：

途徑一：選取較大的切削參數(shù)，以降低各工序的切削加工時間，由此降低各機床的加工負載并實現(xiàn)車間中機床負載均衡。一方面，選擇較大的切削參數(shù)，降低了各工序的切削加工時間，導致切削加工能耗也隨之減少(圖10c))；另一方面，選擇較大的切削參數(shù)，導致刀具磨損加劇，由此增加了磨鈍換刀時間和磨鈍換刀能耗(圖10d))。由于磨鈍換刀能耗的增加比切削加工能耗的減少更為顯著，由此導致了總能耗的增加(圖9)。

途徑二：在工藝路線規(guī)劃階段，讓各工序所選的機床為呈分散狀態(tài)，以實現(xiàn)車間的機床負載均衡。同時，由于各工序機床選擇的分散，機床更換次數(shù)和裝夾能耗由此增加(圖10a))。

②隨著α從1不斷增大至x，機床負載約束對集成優(yōu)化模型的影響逐漸減弱。此時，mosa采用兩種途徑不斷降低數(shù)控加工總能耗：

途徑一：不斷選擇較小的切削參數(shù)，以實現(xiàn)磨鈍換刀能耗和切削加工能耗的協(xié)調(diào)最優(yōu)。同時，切削加工時間的增加，導致機床負載呈遞增趨勢。

途徑二：在工藝路線規(guī)劃階段，讓各工序所選機床由分散狀態(tài)逐漸向集中轉(zhuǎn)變。一方面，隨著各工序機床選擇的集中，各工序的裝夾時間和裝夾能耗由此降低(圖10a))；另一方面，各工序機床選擇的集中，加劇了數(shù)控加工車間的機床負載不均衡，由此導致機床負載呈遞增趨勢(圖9)。

綜上所述，通過圖9-10可以說明：總能耗與機床負載之間存在明顯的相互沖突關系。因此，需開展面向能耗和機床負載的數(shù)控加工工藝路線和切削參數(shù)多目標集成優(yōu)化。

(3)由圖9可知：區(qū)域1和區(qū)域2，是工藝路線和切削參數(shù)多目標集成優(yōu)化(案例5)的pareto解集產(chǎn)生區(qū)域；區(qū)域3是多目標集成優(yōu)化問題的劣解產(chǎn)生區(qū)域。表5展示了mosa算法得到的一組多目標集成優(yōu)化pareto解。mosa算法的參數(shù)設置如下：

tmax＝200，tmin＝10^(-5)，hl＝30，iter＝75，a＝0.9。表6展示了該pareto解的最優(yōu)工藝路線和切削參數(shù)。

由表5可知：以總能耗最小和機床負載均衡為多目標開展集成優(yōu)化(案例5)，與以總能耗最小為單目標集成優(yōu)化(案例3.1)相比，前者的機床負載降低22％、總能耗增加40％；與以機床負載均衡為單目標集成優(yōu)化(案例3.2)相比，總能耗降低35％、機床負載增加17％。由此表明：通過開展數(shù)控加工工藝路線與切削參數(shù)集成優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)總能耗最小和機床負載均衡兩個目標的協(xié)調(diào)最優(yōu)。

總能耗(etotal)與機床負載之間的沖突關系，如圖11所示。由圖11可知：機床負載隨著α的增大呈現(xiàn)出先降低后增加的趨勢，與總能耗etotal的變化規(guī)律較為一致。這是由于：機床負載同時受裝夾時間、空切時間、切削加工時間和磨鈍換刀時間影響；由于總能耗(etotal)由裝夾能耗、空切能耗、切削加工能耗和磨鈍換刀能耗四部分組成，因此總能耗也同時受裝夾時間、空切時間、切削加工時間和磨鈍換刀時間影響。盡管，機床負載與總能耗的變化規(guī)律相似，但是，兩者的最低點取值所對應α值不同。因此可以說明：機床負載與總能耗也存在一定的相互沖突關系。

表6最優(yōu)工藝路線和切削參數(shù)方案