دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 52433
ترجمه فارسی عنوان مقاله

بهینه سازی فرز پایان NC با استفاده از محاسبات تکاملی

عنوان انگلیسی
NC end milling optimization using evolutionary computation
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
52433 2002 11 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : International Journal of Machine Tools and Manufacture, Volume 42, Issue 5, April 2002, Pages 595–605

ترجمه کلمات کلیدی
فرز پایان؛ بهينه سازي؛ بهینه ساز ازدحام ذرات
کلمات کلیدی انگلیسی
End milling; Optimization; Particle swarm optimizer
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  بهینه سازی فرز پایان NC با استفاده از محاسبات تکاملی

چکیده انگلیسی

Typically, NC programmers generate tool paths for end milling using a computer-aided process planner but manually schedule “conservative” cutting conditions. In this paper, a new evolutionary computation technique, particle swarm optimization (PSO), is proposed and implemented to efficiently and robustly optimize multiple machining parameters simultaneously for the case of milling. An artificial neural networks (ANN) predictive model for critical process parameters is used to predict the cutting forces which in turn are used by the PSO developed algorithm to optimize the cutting conditions subject to a comprehensive set of constraints. Next, the algorithm is used to optimize both feed and speed for a typical case found in industry, namely, pocket-milling. Machining time reductions of up to 35% are observed. In addition, the new technique is found to be efficient and robust.