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本发明公开了一种薄壁件铣削加工参数优化方法，首先通过构建BP神经网络完成工件最大加工变形预测模型的建立；然后以机床、刀具和加工变形作为约束，以加工时间和切削能耗为优化目标，以切削速度、每齿进给量、轴向切深和径向切宽为优化变量建立铣削参数优化的多目标优化模型；利用加权求和法将所述铣削参数优化的多目标优化模型转换为单目标优化模型，以实现多目标的综合；利用遗传算法作为优化算法对优化目标模型进行优化求解，实现铣削参数的优化。该方法在以加工时间和切削能耗为优化目标进行切削参数优化的同时，考虑薄壁件的加工变形对优化结果影响，使得优化结果更为精确，改进目前薄壁件铣削加工参数保守的问题，提高工件的加工效率。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202010405638.9
Filing Date： 2020-05-14
Publication Date： 2020-08-21
Pub. No.： CN111563301A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 撤回-视为撤回
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