帝王蝶优化算法在铣削参数优化中的应用

• 作者: 张克道 陈向坚 王平心
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 帝王蝶优化算法 多目标优化 铣削参数优化
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 2021年中国粒计算与知识发现学术会议(CGCKD2021)论文选登|China Granular Computing and Knowledge Discovery Academic Conference in 2021 (CGCKD 2021)
• 页码范围: 68-76
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.sxu.ns.2021055

摘要

为了寻找较优的铣削参数,利用改进的帝王蝶优化算法(monarch butterfly optimization,MBO)对铣削加工模型求解,得到优化后的铣削参数.通过建立铣削加工的数学模型,将实际加工时的约束条件引入到模型中.为了对模型求解,在传统的MBO算法中加入粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和差分进化算法的思想,并将其改进用于处理多目标优化问题.用改进后的MBO算法对铣削加工模型进行寻优求解.实验表明,经过优化计算得到的铣削参数值相比经验值可以显著降低生产成本,同时可以保持较高的生产效率.通过和NSGA-Ⅱ算法比较结果,表明改进后的MBO算法在进行多目标优化时具有一定的优越性.