一種基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，其特征在于，同批齒輪滾齒加工過程中，工藝參數(shù)決策時，按照以下步驟進行滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，具體包括步驟為：(1)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群的表示及編碼；(2)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)策略的制定；(3)實現(xiàn)基于多源信息：加工質(zhì)量，加工時間，資源消耗的適應(yīng)度函數(shù)的創(chuàng)建；(4)實現(xiàn)基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整。本發(fā)明的優(yōu)點是：采用種群優(yōu)化學(xué)習(xí)策略對每個種群個體的縮放因子和交叉因子進行調(diào)整，避免了人工設(shè)定的不確定性，再采用差異演化算法進行滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，與人工設(shè)定滾齒工藝參數(shù)相比，調(diào)整效率高，加工后的齒輪表面粗糙度更低。
【專利說明】一種基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及齒輪滾齒加工技術(shù)，尤其是涉及一種基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法。

【背景技術(shù)】
[0002]現(xiàn)代滾齒加工，均是采用自動化加工機床進行加工,加工時需要根據(jù)加工要求,對加工工藝參數(shù)進行優(yōu)化決策。在滾齒加工過程中，工藝參數(shù)的智能決策的過程變得越來越重要，決策結(jié)果對齒輪加工質(zhì)量和加工效率的影響受到人們廣泛關(guān)注。在實際滾齒加工中，特別是在同批次齒輪加工中，齒輪基本參數(shù)相同，加工要求相同，但是隨著加工的進行，會出現(xiàn)滾刀微磨損、熱變形等多種情況，目前無論是人工通過查詢手冊進行工藝參數(shù)決策，還是通過軟件進行決策，參數(shù)調(diào)整都比較麻煩，工藝人員大多進行重復(fù)工作，很少能夠做到對工藝參數(shù)進行自適應(yīng)調(diào)整，調(diào)整低效，導(dǎo)致加工出來的齒輪出現(xiàn)表面粗糙度誤差大，廢品率高的現(xiàn)象。隨著人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，很多國內(nèi)外學(xué)者將這些技術(shù)運用到工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整中，其中，具有代表性的一種技術(shù):差異演化算法亦被引入其中，差異演化算法有多種衍生算法。這類算法本質(zhì)上是一種貪婪遺傳算法，包含變異、交叉、選擇、評價等操作。
[0003]現(xiàn)有的基于差異演化算法的參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整大都針對于縮放因子和交叉因子等控制參數(shù)的調(diào)整，并不針對種群個體本身參數(shù)的調(diào)整，目前在這方面的研究是欠缺的，特別是在滾齒加工領(lǐng)域。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是，怎樣提供一種能夠提高滾齒工藝參數(shù)調(diào)整效率，降低齒輪表面粗糙度的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，其能夠?qū)崿F(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群的表示及編碼，實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)，創(chuàng)建基于多源信息的適應(yīng)度函數(shù)，以結(jié)合差異演化算法達到滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的目的。
[0005]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明中采用了如下的技術(shù)方案:
[0006]一種基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，其特征在于，同批齒輪滾齒加工過程中，工藝參數(shù)決策時，按照以下步驟進行滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，具體步驟為:
[0007](I)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群的表示及編碼；首先，在η維空間里，根據(jù)數(shù)據(jù)字典隨機產(chǎn)生滿足工件基礎(chǔ)參數(shù)和加工要求的NP個個體，構(gòu)成一代滾齒工藝參數(shù)種群，其中η維空間分別對應(yīng)滾刀類別、滾刀精度、滾刀頭數(shù)、螺旋升角、滾刀轉(zhuǎn)速、軸向進給速度、徑向進給速度、滾切余量、進給量這9個屬性，故η = 9，NP為種群規(guī)模，接著，在第g+Ι代滾齒工藝參數(shù)種群中，個體i用向量表示為:P =，I彡i彡NP，g為自然數(shù)，從O
開始，最后，采用實數(shù)編碼方式對滾齒工藝參數(shù)種群進行編碼，①對不是數(shù)值型的屬性進行語義轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化為數(shù)值，(例如滾刀精度有C、B、A等有限個級別，可將其轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的數(shù)值1，2，3等，)②將數(shù)值不連續(xù)的屬性默認為是連續(xù)的，使其在差異演化計算時，可以進行運算操作，(例如滾刀精度轉(zhuǎn)為數(shù)值1，2，3等時，其中，差異演化計算時有可能出現(xiàn)1.5這個數(shù)值，但1.5并不能代表任何一個滾刀精度等級，但還是默認可以進行后續(xù)計算)，③對$
進行賦值，完成編碼；
[0008](2)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)策略的制定；滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)是通過對縮放因子F和交叉因子CR進行自動調(diào)整來實現(xiàn)的，首先，個體f都有自身的縮放因子Fi和交叉因子CRi,將種群中的個體^與因子向量聯(lián)系在一起:
￥ = [VFf,Ff, PFf, VCRf, CRf, PCRf ]，其中，g代表種群編號，為自然數(shù)，從O開始，VFi8是
Fi的附加值，F(xiàn)i8是Fi的當前值，PFi8是Fi的個體;^的縮放因子最優(yōu)值，VCRJ是CRi的附加值，CRJ是CRi的當前值，PCRJ是CRi的個體F的交叉因子最優(yōu)值，接著，運用公式Fi8
=Fig_1+wVFig_1+2.0r1 (PF廣-F廣)+2.0r2 (PFgbest^-F,1)和 CRi8 = CR廣+wVCR廣+2.0r1 (PCRi
M-CR^1) +2.0r2 (PCRgbes^1-CRf1)計算第g+Ι代種群中，個體^的匕和CRi,完成兩者的自動調(diào)整，其中，w為慣性權(quán)重，w = -0.05X g+1.4，r1； r2為隨機變量，范圍為[0，I]，PFgbestg^1為第g代種群中全局最優(yōu)縮放因子，PCRgbest8-1為第g代種群中全局最優(yōu)交叉因子；
[0009](3)實現(xiàn)基于多源信息:加工質(zhì)量，加工時間，資源消耗的適應(yīng)度函數(shù)的創(chuàng)建；建

QQ T-T R-R
立無量綱的適應(yīng)度函數(shù):FitnessesT,R)=，其中，加工質(zhì)量Q通過

?/ο A) Λ)
工件表面粗糙度來衡量，Q0為加工該工件要求的最大表面粗糙度，加工時間T通過切削時間來衡量，Ttl為加工一個該類工件要求的最大加工時間，資源消耗R通過電能消耗來衡量，R0為加工一個該類工件要求的最大電能消耗，Q0, T0, R0皆為已知；
[0010](4)實現(xiàn)基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整；首先，隨機初始化第I代滾齒工藝參數(shù)種群，按照步驟(I)中種群表示和編碼方法，設(shè)種群規(guī)模NP = 20，g =
O,獲得第I代種群中個體i的向量表示:^ =，I彡i彡NP, η = 9,
根據(jù)數(shù)據(jù)字典獲得η維空間對應(yīng)屬性值的范圍，根據(jù)編碼規(guī)則，獲得Xu e [x.min) Xj.max]，
n，隨機給P每一項賦值，另外，針對每個個體i的因子向量￥的隨機初始值Fi'
CRi0, PFi0, PCRi0, VCRi0 都應(yīng)在一定范圍內(nèi)，F(xiàn)i0 e [O, I]，CRi0 e [-0.5，1.5]，PFi0 =Fi0, PCRi0 = CRi0, VFi0 e [-0.2卩廣，0.2F,]，VCRi0 e [-0.20^。，0.20^。]，其次，評價第 I 代種群，工藝人員用個體所代表的滾齒工藝參數(shù)依次在滾齒機(可以采用型號YS3118CNC5的滾齒機)上進行加工，并按照步驟(3)計算每個個體i的Qi, Ti, Ri和Fitness，得到第I代種群最優(yōu)個體P，定義種群全局最優(yōu)個體向量集合=
其中，k為正整數(shù)，定義自身最優(yōu)個體向量集合表示:，再次，按照步驟(2)進行滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)，g = g+l，得到子代的個體$的FJ、CRi8和?，運用FA CRi8進行包括變異、交叉、選擇在內(nèi)的差異演化算法，得到子代種群，并進行加工和計算Fitness，得到該子代種群中最優(yōu)個體?，=，
若 Fitness(U )<Fitness(F^J),則 Xgb一 =XbJ，最后，設(shè)定截止閾值 e，若Fitness(^^；)<e，則終止迭代，存儲目前種群編號g_end，否則，goto步驟⑷中的第三止/J/ O
[0011]作為優(yōu)化，所述步驟(3)中多源信息:加工質(zhì)量，加工時間，資源消耗的測量方法如下:
[0012]加工質(zhì)量Q通過工件表面粗糙度來衡量，通過便攜式粗糙度測量儀進行測量，加工時間T通過切削時間來衡量，通過記錄滾齒機(可以采用型號YS3118CNC5的滾齒機)配備的西門子數(shù)控系統(tǒng)(型號為840Dsl)上顯示的切削時間來計算，資源消耗R通過電能消耗來衡量，通過記錄加工每個工件所耗費的電能來計算。
[0013]作為優(yōu)化，步驟(4)中所述的包含變異、交叉、選擇等在內(nèi)的差異演化算法是滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法的核心；具體過程如下:
[0014]Stepl 計數(shù)變量 i = I ;
[0015]St印2在第g代種群中隨機選擇3個不相同的個體rl，r2，r3，進行變異操作:變異向量￥=[<,%/，...々/]，通過示ZTzr)計算得到，rl ^ r2 ^ r3 ^ i, η = 9, Fi由步驟⑵中滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)得到；
[0016]St印3進行交叉操作:交叉向量Uf = [w,./, Ui/，…,ui ng ]，由和F聯(lián)合

? V:嚴,if r.< CR; or j = rn (i)
得到，公式為?,,H '丨...J rp ,.\'.、，其中[0,1],為隨機值,

I V, , if I^CRi and
rn(i) e [1,2，...，11]，確保^中至少有一個向量是從廠中繼承的，CRi由步驟⑵中滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)得到；
[0017]St印4進行評價操作:工藝人員用^7所代表的滾齒工藝參數(shù)依次在滾齒機(可以采用型號YS3118CNC5的滾齒機)上進行加工，按照步驟(3)計算Fitness iuf
[0018]Step5進行選擇操作:產(chǎn)生子代向量P，由父代向量r和交叉向量聯(lián)合得
_- Uf , if Fitness () < Fitness (.V/' ')
到，公式為^^；

Xf 1 , if Fitness | Uf j > Fitness I " 1 j
[0019]Step6i ^ NP = 20, goto Step2,否則，算法結(jié)束。
[0020]作為優(yōu)化，按照差異演化算法得到的結(jié)果來指導(dǎo)滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，具體方法如下:
[0021]步驟(4)得到:種群全局最優(yōu)個體向量&:隨著種群迭代而不斷更新優(yōu)化，直到迭代終止。通過.可以指導(dǎo)滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整。
[0022]基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法:以NP個工件為批次單位，設(shè)某批工件共分為m批,m為自然數(shù),從O開始，當O彡m<g_end時,第m批工件按照當前全局最優(yōu)個體進行滾齒加工，當m彡g_end,以后的工件都按照進行滾齒加工。
[0023]本發(fā)明最大優(yōu)點是運用差異演化算法中種群的定義，進行滾齒工藝參數(shù)種群的表示，并對其進行編碼，運用縮放因子Fi和交叉因子CRi的自動調(diào)整實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)，創(chuàng)建基于多源信息的適應(yīng)度函數(shù)，結(jié)合差異演化算法中變異、交叉、選擇等操作，完成滾齒工藝參數(shù)種群的演化，得到種群全局最優(yōu)個體向量‘。并運用;指導(dǎo)滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，即可達到提高滾齒工藝參數(shù)調(diào)整效率，降低齒輪表面粗糙度的效果。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1為本發(fā)明【具體實施方式】中基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整框架的示意圖；
[0025]圖2為本發(fā)明【具體實施方式】中種群全局最優(yōu)個體‘和自身最優(yōu)個體f的示意圖；
[0026]圖3為本發(fā)明【具體實施方式】中滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)過程的示意圖；
[0027]圖4為本發(fā)明【具體實施方式】中包含變異、交叉、選擇等在內(nèi)的差異演化算法關(guān)鍵過程的示意圖；
[0028]圖5為本發(fā)明【具體實施方式】中滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法具體過程的示意圖。

【具體實施方式】
[0029]本發(fā)明的思路是:運用差異演化算法中種群的定義，進行滾齒工藝參數(shù)種群的表示，并對其進行編碼，運用縮放因子Fi和交叉因子CRi的自動調(diào)整實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)，創(chuàng)建基于多源信息的適應(yīng)度函數(shù)，結(jié)合差異演化算法中變異、交叉、選擇等操作，完成滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整。
[0030]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步說明:
[0031]一種基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，同批齒輪滾齒加工過程中，工藝參數(shù)決策時，按照以下步驟進行滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，如圖1-圖5所示，包括以下具體步驟:
[0032](I)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群的表示及編碼；首先，在η維空間里，根據(jù)數(shù)據(jù)字典隨機產(chǎn)生滿足工件基礎(chǔ)參數(shù)和加工要求的NP個個體，構(gòu)成一代滾齒工藝參數(shù)種群，其中η維空間分別對應(yīng)滾刀類別、滾刀精度、滾刀頭數(shù)、螺旋升角、滾刀轉(zhuǎn)速、軸向進給速度、徑向進給速度、滾切余量、進給量這9個屬性，故η = 9，NP為種群規(guī)模，接著，在第g+Ι代滾齒工藝參數(shù)種群中，個體i用向量表示為:I/，I ( i彡NP, g為自然數(shù),從O開始，最后，采用實數(shù)編碼方式對滾齒工藝參數(shù)種群進行編碼，①對不是數(shù)值型的屬性進行語義轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化為數(shù)值，如滾刀精度有C、B、A等有限個級別，可將其轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的數(shù)值1，2，3等，②將數(shù)值不連續(xù)的屬性默認為是連續(xù)的，使其在差異演化計算時，是可以進行運算操作的，如滾刀精度轉(zhuǎn)為數(shù)值1，2，3等時，其中，差異演化計算時有可能出現(xiàn)1.5這個數(shù)值，
但1.5并不能代表任何一個滾刀精度等級，但還是默認可以進行后續(xù)計算，③對f進行賦值，完成編碼；
[0033](2)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)策略的制定；滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)是通過對縮放因子F和交叉因子CR進行自動調(diào)整來實現(xiàn)的，首先，個體f都有自身的縮放因子Fi和交叉因子CRi,將種群中的個體$與因子向量聯(lián)系在一起:
Pt=[VFf,Ff，PFf,VCRf，CRf，PCRf ]，其中，g代表種群編號，為自然數(shù)，從O開始，VFJ是
Fi的附加值，F(xiàn)i8是Fi的當前值，PFi8是Fi的個體^的縮放因子最優(yōu)值，VCRJ是CRi的附加值，CRi8是CRi的當前值，PCRJ是CRi的個體的交叉因子最優(yōu)值，接著，運用公式Fi8
=Fig_1+wVFig_1+2.0r1 (PF廣-F廣)+2.0r2 (PFgbest^-F,1)和 CRi8 = CR廣+wVCR廣+2.0r1 (PCRi
M-CR^1) +2.0r2 (PCRgbes^1-CRf1)計算第g+Ι代種群中，個體的Fi和CRi,完成兩者的自動調(diào)整，其中，w為慣性權(quán)重，w = -0.05X g+1.4，r1； r2為隨機變量，范圍為[0，I]，PFgbestg^1為第g代種群中全局最優(yōu)縮放因子，PCRgbest8-1為第g代種群中全局最優(yōu)交叉因子；
[0034](3)實現(xiàn)基于多源信息:加工質(zhì)量，加工時間，資源消耗的適應(yīng)度函數(shù)的創(chuàng)建；建

Q -Q T-T R-R
立無量綱的適應(yīng)度函數(shù):Fitness(a T,R)=，其中，加工質(zhì)量Q通過工件表面粗糙度來衡量，Q0為加工該工件要求的最大表面粗糙度，加工時間T通過切削時間來衡量，Ttl為加工一個該類工件要求的最大加工時間，資源消耗R通過電能消耗來衡量，R0為加工一個該類工件要求的最大電能消耗，Q0, T0, R0皆為已知；
[0035](4)實現(xiàn)基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整；首先，隨機初始化第I代滾齒工藝參數(shù)種群，按照步驟(I)中種群表示和編碼方法，設(shè)種群規(guī)模NP = 20，g = 0，獲得第I代種群中個體i的向量表示，I彡i彡NP,η = 9，根據(jù)數(shù)據(jù)字典獲得η維空間對應(yīng)屬性值的范圍，根據(jù)編碼規(guī)則，獲得Xu e [Xj,min) Xj,max]，I彡j彡n，
隨機給P每一項賦值，另外，針對每個個體i的因子向量P的隨機初始值Fi' CRi0, PFi0,
PCRi0, VF廣、VCRi0 都應(yīng)在一定范圍內(nèi)，F(xiàn)i0 e [O, I]，CRi0 e [-0.5，1.5]，PFi0 = Fi0, PCRi0 =CRi0, VFi0 e [-0.2Fi°，0.2Fi°]，VCRi0 e [-0.20?0, 0.20^°]，其次，評價第 I 代種群，工藝人員用個體所代表的滾齒工藝參數(shù)依次在滾齒機YS3118CNC5上進行加工，并按照步驟(3)計算每個個體i的Qi, Ti, Ri和Fitness,得到第I代種群最優(yōu)個體X6e/，定義種群全局最優(yōu)個體向量集合^:...I ies,?]，其中，k為正整數(shù)，定義自身最優(yōu)個體向量集合表示:^>[匸，^>..,^^]，再次，按照步驟⑵進行滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)，g = g+Ι，得到子代的個體^的FigJRiIPf 運用FACRJ進行包括變異、交叉、選擇在內(nèi)的差異演化算法，得到子代種群，并進行加工和計算Fitness，得到該子代種群中最優(yōu)個體$7，f，若 Fiteess(^7 )<Fitness(Z^J),則^:=&，最后，設(shè)定截止閾值e，若Fitness(^^ )<e，則終止迭代，存儲目前種群編號g_end，否則，goto步驟(4)中的第三步。
[0036]本發(fā)明是基于差異演化算法，來實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的，具體過程如圖1所示。
[0037]上述步驟I中，數(shù)據(jù)字典中的最重要的輸入輸出基本轉(zhuǎn)化規(guī)則庫如表1-7所示:
[0038]表1輸入輸出基本轉(zhuǎn)化規(guī)則庫
[0039]

【權(quán)利要求】
1.一種基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，其特征在于，同批齒輪滾齒加工過程中，工藝參數(shù)決策時，按照以下步驟進行滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，具體步驟為: (1)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群的表示及編碼；首先，在η維空間里，根據(jù)數(shù)據(jù)字典隨機產(chǎn)生滿足工件基礎(chǔ)參數(shù)和加工要求的NP個個體，構(gòu)成一代滾齒工藝參數(shù)種群，其中η維空間分別對應(yīng)滾刀類別、滾刀精度、滾刀頭數(shù)、螺旋升角、滾刀轉(zhuǎn)速、軸向進給速度、徑向進給速度、滾切余量、進給量這9個屬性，故η = 9，NP為種群規(guī)模，接著，在第g+Ι代滾齒工藝參數(shù)種群中，個體i用向量表示為:X, = ^i/ , ,...，XiJ ，I < i < NP，g為自然數(shù)，從O開始，最后，采用實數(shù)編碼方式對滾齒工藝參數(shù)種群進行編碼，①對不是數(shù)值型的屬性進行語義轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化為數(shù)值，②將數(shù)值不連續(xù)的屬性默認為是連續(xù)的，使其在差異演化計算時，可以進行運算操作；③對P進行賦值，完成編碼；(2)實現(xiàn)滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)策略的制定；滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)是通過對縮放因子F和交叉因子CR進行自動調(diào)整來實現(xiàn)的，首先，個體$都有自身的縮放因子Fi和交叉因子CRi,將種群中的個體義,與因子向量聯(lián)系在一起:V = \VF^F^PF^VCR^CR^PCR^,^, g代表種群編號，為自然數(shù)，從O開始，VFi8是Fi的附加值，F(xiàn)i8是Fi的當前值，PFi8是Fi的個體的縮放因子最優(yōu)值，VCRJ是CRi的附加值，CRJ是CRi的當前值，PCRJ是CRi的個體f的交叉因子最優(yōu)值，接著，運用公式 Fi8 = Fig^1+wVFig^1+2.0r1 (PF^-FJ—1)+2.0r2 (PFgbestg^1-Fig^1)和 CRi8 = CR,1+wVCRi^+2.0r1 (PCRp-CR^1) +2.0r2 (PCRgheJ-1-CR^1)計算第 g+1 代種群中，個體 g 的 Fi和CRi,完成兩者的自動調(diào)整，其中，w為慣性權(quán)重，w = -0.05 X g+1.4,r1；r2為隨機變量，范圍為[0，I]，PFgbest8-1為第g代種群中全局最優(yōu)縮放因子，PCRgbe,1為第g代種群中全局最優(yōu)交叉因子； (3)實現(xiàn)基于多源信息:加工質(zhì)量，加工時間，資源消耗的適應(yīng)度函數(shù)的創(chuàng)建；建立無

Q — Q T—T R-R量綱的適應(yīng)度函數(shù):Fitness((2,7:/?)=，其中，加工質(zhì)量Q通過工件
Uo Λ) kO表面粗糙度來衡量，Q0為加工該工件要求的最大表面粗糙度，加工時間T通過切削時間來衡量，T0為加工一個該類工件要求的最大加工時間，資源消耗R通過電能消耗來衡量，R0為加工一個該類工件要求的最大電能消耗，Q0, T0, R0皆為已知；(4)實現(xiàn)基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整；首先，隨機初始化第I代滾齒工藝參數(shù)種群，按照步驟(I)中種群表示和編碼方法，設(shè)種群規(guī)模NP = 20，g = O,獲得第I代種群中個體i的向量表示:P= xi^\η ，I < i < NP, η = 9,根據(jù)數(shù)據(jù)字典獲得η維空間對應(yīng)屬性值的范圍:根據(jù)編碼規(guī)則，獲得X y G XAmm, Xy5max ，I ^ j ^ η,隨機給每一項賦值，另外，針對每個個體i的因子向量;的隨機初始值Fi'CRi'PFi'PCRi0 JFi'VCRi0 都應(yīng)在一定范圍內(nèi)，F(xiàn)i0 e [O, I], CRi0 e [-0.5，1.5], PFi0 =Fi07PCRi0 = CRi07VFi0 e [-0.2￥,0, 0.2?^], VCRi0 e [-0.20?0, 0.20^。]，其次，評價第 I 代種群，工藝人員用個體所代表的滾齒工藝參數(shù)依次在滾齒機上進行加工，并按照步驟(3)計算每個個體i的Qi, Ti, Ri和Fitness，得到第I代種群最優(yōu)個體0定義種群全局最



DCSt ，優(yōu)個體向量集合YZt =，...，Aw-〗]，其中，k為正整數(shù)’
-> 「-?-? -*■ ~~定義自身最優(yōu)個體向量集合表示:= -X1 O^X1 I ,..., X1 WM 再次，

lKSt _ best 5 best'， 5 best _，按照步驟(2)進行滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)，g = g+i，得到子代的個體F的匕8、CRi8mX, '運用FA CRJ進行包括變異、交叉、選擇在內(nèi)的差異演化算法，得到子代種群，并
best，進行加工和計算Fitness，得到該子代種群中最優(yōu)個體； Xgbesfg = Xgbesfg-1，若Fitnessd/ )<Fitness(^^ )，則 Xghest =U，最后’設(shè)定截止閾值 e，右Γ, (Χ , ,,則終止迭代，存儲目前種群編號g end，否則，goto步驟(4)中的htness( gbesr )<e,_第二步O
2.如權(quán)利要求1所述的基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，其特征在于，所述步驟(3)中多源信息:加工質(zhì)量，加工時間，資源消耗的測量方法如下: 加工質(zhì)量Q通過工件表面粗糙度來衡量，通過便攜式粗糙度測量儀進行測量，加工時間T通過切削時間來衡量，通過記錄滾齒機配備的西門子數(shù)控系統(tǒng)上顯示的切削時間來計算，資源消耗R通過電能消耗來衡量，通過記錄加工每個工件所耗費的電能來計算。
3.如權(quán)利要求1所述的基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，其特征在于，步驟(4)中所述的包含變異、交叉、選擇等在內(nèi)的差異演化算法是滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法的核心；具體過程如下: Stepl計數(shù)變量i = I ; Step2在第g代種群中隨機選擇3個不相同的個體rl，r2，r3,進行變異操作:變異向量 = [v./, Vj/ ,..., V./]，通過示=X/11 + Fi (Xr/-1 -X,/-1)計算得到，rl ^ r2 ^ r3 ^ i, η = 9, Fi由步驟⑵中滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)得到；Step3進行交叉操作:交叉向量— Uul8 ,Ui^g ,..., UUng ，由和聯(lián)

? V ,s ，if r, < CR or j = rn (i)合得到，公式為:氣/廣z/.0〉w//V/4)，其中，L - [0，丄]，為隨機值，rn(i) e [1，2，...，11]，確保{一中至少有一個向量是從中繼承的，CRi由步驟⑵中滾齒工藝參數(shù)種群優(yōu)化學(xué)習(xí)得到； Step4進行評價操作:工藝人員用所代表的滾齒工藝參數(shù)依次在滾齒機上進行加工，按照步驟⑶計算Fitness (CA7)；Step5進行選擇操作:產(chǎn)生子代向量f 由父代向量和交叉向量P聯(lián)合得到，
__ Ui8 , if Fitness (Uj" I < Fitness (A,,_l I公式為:^= _.__.;
Xp~] , if Fitness \U) > Fitness yX) Step6i ^ NP = 20, goto Step2,否則，算法結(jié)束。
4.如權(quán)利要求1所述的基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法，其特征在于，按照差異演化算法得到的結(jié)果來指導(dǎo)滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整，具體方法如下: 步驟⑷得到:種群全局最優(yōu)個體向量隨著種群迭代而不斷更新優(yōu)化，直到迭代終止；通過可以指導(dǎo)滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整；基于差異演化算法的滾齒工藝參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整方法:以NP個工件為批次單位，設(shè)某批工件共分為m批,m為自然數(shù),從O開始，當O彡m<g_end時,第m批工件按照當前全局最優(yōu)個體I ^ ?進行滾齒加工，當m彡g end,以后的工件都按照X v ,進行滾齒加 ghest—gbestg-€nd工。
【文檔編號】G06N3/12GK104200270SQ201410285943
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年6月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月23日
【發(fā)明者】閻春平, 曹衛(wèi)東, 肖雨亮 申請人:重慶大學(xué)