工成本有著很大的影響。
[0051] 能量效率函數(shù)：
[0052] 數(shù)控加工系統(tǒng)能量效率有兩種表示方法，即能量利用率和比能（Specific化ergy Consumption,SEC)。能量利用率是指數(shù)控加工系統(tǒng)切削能耗與總能耗的比值，比能指的是 數(shù)控加工系統(tǒng)能耗與系統(tǒng)有效產出的比值，即機床消耗的總能耗與切削加工所切除掉的工 件材料體積V的比值。本文選取第二種表達方式。由第2章分析可知，比能函數(shù)可表示為：
[0053]
[0054] 成本函數(shù)；
[00巧]在多工步數(shù)控銳削加工過程中，加工成本主要包括機床折舊成本Cmt、人工成本Ch、刀具成本Ct。、切削液成本Cfd、電能成本C。五部分，總成本函數(shù)為；
[005引Ct0tn=C mt+Cia+Cto+C時+Ce (16) (1)機床折舊成本
[0057] 機床折舊成本主要是考慮機床總價值在實際使用過程的分攤，W價值C。的機床為 例，其使用壽命為以則其單位時間折舊成本為=。/1，一次加工機床折舊成本可表 示為：
[0058] 二拓Xf,。,。， （17)
[0059] 其中，石;^為機床單位時間折舊成本。ttMdi為總加工時間
[0060]
[006。似人工成本
[0062] 人工成本主要是考慮在實際加工過程中操作者的勞動報酬，即
[006引Cia=kiaXttwal(19)
[0064] 式中，ki。為單位時間人工成本。
[00財 做刀具成本
[0066] 刀具成本Ct。主要是指切削刀具總價值在使用過程中的分攤，即
[0067]
*^20)
[006引式中，^和。^分別為粗、精加工刀具價格。
[006引 （4)切削液成本
[0070] 切削液成本Cfd同樣考慮切削液在其更換周期tfd內按時間折算到加工過程的成 本，即：
[0071]
[0072] C/d為切削液單位成本。
[007引 妨電能成本
[0074] 電能成本是指加工過程所消耗的總電能EtMdi與電能單價5的乘積，即；
[0075]
(22)
[0076] 為實現(xiàn)本發(fā)明目的而采用的技術方案是該樣的，一種面向能效的多工步數(shù)控銳削 工藝參數(shù)多目標優(yōu)化方法，包括W下步驟：
[0077] 1)測定銳削加工過程中，主軸轉速n、每齒進給量f,、背吃刀量a。、銳削寬度a。和 總工步數(shù)m;
[0078] 2)建立面向能效的多工步數(shù)控銳削工藝參數(shù)多目標優(yōu)化模型：
[0079] minF(n,fz, 3p,Se,m) =(minSEC,min〔total)
[0080] 其中；
[00引]比能函數(shù)沈c為：
[0082]
[0083] 式中，機床啟動能耗氏。機床待機能耗E單步粗加工時系統(tǒng)空載能耗Eut。精加工 時系統(tǒng)空載能耗Euf，單步粗加工切削能耗巧，精加工切削能耗&/，刀具磨純時換刀能耗 Eeti，機床自動換刀時的能耗單步粗加工時系統(tǒng)附加載荷損耗巧，精加工時系統(tǒng)附加載 荷損耗，輔助設備功率，總切削時間t。，去除材料總體積V。
[0084]
[008 引成本函數(shù)表示為；CtMd=Cmt+Ch+Ct"+Cfd+C。；
[0087] 式中，機床折舊成本Cmt、人工成本Cl。、刀具成本Ct。、切削液成本Cfd、電能成本Ce;
[0088]
[0089]
[0090] 3)設定約束條件：
[0091]約束條件①n《nm。,，rimi。和n 分別為機床最低和最高主軸轉速；
[009引約束條件②f《fm。,，fmi。和fm。,分別為機床的最小和最大進給量，f進給 量，在優(yōu)化過程中動態(tài)變化；
[009引約束條件⑨aapm。,，apmi。和apm。,分別表示機床允許的最小和最大背吃刀 量，且 為每步粗加工背吃刀量，為每步精加工背吃刀量，A為工 件總加工余量。
[0094]約束條件④P。^ n Pmay，n為機床效率，Pmay表示機床額定功率；
[0095] 約束條件⑥T>T。，Te為刀具最大經(jīng)濟壽命；
[0096]約束條件⑧
R。為加工后的表面粗趟度值， 氏胃為表面粗趟度允許最大值，L。為刀具前角，C。為刀具后角；
[0097] 4)獲得在上述約束條件下，minF(n,fz，a。,a。，m)時，對應的主軸轉速n、每齒進給 量f,、背吃刀量a。、銳削寬度a。和工步數(shù)m;
[0098] 本發(fā)明建議一種解優(yōu)化的方法，參見圖2 :
[0099] 即一種基于自適應網(wǎng)格的多目標粒子群算法的模型求解：
[0100] 基于自適應網(wǎng)格的多目標粒子群算法（AGA-M0PS0,M0PS0basedonadaptive gridalgorithm)處理多峰函數(shù)和全局收斂能力較強，在求解復雜大規(guī)模優(yōu)化問題方面有 良好的性能M。AGA-M0PS0采用雙群體技術，一個為標準粒子群優(yōu)化算法意義下的群體，另 一個則是用來保存當前捜索得到的非劣解的集合，稱為Archive集。算法中的每一個粒子 都代表一個可行解，用向量Xi= (ni，f；i，api，a6i，mi)表示，所有向量的集合組成粒子群，Xi 迭代到第i代的函數(shù)值，叫，fd，a。。a。。為第i代的主軸轉速，每齒進給量、背吃刀量、切削 寬度和工步數(shù)。
[0101] (1)外部存檔
[0102]AGA-M0PS0估計Archive集中粒子密度信息的基本思想是；將由能量效率和加工 成本組成的目標空間用網(wǎng)格分成一個個小網(wǎng)格，各個網(wǎng)格中包含粒子的數(shù)量即為粒子的 密度信息，粒子所在網(wǎng)格中包含的粒子數(shù)越多，則粒子的密度就越大，反之則越小。隨著 算法的運行，Archive集中的非劣解個數(shù)便逐步增加，不斷更新和調整網(wǎng)格尺寸，重新定位 Archive集中的粒子。
[0103] (2)自適應網(wǎng)格的構建
[0104]本文設及能量效率和加工成本兩個優(yōu)化目標，因此將二維目標空間分為K1XK2網(wǎng) 格化和K2為網(wǎng)格劃分數(shù)），每個網(wǎng)格的第k維目標的寬度dk可由下式計算得到：
[0105]
[010引式中，dk表示第k維目標寬度；max和min表示取最大最小值，&^表示Archive 集中第j個粒子的第k維目標的函數(shù)值，本文中分別代表能量效率和成本函數(shù)值；Kk表示第k維目標的劃分數(shù)，即在某個維度上目標被分成的數(shù)目。
[0107] 對于Archive集中的粒子，要分別計算其所在網(wǎng)格的編號，粒子i所在網(wǎng)格的編號 由下式計算：
[010引
[0109] 其中，di、d,分別表示能量效率和成本維度上的寬度；//、運'分別表示能量效率 和成本目標的函數(shù)值，Into是取整函數(shù)。
[0110] (3)Archive集的維護
[0111] 對于Archive集中的非劣解粒子，采用截斷算法對Archive集進行維護：當 Archive集中的粒子大于所設定的最大值M時，刪除其中多余的粒子，對于某個粒子數(shù)大于 1的網(wǎng)格m，按照下式計算要刪除的粒子數(shù)PN，然后在該網(wǎng)格中，隨機刪除PN個粒子。
[0112]
[0113] 式中，Aw表示Archive集迭代至第t+1代時Archive集中的粒子數(shù)，Grid(m)表 示網(wǎng)格m中包含的粒子數(shù)。
[0114] (4)全局極值的選取
[0115] 選取Archive集中優(yōu)于該粒子i的粒子集Si中密度最小的粒子作為其gbest(i)， 由下式給出：
[011 引gbest(i) =(AjImin{Grid(Aj),jGSj}}
[0117] 式中，Grid(Aj)表示粒子Aj=(nj,fzj，3pj，aej,nij)所在網(wǎng)絡中的粒子數(shù)；Si指的是Archive集中優(yōu)于粒子i的粒子集合，其定義如下所示；
[om