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期刊信息
  • 中国标准连:ISSN1005-2895
  • 续出版物号: CN 33-1180/TH
  • 主管单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司
  • 主办单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司、中国轻工机械协会、中国轻工业机械总公司
  • 社  长:刘安江
  • 主  编:黄丽珍
  • 地  址:杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4-711
  • 电子邮件:qgjxzz@126.com
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何祥圣,黄立新.模具钢干铣削试验及参数优化研究[J].轻工机械,2016,34(6):
模具钢干铣削试验及参数优化研究
Dry Milling Experiment of Die Steel and Parameter Optimization
  
DOI:10.3969/j.issn.1005-2895.2016.06.007
中文关键词:  模具钢  铣削力  粒子群优化算法  正交试验  预测模型
英文关键词:die steel  milling force  particle swarm optimization ( PSO)  orthogonal design  prediction model
基金项目:
作者单位
何祥圣,黄立新 上海工程技术大学机械工程学院上海201620 
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中文摘要:
      为了对铣削力做进一步的研究,以及预测铣削参数的改变对铣削力变化的影响,文章建立了铣削力预测模型,引 入了PSO优化算法。试验采用正交设计方法,干式铣削SKD61模具钢;KISTLER测力仪测量铣削力;HRsoft_DW数采软 件采集试验数据,并对数据进行极差分析。研究结果表明每齿进给量是铣削参数中影响铣削力最为主要的因素。研究 验证了PSO算法对铣削参数优化问题具有有效性。
英文摘要:
      ln order to do further research on the milling force and forecast the impact of changing milling parameters on milling force, the milling force prediction model was established, and the PSO algorithm was introduced. The experiment adopted orthogonal design method and milling SKD61 die steel by dry milling method. The milling force was measured by KISRLER dynamometer, collected and processed experiment data by HRsoft_DW data acquisition software. It is concluded that the feed rate per tooth is the most important factor to affect the milling force in milling parameters, and verified the effectiveness of particle swarm optimization ( PSO) algorithm for milling parameters optimization problem.
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