一种基于改进深度强化学习的加工成本型铣削参数优化方法OA
该文介绍一种基于改进深度强化学习的铣削参数优化方法,用于改变传统铣削加工参数由操作员经验选择,节能和经济性缺乏关注的现状,提高加工过程中的能源效率,减少能源消耗和成本.采用APSO和NSGA-Ⅱ的组合算法,以VDL-850A为载体,使用Matlab编程,比较研究多目标优化模型与单目标优化模型.结果显示,以低加工成本为优化目标进行分析,铣削速度较低,主轴转速慢,刀具磨损小,加工成本低;以节能为优化目标进行分析,铣削速度和主轴转速更快,加工时间更短,加工能量消耗更少.
严胜利;李俊泓;李浩;张春林
广安职业技术学院,四川 广安 638000
金属材料
铣削参数强化学习优化目标节能经济性
milling parametersreinforcement learningoptimization goalenergy savingeconomy
《科技创新与应用》 2023 (023)
23-26,30 / 5
广安市科技创新项目(2021GYF01)
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