]Si={AjIjGAt，j>i|}
[0119]At是迭代进化至t代时的Archive集，>指的是Pareto优先关系，即粒子j与粒 子i能量效率和成本目标函数值之间的比较关系。
[0120] 若gbest(i)的个数大于1，需要按照一定的规则选择其中的一个作为粒子i的全 局极值gbest(i)*，其规则规定如下；
[0121]
[0122] gbest(i) *为gbest(i)中优于群体Pt中粒子数最多的那个粒子；而如果 gbest(i)*中的粒子数仍大于1时，随机选取其中一个作为粒子i的全局极值gbest(i)。
[0123] 妨算法流程
[0124] 本文将面向能效的多工步数控锐削加工工艺参数多目标优化模型的种群规模及 Archive集均设为60,AGA-M0PS0算法中粒子的更新方式跟标准PS0方式相同。
[0125] 惯性因子w(t)的设置采用线性递减权策略，如下所示：
[0126]
[0127]讯。"和Wmi。分别表示惯性权重的最大值和最小值，典型的取值分别为0. 9和0. 4,t和iter分别表示当前迭代数和最大迭代数。学习因子Cl和C2均取为2。算法流程图如图 2。
[012引 5)采用步骤4)获得的参数对工件进行锐削加工。
[0129] 本发明的技术效果是毋庸置疑的：
[0130] 系统地分析了多工步数控锐削加工过程能量构成特性，建立了W能量效率和加工 成本为优化目标，W主轴转速、进给速度、背吃刀量、切削宽度和工步数为优化变量，W机 床、加工参数、刀具寿命、加工质量为约束的面向能效的多工步数控锐削工艺参数多目标优 化模型。
【附图说明】
[0131] 图1多工步数控锐削加工过程能耗构成特性图；
[0132] 图2为一个实施例中，解出最优加工参数的流程图；
[0133] 图3为一个实施例中，锐削加工的零件。
【具体实施方式】
[0134] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，但不应该理解为本发明上述主题 范围仅限于下述实施例。在不脱离本发明上述技术思想的情况下，根据本领域普通技术知 识和惯用手段，做出各种替换和变更，均应包括在本发明的保护范围内。
[0135] 本实施例采用了普瑞斯化700立式锐削加工中屯、和机床能效监控系统为平台，锐 削加工如图3所示的夹具凹腔。该实验设备在数控机床总电源处分别获得总输入电流信 号和电压信号，在主轴变频器处获得主轴系统电流信号（电压信号可通过总电压做相应换 算），经由肥33C3功率传感器和机床能效监控系统进行信号处理，得到实时功率数值。
[0136] 普瑞斯化700立式锐削加工中屯、，加工过程中开启切削液和冷却设备。机床具体 规格参数如表1所示：
[0137] 表1普瑞斯化700锐削加工中屯、参数
[0138]
[0139；
[0140] 工件及加工要求；工件材料为40&，去除材料体积为114mmX60mmX5mm的长方 体，粗加工表面粗趟度不超过12. 5ym，最终表面粗趟度不超过6. 3ym。
[0141] 刀具类型及参数；粗加工采用<1)16YG8硬质合金立锐刀，精加工采用<1)13YT5硬质 合金立锐刀。刀具具体参数如表2所示：
[0142] 表2硬质合金立锐刀参数
[0143]
[0144] 锐刀寿命的相关计算系数，如表3 ;
[0145] 表3锐刀刀具寿命相关计算系数
[0146]
[0147] 其他计算相关参数和系数如表4和5所示。 [014引表4切削功率相关计算系数
[0149]
[0150] 表5普瑞斯化700进给系统相关参数
[0151]
[0152] 表6相关价格系数
[0153]
[0154]
[0巧日]相关功率参数获取：
[0156] 主传动系统空载能耗相关系数的获取
[0157]主传动系统空载功率与主轴转速成二次函数关系，即巧="。+U,./?+ 空 载功率值从主轴变频器处功率测试仪获得。采样区间为1500-4200rpm，采样间隔为300， 得到如下实验表格：
[015引表7主轴转速与对应的空载功率
[0159]
[0160] 拟合得到其数学关系为
[0161] P;=14.65+0.08018n- 9乂1〇-6n;
[0162] 进给系统空载能耗相关系数获取
[0163]进给系统空载功率也与进给角速度成二次函数关系，即皆= /，。+ /，/,4 + /V"-'， 由于各进给轴传动系统相同，因此可只考虑某一进给方向。WX轴为例，进给功率值可由机 床总功率与待机功率和主轴空转功率的差值得到。采样区间为5-40rad/s，采样间隔为5， 得到如下实验表格：
[0164] 表8进给转速与对应的空载功率
[0165]
[0166] 拟合得到其数学关系为
[0167]
[016引切削功率与附加载荷损耗相关系数获取
[0169] 在实际加工过程中，附加载荷损耗为切削功率的二次函数，即 =C,,P+(?,,/户，且切削功率和附加载荷损耗一般很难分离，因此可整体考虑。切削功 率与附加载荷损耗之和可由下式得到
[0170]
[0171] PtDtai为机床加工时总功率，Pu为空载功率。
[0172] 对于确定的加工机床和刀具，切削功率与切削速度V。、进给量f、背吃刀量a。、锐削 宽度a。四个参数有关，因此，为保证实验效果准确、全面和可靠，采用正交实验方法设计本 次实验，刀具参数和工件参数与案例所给值相同，沿X轴方向进给。各因素选取=个水平， 分别如下表：
[0173] 表9可控因素及水平
[0174]
[01巧]选取L27(34)正交表进行实验安排，通过实验采集机床总功率、主轴系统和进给系 统空载功率、实验数据如表10所示：
[0176] 表10正交实验参数和实验结果
[0177]
[017 引
[0179] 由
可得到切削功率化与附加载荷损
[0180] 耗功率化之和值，即；
[0181] 表11切削功率与附加载荷损耗值
[0182]
[0183]
[0184] 由于机床切削功率是切削参数的函数，切削功率值可由 C乂 =C,-皆//^:'￡)-''^。-"'、计算得到，如下表；
[0185] 表12切削功率值
[0186]
[0187] 根据附加载荷损耗与切削功率的二次函数关系C + (',.气3，可拟合得到其 数学关系式
[018 引
[0189] 本实施例中，优化过程设及的参数如下表：
[0190] 表 13
[0191]
[0197] 1)本实施例的机床在锐削加工过程中，主轴转速n、每齿进给量f,、背吃刀量a。、锐 削宽度a。和工步数m;上述参数是可W改变的量，均是本实施例需要优化的对象。
[019引 2)根据表13~15的建立面向能效的多工步数控锐削工艺参数多目标优化模型：
[0199] minF (n, fz, Sp, Se, m) = (min SEC, min Ctotai)
[0200] 其中；
[020U比能函数沈C为；
[0202]
[020引实施例中，机床待机能耗E,，单步粗加工时系统空载能耗Ew，精加工时系统空载能 耗Euf，单步粗加工切削能耗马'，精加工切削能耗￡/，刀具磨纯时换刀能耗Etti，机床自动 换刀时的能耗Ett2,单步粗加工时系统附加载荷损耗巧，精加工时系统附加载荷损耗Af， 辅助设备功率巧和总切削时间t。，V为去除材料总体积
[0