伯特利数控 加工中心  钻攻中心  

 前言：

      节能减排是2015年巴黎气候大会的重要议题，因此当前大力发展并实现低碳经济，应对经济衰退、环境恶化和气候变化已成为世界各国的发展目标。据国际能源署（Int erna-tional Energy Agency, IEA)调查表明，制造业中C02排放置约占排放量的36% [1]。目前,我国作为制造业大国，机床保有置巨大，其合理的切削加工用置，对节省能置消耗、提高加工效率以及减少加工成本具有重要的意义。

       近些年来，随着优化理论在很多领域的应用，国内外很多学者已对切削参数优化问题进行了研究，并且也已取得了很多成果。重庆大学的李聪波等0提出了单一工步环境下面向高效低碳的CNC加工参数多目标优化模型。北京肮空肮天大学的陈志同等0提出了面向单元过程的、以单位时间利润率为目标函数的单元切削过程的切削参数优化模型。武汉工程大学的秦建华等a将遗传算法和粒子群算法这两种起源于生物仿生学的优化算法结合起来研究切削参数的优化问题。华中科技大学的李新鹏等s在基本粒子群算法的基础上，引入邻居的概念,提出了一种元胞粒子群算法（CPS0)对非线性和多约束的CNC加工参数进行优化。针对以上研究发现，目前的研究大多是仅针对单一的工序或单次走刀的切削问题来优化求解,没有考虑到整个切削加工过程中多道工序组合切削的特点。因此，纵然这些研究取得不错的研究成果,但对于整个CNC切削加工过程的多工序以及多工步问题的优化效果还不是特别明显。而且目前对于低能耗、低排放的问题越来越受到重视。基于此,本文以车削加工为例，充分考虑工序组合情况的切削参数问题,并引入近几年比较流行的群智能算法对目标函数进行优化，通过加工实例进行验证，从而在节能减排以及生产效率方面有了一定的效果。

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结束语：

(1)      本文建立了以最小加工时间和的碳排放置为目标的优化模型，并综合考虑了实际加工过程中加工中心的固有属性、零件尺寸的要求、零件加工的表面质置等多方面的条件约束，可同时对多道工序的切削参数同步进行优化，在改善加工效率的同时在降低碳的排放量上也取得一定效果。

(2)       将粒子群算法嵌入人工鱼群算法，两种算法相辅相成,并利用改进的人工鱼群算法对优化模型进行求解。通过具体案例验证优化模型并同其它算法的优化结果进行比较。结果表明，改进的人工鱼群算法能获得相对于其它基本算法更优的结果，验证了该算法的可行性。

伯特利数控是一家集销售、应用及服务于一体的公司。产品包括：CNC加工中心、钻攻中心、龙门加工中心、雕铣机、石墨机、五轴加工中心、立式加工中心、卧式加工中心等。我们机床的生产工厂设在广东省东莞市，目前其生产的加工中心70%出口，其中出口到欧洲占到50%。我们尽心、尽力、尽意的服务！

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