|

Автоматизированный алгоритм нелинейной оптимизации режимов предварительной механической обработки

Авторы: Галкин М.Г., Смагин А.С. Опубликовано: 05.12.2017
Опубликовано в выпуске: #6(117)/2017  

DOI: 10.18698/0236-3941-2017-6-68-78

 
Раздел: Машиностроение и машиноведение | Рубрика: Технология машиностроения  
Ключевые слова: автоматизация, технологический процесс, оптимизация режима резания, метод множителей Лагранжа

Одной из актуальных задач в ходе автоматизированного многовариантного проектирования технологического процесса является выбор оптимальных режимов механической обработки на всех основных переходах каждой технологической операции. В процессе практической реализации этой частной задачи существует много проблем, таких как выбор метода решения, критерия оптимизации на разных этапах обработки, определение области допустимых решений. Применение методики линейного программирования при выполнении данного алгоритма требует определенного упрощения получаемых решений и при ограниченных вычислительных ресурсах она себя оправдывает. В силу того, что при описании оптимального процесса резания металлов целевая функция и система ограничений носят нелинейный характер, в качестве наиболее приемлемого вычислительного алгоритма рационально решать задачу нелинейного программирования, основанную на методе множителей Лагранжа. Автоматизация подобной частной задачи для условий одноинструментальной механической обработки металлов является предметом рассмотрения в настоящей работе

Литература

[1] Цирлин А.М. Методы оптимизации для инженеров. М.: Директ-Медиа, 2015. 214 с.

[2] Горанский Г.К. Расчет режимов резания при помощи электронно-вычислительных машин. Минск: Государственное изд-во БССР, 1963. 192 с.

[3] Шуп Т. Решение инженерных задач на ЭВМ: Практическое руководство / пер. с англ. М.: Мир, 1982. 238 с.

[4] Бертсекас Д. Условная оптимизация и методы множителей Лагранжа / пер. с англ. И.В. Третьякова; под ред. Е.Г. Гольштейна. М.: Радио и связь, 1987. 398 с.

[5] Ашихмин В.Н. Определение оптимальных режимов резания с помощью ЭВМ. Свердловск: Изд-во УПИ им. С.М. Кирова, 1982. 36 с.

[6] Маталин А.А. Технология машиностроения. Л.: Машиностроение, 1985. 496 с.

[7] Косилова А.Г., Мещеряков Р.К., ред. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. Т. 2. М.: Машиностроение, 1986. 496 с.

[8] Корчак С.Н., Кошин А.А., Ракович А.Г., Синицын Б.И. Системы автоматизированного проектирования технологических процессов, приспособлений и режущих инструментов / под общ. ред. С.Н. Корчака. М.: Машиностроение, 1988. 352 с.

[9] Lasdon Leon S. Optimization theory for Lange system. New York: Macmillan, 1970. 523 p.

[10] Chien-Mien Pang, Ilene J. Busch-Vishniac, Leon S. Lasdon. Optical sensor design using nonlinear programming // Engineering Optimization. 2000. Vol. 32. No. 4. P. 523–548. DOI: 10.1080/03052150008941312 URL: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/03052150008941312

[11] Ravindra S. Gajulappali, Leon S. Lasdon. Computational experience with a safeguarded barrier algorithm for sparse nonlinear programming // Computational Optimization and Applications. 2001. Vol. 19. No. 1. P. 107–120. DOI: 10.1023/A:1011276420546 URL: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=379800

[12] Комягин В.Б. Программирование в Excel на языке Visual Basic. М.: Радио и связь, 1996. 320 с.

[13] Курицкий Б.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel. СПб.: BHV–Санкт-Петербург, 1997. 384 с.

[14] Гузеев В.И., Батуев В.А., Сурков И.В. Режимы резания для токарных и сверлильно-фрезерно-расточных станков с числовым программным управлением / под ред. В.И. Гузеева. М.: Машиностроение, 2005. 368 с.