《表3 实例1中工艺参数优化结果》

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《基于规则和混合算法的智能STEP-NC微观工艺规划》

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最后，进行STEP-NC工艺参数的优化．由于每个加工工步的工艺参数优化的过程类似，以图4中第一条工步序列的第一个工步即槽的底面和侧面粗铣为例，求解最优工艺参数．加工条件如下:机床最大功率11 k W，机床最小转速18 r/min，机床最大转速1 400 r/min，tet=10 s，to=10 s，l=120 mm，h=10 mm，D=10 mm，Z=3，ap=2 mm，ae=10 mm．在MATLAB中分别采用传统遗传算法和混合算法对该工步的加工参数进行优化，相关参数设置为:最大迭代次数500次，混沌吸引子μ=4，交叉概率为0.7，变异概率为0.01．图5给出了遗传算法和混合算法的收敛曲线．由图可知，传统遗传算法经过231次迭代后陷入局部最优，而混合算法在经过126次迭代后得到了最优值．表3给出了混合算法优化后的加工工步的工艺参数优化结果．