考慮效率最大化的機械加工工藝路線多目標優化模型

齊紅欣

(中鐵十八局集團第一工程有限公司,河北 保定 072750)

目前,由于企業生產車間中存在大量資源,難以對生產過程進行動態規劃。在制訂生產計劃時,難免因實際情況變化而導致資源狀況變化,這種動態的變化會降低企業生產效率,對經濟利益造成一定影響。因此,在實際生產過程中,對機械加工工藝路線研究是有必要的。張啟啟等[1]提出了一種結合改進遺傳算法的加工方法,該方法分析了改進遺傳算法的加工模式,將機械加工屬性轉換成機械加工模塊化重構問題,實現了機械加工工藝路線優化;郭祥面等[2]提出了一種基于免疫遺傳算法的工藝規劃方法,該方法采用前向圖來描述工步關系,并用于指導初始工藝路徑產生。然而,由于受到不同工序間復雜耦合關系影響,以上兩種方法對于機械加工路線規劃動態適應效果不佳,為了解決這一問題,本研究構建了考慮效率最大化的機械加工工藝路線多目標優化模型,對加工路線進行多目標優化,從而實現提高機械加工生產效率的目的。

1 機械加工能耗特性分析

1.1 涿州機械廠加工項目研究

(1)液壓仰拱棧橋。全液壓自行式仰拱棧橋能夠滿足前后左右四個方向的自動調整,保證壓仰拱棧橋設計的靈活性,其總裝結構見圖1。由圖可知,棧橋下混凝土施工能使車輛從棧橋上至下臺階依次填土,并與不同的梯形開挖方法相結合。液壓仰拱棧橋最大載重為60 t,是一種由水力、電氣操縱的橋梁,該橋梁具備12 m的整體式倒拱模板,有效施工長度為36 m,線路系統鋪設電纜便于施工及維修。

圖1 液壓仰拱棧橋總裝圖

(2)襯砌臺車。襯砌臺車可實現自動行走,軌道自動鋪軌,并設有鎖止機構,確保了精確定位。由圖2可知,襯砌臺車需要足夠的強度來支撐各種組件,待襯砌臺車在裝配完畢后,必須經過檢驗,才能投入使用。

圖2 襯砌臺車結構示意圖

1.2 能耗特性分析

在液壓仰拱棧橋建設和襯砌臺車行走過程中,能耗主要發生在液壓操作系統和數控切割機中。

1.2.1v液壓操作系統

液壓操作系統中液壓泵是用來驅動系統的,其能耗公式為:

Ea=(1-Wf·Wd·We)·ta

(1)

其中,Wf、Wd、We分別為匹配功率、轉換功率和傳輸功率;ta為液壓操作時長[3]。

1.2.2 數控切割機

由于在數控切割機中的啟動階段,數控滾齒機床開啟過程耗能較少,可忽略不計[4]。對于待機、空載、切削、換刀這四個階段能耗,計算過程如下。

待機能耗計算公式為:

(2)

其中,Ws為待機功率;ts為待機時長[6]。

空載能耗計算公式為:

(3)

切削能耗計算公式為:

(4)

其中,e0、e1、e2為附加載荷系數;r為切入深度;Wb為切削功率;tb為切削時長[6]。

換刀能耗計算公式為:

(5)

其中,Wc為換刀功率;tc為換刀時長。

數控切割機中滾齒機床應用過程中,各個階段功率相對穩定。

2 面向效率最大化的多目標優化模型構建

加工能耗低、時間短是多目標優化模型構建的基礎,構建目標模型,利用帝國競爭算法求解模型[7],由此得到最優化結果。

2.1 優化目標函數構建

通過對液壓操作系統和數控切割機加工過程進行分析,構建能耗多目標優化模型,如下所示:

(6)

由式(6)可知,該模型的構建充分考慮了液壓操作系統中液壓泵和數控切割機中滾齒機床的加工特性[8]。

2.2 約束條件

對液壓操作系統和數控切割機加工過程的約束,是在確保加工零部件質量和自身性能前提下進行的,優化變量應滿足以下條件:

1)液壓操作系統。液壓操作系統是通過液壓泵驅動系統的,液壓泵運行頻率滿足的約束條件為:εmin≤ε≤εmax,εmin和εmax分別表示液壓泵運行所允許的最小和最大頻率。

歸一化處理全部約束條件,為構建多目標優化模型提供約束范圍。

2.3 多目標優化模型構建

根據上述多目標優化函數和約束條件,構建的多目標優化模型,如下所示:

(7)

式(7)是通過構建加工能耗低、加工時間短的模型來實現機械加工工藝效率最大化的。通過對構建的多目標優化模型求解,獲取機械加工工藝效率最大化的加工工藝路線。

2.4 基于帝國競爭算法的多目標優化模型求解

為了獲取機械加工工藝最優路徑,需對構建的多目標優化模型求解,為此,提出了一種帝國競爭算法[12]。該方法模擬帝國殖民競爭機制,利用強權手段進行帝國主義國家之間競爭,即只剩下一個組合解集時算法收斂,從而獲得全局最優。求解步驟如下。①步驟1:帝國初始化建立。根據上述優化的參量構建優化變量矩陣,以總加工能耗低和總加工時間短的國家為目前的解決方案,剩余的國家作為備選方案,從而實現了建立帝國的初始化。②步驟2:帝國之間同化。所有的候選解都是通過一個隨機數值來控制帝國之間同化的。在此基礎上,對每個候選解的間距進行了計算,以保證每個候選解都可以從多個方向逼近。③步驟3:帝國內更新。若所有候選解都與當前解相近,則若存在一種具有較低代值的候選解,那么候選解的交換位置為帝國內更新的方案。④步驟4:殖民地間競爭。為了衡量現行方案的能耗,首先評估各種方案的各項指標;然后按照各個方案的相對成本,確定各個方案所有權;最后按照各自現有方案權限,向各個殖民地國家進行優先排序。⑤步驟5:帝國吞并算法終止。在多次迭代后,最弱解會逐漸失去相應候選解。將它們最優解進行融合,形成了新一代備選方案。在僅有一個最優解集合的情況下,得到了最優解。

3 實驗

本研究以中鐵十八局集團第一工程有限公司涿州機械廠在加工過程中用到的數控切割滾齒為例,使用監控實驗平臺采集并監控滾齒操作數據,驗證文本研究的合理性。

3.1 機床能效監控實驗平臺

機床能效監控實驗平臺通過將hc33c3功率傳感器與機床電氣柜串聯,實現了對滾齒機輸出電流和電壓的實時監測,其結構見圖3。

圖3 機床能效監控實驗平臺

由圖3可知,通過濾波可以在智能終端上實時顯示采集數據,將實測數據輸入Minitab 17中。對這些實測數據進行擬合處理,得到監控的相關參數,如表1所示。

表1 相關參數

3.2 實驗數據分析

理想情況下,從加工時間和加工總量角度分析加工效率,如圖4所示。由圖可知,隨著加工時間增加,加工總量也增加,其中換刀模式下的加工效率為最大值,其次是待機、切削、空載和操作系統。

圖4 不同加工時間下的加工總量數據分析

對于實驗分析,設定三種情況,對于這三種情況,實際加工效率見表2。由表可知,以待機模式生產效率作為參考依據,使用所提方法在只優化加工能耗時,優化后加工效率為81%。只優化加工時間時,優化后加工效率為62%;能耗和時間均優化時,優化后加工效率為97%,與只優化加工能耗相比,待機加工效率優化了16%,是所有加工目標中優化效率差最大的。

表2 實際加工效率分析

3.3 實驗結果與分析

為了驗證所構建模型的合理性,將其與傳統方法的加工效率進行對比分析,對比結果見圖5。由圖可知,傳統方法在能耗和時間均優化時,優化后的加工效率最高為83%。所提方法在只優化加工能耗時,優化后的加工效率最高為82%;只優化加工時間時,優化后加工效率最高為64%;能耗和時間均優化時,優化后加工效率最高為96%,且與實際加工效率數值更接近,最大誤差為2%。

(a)基于改進遺傳算法的工藝重組方法

所提方法能夠使加工效率明顯提高,同時降低工藝規劃復雜程度,快速收斂到最優解。為了驗證這一特性,將其與傳統方法進行對比分析,結果如圖6所示。由圖可知,以加工效率為80%作為優化目標,基于改進遺傳算法的工藝算法的迭代次數為250次,迭代次數最多;考慮效率最大化多目標優化模型的迭代次數為100次,迭代次數最少,說明該方法求解效率最優。

圖6 三種方法求解效率對比

4 結束語

本研究構建的基于效率最大化的機械加工工藝路線多目標優化模型,為降低能耗、縮短加工時間提供了理論依據和方法支撐。然而,滾齒機的能量消耗也會受多種因素影響,因此,在今后工作中,應著重探討滾齒機在線實時磨損對滾齒能量的影響,由此提高加工效率。