ЗАСТОСУВАННЯ ЕВОЛЮЦІЙНИХ МЕТОДІВ ОПТИМІЗАЦІЇ ДЛЯ ВИБОРУ РЕЖИМІВ ШЛІФУВАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2021-4(26)-97-105Ключові слова:
еволюційні методи; оптимізація; параметри шліфування; генетичний алгоритм; швидкістьАнотація
У статті розглянуто задачу визначення режимів шліфування за допомогою еволюційних методів оптимізації. З метою запобігання передчасній збіжності алгоритму важливо забезпечити поступову концентрацію набору розв’язків у напрямку області глобального екстремуму. Для цього параметри алгоритму мають бути налаштовані таким чином, щоб забезпечити покращення середньої пристосованості популяції на основі отриманих рішень та одночасний пошук нових рішень в області допустимих розв’язків. Результати оптимізації технологічного процесу шліфування за допомогою представленого еволюційного алгоритму, класичного генетичного алгоритму, методу мурашиної колонії, методу рою часток та методу розсіювання виявили перевагу запропонованого підходу з погляду швидкості збіжності при незмінній надійності для всіх алгоритмів.
Посилання
Wen X. M. Micro-computer-based optimization of the surface grinding process / X. M. Wen, А. А. О. Tay, A. Y. C. Nee // Journal of Materials Processing Technology. − 1992. – Vol. 29(1−3). – Pр. 75-90.
Slowik A. Multi-objective optimization of surface grinding process with the use of evolutionary algorithm with remembered Pareto set / А. Slowik, J. Slowik // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. − 2008. – Vol. 37, Issue 7. -Pр. 657-669.
Saravanan R. A multi-objective genetic algorithm (GA) approach for optimization of surface grinding operations / R. Saravanan, Р. Asokan, М. Sachidanandam M. // International Journal of Machine Tools and Manufacture. − 2002. – Vol. 42, Issue 12. – Pр. 1327-1334.
Baskar N. Ants colony algorithm approach for multi-objective optimisation of surface grinding operations / N. Baskar, R. Saravanan, Р. Asokan, G. Prabhaharan // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. − 2004. – Vol. 23, Issue 5. – Pр. 311-317.
Aravind M. Optimization of Surface Grinding Process Parameters by Taguchi method and Response Surface Methodology / М. Aravind, S. Periyasamy // International Journal of Engineering Research and Technology. – 2014. − Vol. 3, Issue 5. − Pр. 1721-1727.
Güven O. Application of the Taguchi method for parameter optimization of the surface grinding process / О. Güven, O. // Materialpruefung/Materials Testing. – 2015. – Vol. 57. – Pр. 43-48.
Patil P. J. Analysis of process parameters in surface grinding using single objective Taguchi and multi-objective grey relational grade. / P. J. Patil, C. R. Patil // Perspectives in Science. – 2016. – Vol. 8. – Pр. 367-369.
Krishna A. G. Retracted: optimization of surface grinding operations using a differential evolution approach / A. G. Krishna // Journal of materials processing technology. – 2007. – Vol. 183, Is. 2-3. – Pр. 202-209.
Lee K. M. Improved differential evolution approach for optimization of surface grinding process / К. М. Lee, M. R. Hsu, J. H. Chou, C. Y. Guo // Expert Systems with Applications. – 2011. – Vol. 38, Issue 5. – Pр. 5680-5686.
Krishna A. G. Multi-objective optimisation of surface grinding operations using scatter search approach / A. G. Krishna, К. М. Rao // The Inter
Pawar P. J. Multiobjective optimization of grinding process parameters using particle swarm optimization algorithm / P. J. Pawar, R.V. Rao, J. P. Davim // Materials and Manufacturing Processes. − 2010. − Vol. 25, Issue 6. – Pр. 424-431.
Lin X. Enhanced Pareto particle swarm approach for multi-objective optimization of surface grinding process / Х. Lin, Н. Li // Proceedings of the Second International Symposium on Intelligent Information Technology Application. − 2008. − Vol. 2. − Pр. 618-623.
Zhang G. Multi-objective optimization for surface grinding process using a hybrid particle swarm optimization algorithm / G. Zhang, М. Liu, J. Li, W.Y. Ming, Х.Y. Shao, Y. Huang // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. − 2014. − Vol. 71, Issues 9-12. – Pр. 1861-1872.
Пантелеев А. В. Модифицированный генетический алгоритм условной оптимизации с бинарным кодированием / А. В. Пантелеев, Н. П. Апостол // Научный вестник МГТУ ГА. Серия : Прикладная математика. Информатика. – 2007. − № 120. – С. 24-31.
Попов В. А. Оптимизационные задачи на основе генетического поиска / В. А. Попов, А. В. Бердочник // Системи обробки інформації. – 2010. – Вип. 9(90). – С. 217-220.
Пантелеев А. В. Методы глобально оптимизации. Метаэвристические стратегии и алгоритмы / А. В. Пантелеев, Д. В. Метлицкая, Е. А. Алешина. – М. : Вузовская книга, 2013. – 244 с.
Тонконогий В. М. Вибір параметрів шліфування плазмових покриттів при багатокритеріальній оптимізації технологічного процесу / В. М. Тонконогий, О. В. Рибак // Сучасні технології в машинобудуванні. − 2018. – Вип. 13. – С. 60-68.
Рибак О. В. Математичне моделювання, аналіз та оптимізація в САПР технологічного процесу шліфування плазмових покриттів : дис. … канд. техн. наук / О. В. Рибак. – Одеса : ОНПУ, 2019. − 162 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
