基于ELM和DE-NSGAIII的齿盘切削参数优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

齿盘作为机械传动、精密设备中的核心零部件（如工程机械减速器、航空发动机齿轮箱），其加工精度（齿形误差、表面粗糙度）和加工效率（材料去除率、加工时间）直接影响设备的传动稳定性、使用寿命和生产成本。齿盘切削加工（如铣齿、滚齿、插齿）是决定其性能的关键工序，而切削参数（切削速度、进给量、切削深度等）的选择对加工质量、效率和成本具有显著耦合影响：

• 提高切削速度可提升效率，但易导致切削温度升高、刀具磨损加剧，降低表面质量；

• 减小进给量能改善表面粗糙度，但会降低材料去除率，增加加工时间；

• 增大切削深度可提高效率，但会增大切削力，可能引发工件变形或机床振动。

传统切削参数优化依赖经验公式或单目标实验，存在以下局限：

1. 多目标冲突（质量、效率、成本）难以平衡，无法获得全局最优解；

2. 实际切削实验成本高、周期长，难以覆盖全参数空间；

3. 传统优化算法（如 NSGAIII）在复杂非线性空间中搜索效率低，易陷入局部最优。

因此，本文提出ELM 代理模型 + DE-NSGAIII 多目标优化框架：

• 极限学习机（ELM）作为代理模型，快速构建切削参数与多目标之间的非线性映射关系，替代昂贵的真实切削实验；

• 差分进化（DE）改进的 NSGAIII 算法（DE-NSGAIII），提升多目标优化的搜索效率和 Pareto 解的分布均匀性，实现齿盘切削参数的多目标最优配置。

该方案兼顾优化精度与工程实用性，为齿盘高效精密加工提供技术支撑。

⛳️ 运行结果

=== DE-NSGAIII优化结果分析 ===

最小切削力解:

参数: Nr=0.40mm, Vc=59.73m/min, f=0.10mm/r, ap=0.75mm

目标: Fc=68.35N, Se=2.19J/mm³

最小比能耗解:

参数: Nr=1.20mm, Vc=75.00m/min, f=0.26mm/r, ap=1.24mm

目标: Fc=217.05N, Se=1.65J/mm³

中心点参数比较:

中心点: Fc=195.43N, Se=2.25J/mm³

最小切削力优化增益: 65.03%

最小比能耗优化增益: 26.71%

帕累托前沿多样性指标: 43.6829

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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