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摘要：本发明公开了一种面向多工艺的复杂曲面加工区域分解与工艺参数优化方法，属于复杂曲面工件机器人加工技术领域。该方法首先对复杂曲面的曲面模型进行参数化和离散化处理，通过聚类分区和定义边界进行复杂曲面分解，得到多个单元，然后结合工件表面几何复杂度和相关工艺参数计算工艺作业复杂度，根据各单元的工艺作业复杂度进行复杂曲面分解调整，基于工艺参数对作业效能的影响分析并实现各单元内工艺参数的优化，最终完成复杂曲面的工艺自适应性单元分解，得到效能最优的工艺参数组合，为复杂曲面加工质量和效率的提升奠定了良好的基础。
主权项：1.一种面向多工艺的复杂曲面加工区域分解与工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对复杂曲面进行建模，得到曲面模型；步骤S2，采用参数线对复杂曲面进行离散，提取曲面离散点并对其类型进行判断，得到多个具有不同特征的离散点子集；步骤S3，采用模糊c均值聚类算法计算各个离散点子集的中心，通过最小化目标函数将具有相似特征的曲面离散点进行聚类，在待加工区域内连接相邻的离散点子集的中心，并基于垂直平分线划分边界，得到多个单元，完成曲面初始分解；步骤S4，基于曲面初始分解得到的多个单元，综合考虑几何特征与工艺参数，计算工艺作业复杂度；步骤S5，遍历曲面初始分解得到的所有单元，基于K均值聚类方法对工艺作业复杂度超出阈值的单元进行二次细分，采用根据复杂曲面工件表面粗糙度和磨抛加工效率作为作业效能的评定参数，基于已知的磨抛加工工艺参数和工艺作业复杂度并使用人工神经网络构建对工件表面粗糙度进行预测的复杂工件表面粗糙度预测模型；步骤S6，对构建的复杂工件表面粗糙度预测模型进行磨抛样本数据训练；步骤S7，基于训练后的复杂工件表面粗糙度预测模型，并结合磨抛加工效率，建立多目标优化数学模型，通过遗传算法对工艺参数进行优化并求解多目标优化数学模型，得到各单元的最佳工艺参数组合。
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百度查询： 湖南大学 面向多工艺的复杂曲面加工区域分解与工艺参数优化方法
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