基于改進型遺傳算法的數控銑削參數優(yōu)化

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摘要數控加工在傳統(tǒng)制造業(yè)與國防戰(zhàn)略產業(yè)中的運用日益廣泛，而優(yōu)化銑削參數與加工的效率、質量與成本息息相關。首先構建了帶約束性的多目標優(yōu)化函數作為參數優(yōu)化模型，進而采用 ENDE-NSGA-II 的方法完成參數優(yōu)化，該方法采用 NDX 交叉算法、CA 排序方法和 DE 策略能增大搜索區(qū)間，可通過累積單體 Pareto 序列結果與密度參量保證群體多元化分布，并提升收斂速率。（剩余13097字）