轨道车辆车轴数控加工切削参数多目标优化策略     

轨道车辆于现代交通运输领域占据着颇为重要的地位，车轴身为轨道车辆关键的承载部件，需承受极大的交变载荷，其质量与轨道车辆的运行安全有着直接关联。数控加工技术因具备高精度、高效率以及高自动化这类优势，已然成为轨道车辆车轴加工所采用的主要方式。不过呢，在数控加工期间，切削参数的抉择属于一个较为复杂的多目标优化方面的问题，会涉及到加工质量、加工效率以及加工成本等诸多层面。若能合理地对切削参数予以优化，那么既可以确保车轴加工的精度以及其表面质量，又能够提升加工效率，同时还能降低加工成本，这对于轨道车辆制造业的发展来讲，无疑有着十分重要的意义。

一、轨道车辆车轴数控加工切削参数多目标优化目标

（一）加工质量目标

在轨道车辆车轴的加工过程中，对尺寸精度的要求是非常高的，尤其是轴颈直径的公差，通常需要控制在几微米的级别。这是因为切削参数，包括切削速度、进给量和切削深度，都会对尺寸精度产生显著的影响。如果切削速度过高，可能会导致刀具磨损加剧，进而影响到尺寸精度；而如果进给量和切削深度过大，则可能会导致工件产生变形，从而偏离设计尺寸。此外，良好的表面质量能够显著提高车轴的疲劳强度和耐腐蚀性。如果切削参数选择不当，可能会导致车轴表面出现粗糙度增加、划痕、烧伤等缺陷。

（二）加工效率目标

在制造业领域当中，加工效率无疑属于极为关键的一项指标，而它主要是由单位时间里能够切除的材料体积所决定的。若想要切实有效地提高加工效率，其实是能够凭借多种途径来达成这一目的的。一方面，对切削速度加以提高不失为一种相当直接且有效的办法，要知道，切削速度要是能变得更快的话，那就意味着在同样的时间范畴内是可以切除更多的材料的。另一方面，把进给量予以增大同样也是非常重要的一种手段，毕竟进给量一旦增加，就能够让刀具在单位时间里移动更为长远的距离，如此一来也就能够切除更多的材料了。

（三）加工成本目标

加工成本属于一个综合性的概念范畴，其涵盖了刀具成本、设备能耗成本、人工成本等诸多方面。刀具成本和刀具的使用寿命之间存在着极为密切的关联，与此同时，切削参数会对刀具的磨损速度产生直接的影响。要是能够挑选出合理的切削参数，那么便可以延长刀具的使用时长，还能够降低刀具更换的频次，进而使得刀具成本得以减少。设备能耗成本和切削参数所引发的功率消耗有着一定的关联，在对切削参数予以优化的情况下，就能够有效地让能耗有所降低。

二、轨道车辆车轴数控加工切削参数多目标优化策略

（一）基于经验公式的优化策略

在金属切削这个领域当中，基于经验公式所形成的优化策略可以说是一种颇为实用的办法。这种策略主要是把金属切削相关理论同长期积累下来的实践经验相互结合起来，进而总结归纳出一连串的经验公式，而这些公式是能够助力建立起切削参数和诸如加工质量、加工效率以及加工成本等关键目标彼此之间的关联的。就好比说，凭借切削力方面的经验公式，能够结合车轴材料所具有的特性以及刀具材料自身的特性，从而计算出在保证加工质量的基础之上，较为合理的切削参数的范围。当初步去确定切削参数的时候，是可以借助这些经验公式来做初步估算的。拿车轴常用的合金钢材料来举例的话，就能够依据经验公式算出合适的切削速度、进给量以及切削深度的初始数值，之后再依照实际的加工情形去做细微的调整。

（二）基于数值模拟的优化策略

在轨道车辆车轴展开数控加工之际，基于数值模拟所形成的优化策略不失为一种颇为有效的方式。借助有限元分析软件，能够针对车轴的数控加工流程展开数值模拟操作。起初，得要构建起车轴加工所需的几何模型、材料模型以及切削模型，接着凭借这些模型去模拟在各不相同的切削参数条件下所产生的切削力状况、切削温度的具体分布情形以及工件会出现的变形情况，进而对加工质量和加工效率予以预测。就好比说，通过对切削温度场加以模拟，便可以剖析不同的切削参数给刀具磨损以及工件表面质量所带来的影响。在实际开展加工之前，能够运用数值模拟软件针对多种多样的切削参数组合实施模拟分析，从中筛选出相对更优的参数方案。例如经过模拟能够察觉到，在特定的车轴加工环节，适度降低切削速度并且增大进给量，不但能够确保加工质量，而且还可以提升加工效率。数值模拟能够以较为直观的方式展现加工过程，为参数优化给予可视化的参照依据，只不过模拟结果的精准程度在很大程度上取决于模型的准确程度以及参数设置是否合理。

（三）基于智能算法的优化策略

在切削参数展开多目标优化之际，基于智能算法所制定的优化策略彰显出了独有的优势。运用像遗传算法、粒子群优化算法这类智能算法，能够针对切削参数施行有效的多目标优化操作。这些智能算法是通过模拟生物进化或者群体智能方面的行为，进而在解空间当中去搜寻最优解。就拿遗传算法来讲，把切削参数编码成为染色体的形式，借助选择、交叉以及变异等一系列遗传操作，逐步地展开迭代优化，促使解朝着多目标最优的方向去逐步靠近。把加工质量、加工效率以及加工成本等诸多目标函数输入到智能算法程序里面，同时设置好算法参数，诸如种群规模、迭代次数等等，随后运行算法来求解。例如，利用粒子群优化算法针对车轴数控加工的切削参数予以优化，所获取到的参数组合在确保加工质量的基础之上，能够较为明显地提升加工效率，并且还能降低加工成本。智能算法具备全局搜索的能力，能够妥善处理多目标优化方面的问题，不过其计算量相对而言是比较大的，所以需要一定的计算资源以及时间来支撑。

结论

轨道车辆车轴在数控加工时，对其切削参数开展多目标优化工作，这对于提升车轴加工质量、提高加工效率以及削减加工成本而言，是极为关键的一点。明确像加工质量、加工效率还有加工成本等这些优化目标后，运用依据经验公式、结合数值模拟并且借助智能算法所形成的优化策略，就能够给车轴数控加工制定出科学且合理的切削参数方案来。从实际案例来看，经过优化的切削参数确实可以有效地改良车轴加工的效果，进而促使轨道车辆制造业的生产水平得以提升。

参考文献：

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