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作者：班希翼;李强;贺小龙;余建勇;
单位：郑州铁路职业技术学院机车车辆学院;河南科技大学机械工程学院;重庆文理学院机械工程系;郑州铁路职业技术学院教务处;
摘要：研究了高速条件下的滚齿工艺参数设置与优化方面的工作，采用新的非支配遗传算法NSGA-Ⅱ设计了相应的优化数学模型，优化达到最低能耗以及最长的刀具使用期限，再以遗传反向传播算法（GABP）神经网络为目标设置预测模型并建立适应度函数，完成迭代优化后获得匹配滚齿工艺的Pareto最优条件。研究结果表明：这里预测模型经过5次循环计算后，均方差为10-5，得到0.000425的最优值，推断上述网络满足良好的稳定性。刀具寿命误差相对后者降低16%，降低了36%的能量损耗，发现GABP算法具备更优收敛能力。Pareto解集获得了比相近加工样本集更优的性能，因此采用多目标优化模型可以确保加工能耗和刀具使用寿命同时达到最佳状态。该研究对提高的滚齿加工工艺参数以及提高机加工效率具有很好的实际应用价值。
关键词：滚齿;;工艺参数;;BP神经网络;;遗传算法;;多目标优化
基金资助：河南省高等学校重点科研项目（22A520050）;; 河南省教育科学规划一般课题（2021YB0618）
