Розробка модифікованого генетичного алгоритму для вибору параметрів процесу плоского шліфування плазмових покриттів

Abstract

Шліфування поверхонь з нанесеним плазмовим покриттям передбачає досягнення заданої точності та шорсткості деталі і водночас має на меті унеможливлення утворення та розвитку дефектів, таких як тріщини, сколювання, припікання, відшаровування покриття від основи тощо. Розглянуто оптимізацію технологічного процесу плоского шліфування, яка полягає у пошуку та-ких параметрів обробки, за яких досягається максимальна продуктивність за мінімальної втрати матеріалу покриття. Для розв’язання задачі багатокритеріальної оптимізації з великою кількістю обмежувальних умов запропоновано використовувати еволюційний пошук параметрів на множині допустимих режимів технологічного процесу обробки. Оскільки наведені умови та критерії оптимальності вимагають значних обчислювальних витрат, на початкових етапах розв’язання вирішено реалізувати паралельний генетичний алгоритм. Коли пошук Парето-оптимальних рішень у різних підгрупах зосереджується в деякій спільній області простору допустимих розв’язків, то пропонується перейти до розгляду загальної оптимізації шляхом побудови адитивної згортки згідно з методом зваженої суми критеріїв. Враховуючи характеристики процесу плоского шліфування та умови забезпечення якості оброблення поверхні, запропоновано модифікований генетичний алгоритм для системи автоматизованого проектування процесу шліфування плазмових покриттів. Пошук оптимального рішення відбувається у просторі параметрів, що визначається швидкістю та глибиною різання, властивостями покриття та шліфувального круга, основним часом обробки, температурою в зоні обробки, величиною і знаком поверхневих напружень тощо. Порівняння результатів роботи модифікованого генетичного алгоритму з класичним генетичним алгоритмом та іншими еволюційними методами, що використовуються для оптимізації процесу шліфування, проводилось шляхом серії випробувань з метою оцінювання швидкості їхньої збіжності. Дослідження виявило скорочення часу, необхідного для визначення оптимального рішення, без зниження надійності розв’язку задачі, що підтверджує перевагу модифікованого генетичного алгоритму під час пошуку оптимальних технологічних параметрів шліфування плазмових покриттів.

Grinding surfaces with sprayed plasma coatings implies achieving the specified accuracy and roughness of a finished workpiece, and at the same time is intended to avoid occurring and development of various defects, such as cracks, chip-ping, grinding burns, peeling the coating off the substrate etc. Optimization of this technological process consists in searching such grinding parameters that provide maximum grinding productivity and minimal loss of the coating material. In order to solve multi-objective optimization problem with large number of limiting conditions, evolutionary parameters search on the set of acceptable regimes of technological process is suggested to be used in this paper. Since presented conditions and optimality criteria require significant computational burden, parallel genetic algorithm is implemented at the initial stages of problem solving. When searching Pareto optimal solutions in different subsets is concentrated in some shared space of feasible solutions, it is suggested to consider general optimization by building an additive function according to the weighted sum criteria method. Depending on the grinding process characteristics and the conditions that ensure quality of surface processing, modified genetic algorithm for the computer-aided design system of plasma coatings grinding process is pre-sented in this paper. Searching for the optimal solution is carried out in the space of system parameters defined by velocity and depth of cut during grinding, features of the sprayed coatings and the grinding wheel, time of processing, temperature, stresses etc. Comparative performance of the modified genetic algorithm with classical genetic algorithm and other evolu-tionary methods used for grinding process optimization was carried out by set of tests in order to evaluate their convergence rate. This research reveales reducing the time needed to determine optimal solutions without reducing their reliability that confirms an advantage of the modified genetic algorithm for searching optimal technological parameters of plasma coatings grinding process.