数控车床作业的一项多优化策略[外文翻译].rar
数控车床作业的一项多优化策略[外文翻译],数控车床作业的一项多优化策略摘要：由于吉尔伯特（1950）在加工经济学中的第一次研究，切削条件的优化一直并且仍然是一个活跃的研究领域。许多概念和优化程序已经从那时起朝着获得最佳条件开发，尽可能的考虑到许多变数影响。然而，这些技术的使用在可切削性的数据库系统、数控部分编程系统和工艺设计系统至今为止是相当有限的，即使这里迫...
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内容介绍
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数控车床作业的一项多优化策略
摘要：
由于吉尔伯特（1950）在加工经济学中的第一次研究，切削条件的优化一直并且仍然是一个活跃的研究领域。许多概念和优化程序已经从那时起朝着获得最佳条件开发，尽可能的考虑到许多变数影响。然而，这些技术的使用在可切削性的数据库系统、数控部分编程系统和工艺设计系统至今为止是相当有限的，即使这里迫切需要这种技术。 现有的优化方案并不一定比最适宜的加工方案差。若干文献著作的报道都将问题由多通向双通限制以简化待解决的问题或者把问题当作单通问题。
本文为多通车床运作有效的优化加工条件描述了一种方法论展开图。目的是利用最优、甚至深度削减战略，以简化解法这决定了近优化和切实可行的解决办法。该解决方案可以便利地应运于数控车床的部分程序。这些工作可以提供工业经济加工学中更广泛的接受度和更实际的应用。
（关键词：经济加工学，多通回转）
1. 序言
计算机辅助制造（CAM）可以被看作制造业过程中，计算机规划、管理和控制的有效利用。部分编程和工艺规划是众多CAM活动中的两个。工艺规划是一个生产计划的任务，即产品从原材料到成品的规划。虽然许多计算机辅助工艺设计（CAPP）系统广泛地处理了选择和排序的加工业务，一个支持它们可加工性数据（或加工数据）选择的普遍方法并没有被系统地解决。加工数据的选择以满足经济目标函数尤其重要，因为所使用的数据影响整体制造成本。部分编程系统，如：EXAPT和SMARTCAM，用可加工技术来确定最优加工参数，还相对滞后。由于低进给的普遍使用，从而增加了成本和时间的百分比组成。从可加工性数据库系统获得的加工数据，在加工操作中由于人数众多涉及的因素，可能不适合或不适合优化为某一特定的加工情况[2]。最近我们企图利用以知识为基础的系统来提高系统加工数据的可靠性，以满足机械方面的某些要求[3]。
一些在通用业务中优化加工条件的程序以被报导。几个以往工程审议的多通操作中，只有两个项目通过，减少了问题的复杂性和计算时间。优化问题之前由预先深度减为整理和粗通行的假设，是可以解决的[4]。利用微分学技术，以获得最佳的解决办法仍是一个普遍报道的策略。这基本上是选择尽可能高切削深度的顺序搜索技术，然后每通进给和最后切割速度[7]。然而，这样的策略并不一定有最好的解决办法[9]。
摘要：
由于吉尔伯特（1950）在加工经济学中的第一次研究，切削条件的优化一直并且仍然是一个活跃的研究领域。许多概念和优化程序已经从那时起朝着获得最佳条件开发，尽可能的考虑到许多变数影响。然而，这些技术的使用在可切削性的数据库系统、数控部分编程系统和工艺设计系统至今为止是相当有限的，即使这里迫切需要这种技术。 现有的优化方案并不一定比最适宜的加工方案差。若干文献著作的报道都将问题由多通向双通限制以简化待解决的问题或者把问题当作单通问题。
本文为多通车床运作有效的优化加工条件描述了一种方法论展开图。目的是利用最优、甚至深度削减战略，以简化解法这决定了近优化和切实可行的解决办法。该解决方案可以便利地应运于数控车床的部分程序。这些工作可以提供工业经济加工学中更广泛的接受度和更实际的应用。
（关键词：经济加工学，多通回转）
1. 序言
计算机辅助制造（CAM）可以被看作制造业过程中，计算机规划、管理和控制的有效利用。部分编程和工艺规划是众多CAM活动中的两个。工艺规划是一个生产计划的任务，即产品从原材料到成品的规划。虽然许多计算机辅助工艺设计（CAPP）系统广泛地处理了选择和排序的加工业务，一个支持它们可加工性数据（或加工数据）选择的普遍方法并没有被系统地解决。加工数据的选择以满足经济目标函数尤其重要，因为所使用的数据影响整体制造成本。部分编程系统，如：EXAPT和SMARTCAM，用可加工技术来确定最优加工参数，还相对滞后。由于低进给的普遍使用，从而增加了成本和时间的百分比组成。从可加工性数据库系统获得的加工数据，在加工操作中由于人数众多涉及的因素，可能不适合或不适合优化为某一特定的加工情况[2]。最近我们企图利用以知识为基础的系统来提高系统加工数据的可靠性，以满足机械方面的某些要求[3]。
一些在通用业务中优化加工条件的程序以被报导。几个以往工程审议的多通操作中，只有两个项目通过，减少了问题的复杂性和计算时间。优化问题之前由预先深度减为整理和粗通行的假设，是可以解决的[4]。利用微分学技术，以获得最佳的解决办法仍是一个普遍报道的策略。这基本上是选择尽可能高切削深度的顺序搜索技术，然后每通进给和最后切割速度[7]。然而，这样的策略并不一定有最好的解决办法[9]。
