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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种考虑铣削全周期刀具磨损对可加工性影响的纤维增强聚合物复合材料加工参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411734790.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种考虑铣削全周期刀具磨损对可加工性影响的纤维增强聚合物复合材料加工参数优化方法是由和延立;樊宇祥;罗靖设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑铣削全周期刀具磨损对可加工性影响的纤维增强聚合物复合材料加工参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑铣削全周期刀具磨损对可加工性影响的纤维增强聚合物复合材料加工参数优化方法，其包括：首先建立切削力、加工质量、分层损伤关于切削进展的多元回归拟合模型，然后以机床、刀具和工件的要求构建约束条件，之后依据拟合模型和约束条件构建以最大化切削加工效率和刀具寿命为目标的切削参数优化模型，最后利用改进的蜣螂优化算法来计算纤维增强聚合物复合材料FRP铣削工艺的最佳参数，并通过pareto图的方式输出结果。此方法充分考虑了刀具在FRP铣削加工周期内刀具磨损进展对铣削力、加工表面粗糙度、铣削分层损伤等可加工性的影响，另一方面算法采用局部搜索和全局搜索相结合的策略，具有收敛速度快、求解精度高的特点。

本发明授权一种考虑铣削全周期刀具磨损对可加工性影响的纤维增强聚合物复合材料加工参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑铣削全周期刀具磨损对可加工性影响的纤维增强聚合物复合材料加工参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1根据切削加工的实验数据构建切削力、加工质量、分层损伤关于切削进展的多元回归拟合模型； 2根据数控机床的性能和被加工零件的表面加工质量要求，确定拟合模型的约束条件； 3结合步骤1中所述的拟合模型以及步骤2中所述的约束条件，构建多目标切削参数优化模型； 4应用改进的蜣螂优化算法对切削参数优化模型进行求解； 所述步骤4具体包括以下子步骤： 4.1设定算法的基本参数，包括种群数目Np、最终输出的pareto解集中解的数量N、四部分种群占所有种群的比例、当前迭代次数t以及最大迭代次数T，同时应用混沌序列产生初始种群Qt，t=0，具体如下： ，，r=4 ，d=1，2，3，4，5 式中为第n个个体的位置，和分别为问题解搜索空间第d维的上、下限，第i个个体位置的第d维，为第i个个体位置在问题解搜索空间中的第d维坐标值； 4.2计算种群Q0中各个个体位置的相应适应度，检查并标记种群中的每个个体是否被其他个体支配； 4.3应用传统蜣螂优化算法对种群中的个体位置进行更新，将种群Qt中的个体依照在种群中的顺序按比例分为以下四种：推球蜣螂、育雏蜣螂、小蜣螂、小偷蜣螂，对四种蜣螂分别执行不同的策略进行更新； 4.3.1推球蜣螂的位置更新方式为： 其中，t表示当前迭代次数；表示第i只蜣螂在第t次迭代时的位置；α随机选取1或-1；k取0.1；b取0.3；用于模拟光强变化；表示全局最差位置； 遇到障碍物后，位置更新方式为： 其中，∈[0，π]，当分别为0，π2或π时，蜣螂不更新位置； 4.3.2育雏蜣螂的位置更新方式为： 其中，表示当前局部最佳位置，和分别表示产卵区的下界和上界，，T表示最大迭代次数，和分别表示优化问题的下界和上限，是第t次迭代时第i个育雏蜣螂的位置信息，b1和b2表示两个大小为1×D的独立随机向量，D是优化问题的维数； 4.3.3小蜣螂的位置更新方式为： 其中表示全局最佳位置，和分别表示最佳觅食区域的下限和上限，表示第i只小蜣螂在第t次迭代的位置信息，表示服从正态分布的随机数，表示属于0,1的随机向量； 4.3.4偷窃蜣螂的位置更新方式为： 其中表示第i只偷窃蜣螂在第t次迭代时的位置信息，g是服从正态分布的大小为1×D的随机向量，S取0.5； 4.4判断新种群中每个个体的位置所对应的解集是否超过了切削参数的界限并采取相应措施，之后计算新种群中的所有个体位置的适应度并判断各个个体是否被其他个体所支配，将各个个体的支配个体和被支配个体记录下来； 4.5合并种群Qt以及Qt-1以及现有的pareto解集中所有个体的个体位置，对步骤4.2和步骤4.4中记录的所有非支配解进行比较，找出合并种群后的所有非支配解，之后将所有的非支配解按照拥挤距离进行排序，取前N个非支配解放入pareto解集当中，将这些解视为最优pareto解集； 4.6检查是否达到最大迭代次数T，如果没有达到则重复步骤4.3到4.6直至达到最大迭代次数，此时的pareto解集即为最优pareto解集。

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