CN116466651A - 基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法及系统 - Google Patents

基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法及系统 Download PDF

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CN116466651A CN202310407999.0A CN202310407999A CN116466651A CN 116466651 A CN116466651 A CN 116466651A CN 202310407999 A CN202310407999 A CN 202310407999A CN 116466651 A CN116466651 A CN 116466651A
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Abstract

本发明公开一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法及系统，参数优化方法包括以下步骤：S1：选择设计变量；S2：建立目标函数；S3：建立约束条件；S4：处理约束条件；S5：求解优化模型；本发明主要采用混合启发式算法来进行数控加工工艺参数的优化求解，混合启发式算法是在种群的分离和更新过程中，使用改进的基于排序的多试验向量的差分进化算法和改进的布谷鸟算法这两种类型的元启发式算法相结合进行，从而增强了全局搜索和本地搜索之间的平衡，大大提高了数控加工的加工效率，改善了加工质量。

Description

基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法及系统
技术领域
本发明涉及数控加工工艺技术领域，具体涉及一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法及系统。
背景技术
数控加工技术是以计算机集成制造技术、数控机床技术、机械加工技术为基础，实现产品自动化加工的现代制造技术，是现代制造业的代表性技术。在数控加工中，切削参数的选择是制定机械零件加工工艺的一个重要方面，选择的恰当与否，将直接影响到成品的质量、生产率和加工成本等。传统的CAD/CAM系统往往是由工艺编程人员手工设定切削速度、进给速度等加工参数才能自动生成数控加工程序，加工程序的质量较大地依赖于工艺编程人员的技术水平。
随着加工零件的复杂度不断增加，仅凭工艺人员的个人经验和切削加工手册等，很难给出合理的切削参数，为安全起见，工艺人员往往选择最保守的切削参数，并在整个工序中基本维持不变，这极大地降低了数控机床的利用率，限制了机床效能的充分发挥。针对这些问题，本发明提出了一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，并以数控铣加工为例，将切削速度、进给量、切削深度和切削宽度等主要影响参数为研究改进的对象，将这些变量进行数学建模，进行反复迭代计算，最终求得最优解，以获得更好的加工质量与更高的加工效率。鉴于上述缺陷，本发明创作者经过长时间的研究和实践终于获得了本发明。
发明内容
为解决上述技术缺陷，本发明提供一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法及系统。
一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，包括以下步骤：
S1：选择设计变量
根据实际加工条件选择工艺参数设计变量，工艺参数设计变量包括切削速度、进给量、铣削深度和铣削宽度；
S2：建立目标函数
将多个单一的目标优化函数进行组合，采用线性加权的方式构建综合目标优化函数；
S3：建立约束条件
根据工艺参数以及工件参数，确定决策变量需要满足的约束条件，根据设计变量、综合目标优化函数以及约束条件建立优化模型；
S4：约束条件处理
采用罚函数法对约束条件进行处理，将处理后的约束条件与综合目标优化函数相结合构成无约束目标函数；
S5：优化模型求解
使用混合启发式算法对工艺参数优化模型进行求解，确定最小切削时间及对应的工艺参数集合。
进一步的，步骤S2中采用生产时间和加工成本加权组合的方式构建综合目标优化函数，包括以下子步骤：
S21：构建加工时间的目标函数
根据辅助加工时间、切削时间和换刀时间得到加工时间的表达式，根据已知条件计算切削时间和刀具寿命，将得到的切削时间和刀具寿命代入加工时间表达式中求得加工时间的目标函数；
S22：构建加工成本的目标函数
根据单件毛坯价格、工序单位时间内的开支、调整机床时间、换刀时间、每把刀具成本以及刀具寿命得到单件加工成本的表达式，将切削时间和刀具寿命代入单件加工成本的表达式计算得到加工成本的目标函数；
S23：构建综合目标优化函数
将加工时间的目标函数与加工成本的目标函数通过线性加权因子进行组合构建综合目标优化函数。
进一步的，加工时间的表达式如下：
其中，ts表示工序的辅助时间；tm表示切削时间；tc表示换刀时间；T表示刀具的平均寿命。
进一步的，加工成本的表达式如下：
其中：C为单件产品的加工成本；Cmat为单件毛坯价格；M为该工序单位时间内所分担的全厂开支包括工资、设备、管理等工时费用；ts为调整机床时间；tm为切削时间；tc代表换刀时间；Ct代表每把刀具成本；T代表刀具寿命。
进一步的，构建综合目标优化函数的表达式如下：
其中，λ1、λ2为加权因子；TAll0，C0分别为优化前零件的加工时间和加工成本。
进一步的，步骤S3中决策变量需要满足的约束条件包括切削力约束和输出功率约束；
切削力的约束公式如下：
其中，KF表示铣削力的修正系数，CF表示切削力系数，其值取决于切削条件和工件材料；xF、uF、yF、wF为铣削力公式中各个参数的指数；Fmax为机床允许的最大进给力；
输出功率P的约束公式如下：
其中，F表示切削力，v表示切削速度，η表示有效功率系数，Pmax为机床所允许的切削功率最大限。
进一步的，根据所述设计变量、综合目标优化函数及约束条件建立加工参数多目标优化模型：
其中，M(v,f,ap,ae)为综合目标优化函数，Gn(v,f,ap,ae)表示约束函数，n为约束个数。
进一步的，步骤S4采用罚函数法对约束条件进行处理包括以下内容：
通过罚函数法针对约束函数Gn构造中间函数；
根据中间函数、罚因子、罚函数和综合目标优化函数构建无约束目标函数；
当罚因子按一定的规则取值使罚函数与综合目标优化函数的值趋于相等时，即求得原约束问题Gn(v,f,ap,ae)下的解；
所述无约束目标函数的公式如下：
其中，为根据不等式约束Gn构造的中间函数；r为罚因子，l(v,f,ap,ae,r)为罚函数；M(v,f,ap,ae)为综合目标优化函数。
进一步的，步骤S5包括以下子步骤：
S51：生成并计算初始种群，设置算法参数；
S52：计算当前种群的可行性比率；
S53：根据不同的标准将种群分为第一类种群和第二类种群，将第一类种群通过rank-iMDDE算法生成子代，将第二类种群通过改进的布谷鸟算法生成子代；
S54：最后计算两类种群所对应的子代，基于可行性规则将子代与当前最优值进行比较，若子代比当前最优值更好，则替代当前最优值，否则重新返回步骤S52，通过迭代优化得到最优工艺参数。
一种采用上述的数控加工工艺参数优化方法的优化系统，包括以下模块：
设计变量选择模块，用于根据实际加工条件选择工艺参数设计变量；
目标函数建立模块，用于将多个单一的目标优化函数进行组合，采用线性加权的方式构建综合目标优化函数；
约束条件建立模块，用于根据工艺参数以及工件参数，确定决策变量需要满足的约束条件，根据设计变量、综合目标优化函数以及约束条件建立优化模型；
约束条件处理模块，用于采用罚函数法对约束条件进行处理，将处理后的约束条件与综合目标优化函数相结合构成无约束目标函数；
优化模型求解模块，用于使用混合启发式算法对工艺参数优化模型进行求解，确定最小切削时间及对应的工艺参数集合。
与现有技术比较本发明的有益效果在于：本发明采用混合启发式算法来进行数控加工工艺参数的优化求解，混合启发式算法是在种群的分离和更新过程中，使用改进的基于排序的多试验向量的差分进化算法和改进的布谷鸟算法这两种类型的元启发式算法相结合进行，从而增强了全局搜索和本地搜索之间的平衡，大大提高了数控加工的加工效率，改善了加工质量。
附图说明
图1为本发明数控加工工艺参数优化方法的总体流程图；
图2为本发明混合启发式算法的种群更新策略图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。
本发明主要采用混合启发式算法来进行数控加工工艺参数的优化求解，混合启发式算法是在种群的分离和更新过程中，使用改进的基于排序的多试验向量的差分进化(rank-iMDDE)算法和改进的布谷鸟算法这两种类型的元启发式算法相结合进行，从而增强了全局搜索和本地搜索之间的平衡。
实施例一
如图1所示，本实施例中，一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：选择设计变量
根据实际加工条件选择工艺参数设计变量，工艺参数设计变量包括切削速度、进给量、铣削深度和铣削宽度；
S2：建立目标函数
将多个单一的目标优化函数进行组合，采用线性加权的方式构建综合目标优化函数；
S3：建立约束条件
根据工艺参数以及工件参数，确定决策变量需要满足的约束条件，根据设计变量、综合目标优化函数以及约束条件建立优化模型；
S4：约束条件处理
采用罚函数法对约束条件进行处理，将处理后的约束条件与综合目标优化函数相结合构成无约束目标函数；
S5：优化模型求解
使用混合启发式算法对工艺参数优化模型进行求解，确定最小切削时间及对应的工艺参数集合。
在本实施例中，步骤S2采用生产时间和加工成本加权组合的方式构建综合目标优化函数，具体包括以下子步骤：
S21：构建加工时间的目标函数
根据辅助加工时间、切削时间和换刀时间得到加工时间的表达式，根据已知条件计算切削时间和刀具寿命，将得到的切削时间和刀具寿命代入加工时间表达式中求得加工时间的目标函数；
S22：构建加工成本的目标函数
根据单件毛坯价格、工序单位时间内的开支、调整机床时间、换刀时间、每把刀具成本以及刀具寿命得到单件加工成本的表达式，将切削时间和刀具寿命代入单件加工成本的表达式计算得到加工成本的目标函数；
S23：构建综合目标优化函数
将加工时间目标函数与加工成本目标函数通过线性加权因子进行组合构成综合目标优化函数，并采用加权因子的值来设置加工时间目标函数与加工成本目标函数的重要程度，为处理各分目标优化函数在数量级和量纲上的差异，采用初始程序的加工时间和加工成本分别对综合目标优化函数中的加工时间目标优化函数和加工成本目标优化函数进行统一量纲处理。
实施例二
本实施例所述基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，包括以下步骤：
S1：选择设计变量
在进行参数优化之前，首先要掌握机床设备及毛坯、刀具等加工条件基本情况，再根据实际加工条件确定可能的参数选取范围，继而进行优化迭代运算。
在一个生产过程中，有许多切削参数都会对加工结果产生影响。如果参与选取的切削用量数量越多，当然就越有利于找到最理想的参数组合，设计最佳的工艺方案；但与此同时,迭代计算过程就越曲折，问题的求解难度也就越大。鉴于参数的多样化，设计不能面面俱到，通常将问题简化，只对其中具有最基本性质的、对设计目标影响力最大的几个参数进行分析与研究。因此，本实施例在铣削加工中，选择分析的切削参数有切削速度Vc、进给速度Vf、铣削深度ap和铣削宽度ae。
本实施例的数控铣加工工艺参数设计变量选择如下：
1、切削速度(Vc)
铣削速度是指在铣削加工中，铣刀旋转的瞬时圆周线速度，即刀尖在一分钟内走过的位移量，单位为m/min。计算方法如公式(1)所示。
式中，Vc为切削速度，单位为m/min；D为工件或统刀的直径，单位为mm；n为主轴(铣刀)的转速，r/min。
从理论上分析，主轴转速决定了铣削速度的选择，但考虑到机床刚度、刀具寿命等方面的影响因素，通常都是预先确定一个合理的铣削速度Vc，再根据选好的数据来计算机床的主轴(铣刀)转速。即将上述公式(1)转化为公式(2)：
铣削速度选择得当，不仅可以有效提高生产率，还能避免积屑瘤的产生。
2、进给量(f)
铣刀不同于车刀，进行加工时多个切削刃同时参与工作，属于多刃刀具。因此，进给量f有以下三种不同的表示形式：
齿进给量(fz)：多齿型刀具每旋转过一个齿间角时，铣刀相对工件在进给方向上的位移称为每齿进给量(mm/z)。
每转进给量(f)：刀具每转过一转，铣刀与工件之间的相对位移量(mm/r)。
进给速度(Vf)：铣刀上的工作基准点沿着自身轨迹相对于工件的相对位移速度，单位为mm/min。受到进给系统、脉冲当量和机床刚度的限制，进给速度一般在20～50mm/min范围内选择。
三种进给量的计算关系式见公式(3)：
Vf＝f×n＝fz×Z×n (3)
式中Z为铣刀齿数。
3、铣削深度(ap)
铣削深度ap是指平行于铣刀轴线方向上测得的切削层尺寸。
4、铣削宽度(ae)
铣削宽度ae是指垂直于铣刀轴线方向上测得的切削层尺寸。粗铣阶段的铣削宽度ae通常在0.6D～0.8D(D为铣刀的直径)范围内选择，精铣的铣削宽度ae由精铣余量来决定。
S2：建立目标函数
目标函数是指数控切削加工追求的某一目标的数学表达式，主要有生产时间、加工成本、金属去除率、刀具寿命和生产效益等。在实际切削加工中，单一的优化目标优化出的加工参数往往不能够达到合理的要求，如最短的生产时间并不一定意味着最高的生产效益，最低的加工成本也不一定就是最短的生产时间，因此有必要将几个单一的目标优化函数组合起来，采用线性加权的方式构成综合目标优化函数，并根据切削加工追求目标的重要程度不同，来分配加权因子的大小。
本实施例采用将生产时间和加工成本加权组合的方式构建综合目标优化函数，包括以下步骤：
S21：构建加工时间的目标函数
加工时间目标优化函数是为了追求在单位时间内生产数量最多的零件或加工一个零件所消耗的生产时间最少，由辅助加工时间、切削时间和换刀时间组成。单一刀具生产一个零件的时间表达式如公式(4)所示：
式中：ts表示工序的辅助时间，单位min；tm表示切削时间，单位min/件；tc表示换刀时间，单位min/次；T表示刀具的平均寿命，单位min。
其中，切削时间为：
式中，L表示切削长度，单位mm；Vf表示进给速度，单位mm/min；f表示进给量，单位mm/r；n表示主轴转速，单位r/min；v表示切削速度，单位m/min；D表示刀具直径，单位mm。fz表示为每齿进给量，Z代表刀具齿数。
刀具寿命表达式为：
式中：Cv、qv、xv、yv、uv、pv、m为常值系数，其值可通过查阅表格获取，kv为切削条件与实验条件不同时修正系数的乘积。
将tm与T带入TAll中，即得到了加工时间的目标函数。
S22：构建加工成本的目标函数
加工成本目标优化函数追求的目标是使每件产品或每道工序消耗最低的费用，设单件加工成本为C，加工成本的表达式如公式(7)所示：
式中：Cmat为单件毛坯价格；M为该工序单位时间内所分担的全厂开支(元/min)包括工资、设备、管理等工时费用；ts为调整机床时间；tm为切削时间；tc代表换刀时间；Ct代表每把刀具成本(元)；T代表刀具寿命。
由于Cmat+M·ts为常量，在优化过程中无用，故在建立加工成本目标优化函数时将其去掉。
将tm与T带入C中，即得到了加工成本的目标函数。
S23：构建综合目标优化函数
多目标综合优化函数追求的是整体目标的最优值，此值并不一定是每个分目标的最优值。但在实际切削加工过程中，针对不同的情况，往往会出现想偏重于某一目标函数，例如，在切削时间比较紧张的情况下，就会希望加工时间越短越好；在经济比较紧张的情况下，就希望加工成本越低越好。为了达到这一要求，将各分目标优化函数用线性加权因子进行组合构成综合目标优化函数，并采用加权因子的值来设置各个分目标优化函数的重要程度。此外，为了处理各分目标优化函数在数量级和量纲上的差异，采用初始程序的加工时间和加工成本分别对综合目标优化函数中的加工时间目标优化函数和加工成本目标优化函数进行统一量纲处理。综合目标优化函数的表达式如下所示：
式中：λ1、λ2为加权因子；TAll0，C0为优化前零件的加工时间和加工成本。
S3：建立约束条件
在实际生产过程中，由于加工设备，加工条件以及工件的质量要求等技术条件的限制，可供选择的切削用量范围是有限的，在进行优化时，必须考虑这些条件对切削用量选择的限制，给出对应的约束条件。总体上，约束条件可以从机床、工件、刀具及夹具的特性等几方面考虑。当然不是每个加工过程都要考虑上述所有制约因素，遇到具体情况要具体分析，对结果影响重要的要着重分析研究，无关紧要的则可以忽略。在铣削加工中，由于受所选机床的主轴转速、进给量、进给力、切削扭矩、机床功率、工件质量等限制，加工时，决策变量应该满足以下的约束条件：
1、切削力约束：
铣削时切削力约束要求不能超过机床进给机构许可的最大进给力，约束公式为：
式中，KF表示切削条件改变时，铣削力的修正系数，CF表示切削力系数，其值取决于切削条件和工件材料；xF、uF、yF、wF为铣削力公式中各个参数的指数；Fmax为机床允许的最大进给力，单位为N。
2、输出功率约束：
机床输出功率约束即材料切削所消耗的功率不能超过机床的最大输出功率：
其中，F表示切削力，v表示切削速度，η表示有效功率系数，Pmax为机床所允许的切削功率最大限。
通过以上对设计变量、综合目标优化函数及约束条件，可建立加工参数多目标优化模型：
其中，M(v,f,ap,ae)为综合目标优化函数，Gn(v,f,ap,ae)表示约束函数，n为约束个数。
S4：处理约束条件
此模型为带约束的优化问题，因此进行优化前，必须对约束条件进行处理。采用罚函数法对约束条件进行处理；罚函数法针对约束函数构造适当的中间函数，并引入罚因子将约束条件引入到综合目标优化函数中构成无约束目标函数。转化后的形式如式(12)所示。
式中的为根据不等式约束Gn构造的中间函数，恒为非负。r为罚因子，是大于零的实数，根据中间函数的特性，罚因子的值在迭代过程中不断发生变化。当r按一定的规则取值使罚函数l(v,f,ap,ae,r)与综合目标优化函数M(v,f,ap,ae)的值趋于相等时，所得的解即为原约束问题的解，因为原约束问题是带有多个约束的优化问题，所以通过罚函数将其转化为无约束优化问题进行求解，通过罚因子的取值使无约束优化问题与原约束问题的解趋于相同。
S5：优化模型求解
如图2所示，采用混合启发式算法对优化模型进行求解，主要步骤如下：
S51：生成并计算初始种群，设置算法参数；
S52：计算当前种群的可行性比率；
S53：根据当前情况，根据不同的标准对种群进行分类；
S54：对第一类种群，用rank-iMDDE算法生成子代；对第二类种群，用改进的布谷鸟算法生成子代，最后计算两类种群所对应的子代，基于可行性规则将子代与当前最优值进行比较，若子代比当前最优值更好，则替代当前最优值，否则重新返回步骤S52，通过迭代优化得到最优工艺参数。
在本实施例中，优化后的切削时间为101.5分钟，小于原来的130.6秒，成本由原来的172元降低至149.2元；采用优化后的工艺参数进行加工，加工时间减小了约29.1分钟，加工效率提高了28.67％；加工成本降低了约22.8元，降低了15.28％。
实施例三
本实施例中，提出了种采用上述的数控加工工艺参数优化方法的优化系统，包括以下模块：
设计变量选择模块，用于根据实际加工条件选择工艺参数设计变量；
目标函数建立模块，用于将多个单一的目标优化函数进行组合，采用线性加权的方式构建综合目标优化函数；
约束条件建立模块，用于根据工艺参数以及工件参数，确定决策变量需要满足的约束条件，根据设计变量、综合目标优化函数以及约束条件建立优化模型；
约束条件处理模块，用于采用罚函数法对约束条件进行处理，将处理后的约束条件与综合目标优化函数相结合构成无约束目标函数；
优化模型求解模块，用于使用混合启发式算法对工艺参数优化模型进行求解，确定最小切削时间及对应的工艺参数集合。
综上所述，本发明采用混合启发式算法来进行数控加工工艺参数的优化求解，混合启发式算法是在种群的分离和更新过程中，使用改进的基于排序的多试验向量的差分进化算法和改进的布谷鸟算法这两种类型的元启发式算法相结合进行，从而增强了全局搜索和本地搜索之间的平衡，大大提高了数控加工的加工效率，改善了加工质量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，对本发明而言仅仅是说明性的，而非限制性的。本专业技术人员理解，在本发明权利要求所限定的精神和范围内可对其进行许多改变，修改，甚至等效，但都将落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：选择设计变量
根据实际加工条件选择工艺参数设计变量，工艺参数设计变量包括切削速度、进给量、铣削深度和铣削宽度；
S2：建立目标函数
将多个单一的目标优化函数进行组合，采用线性加权的方式构建综合目标优化函数；
S3：建立约束条件
根据工艺参数以及工件参数，确定决策变量需要满足的约束条件；
根据设计变量、综合目标优化函数以及约束条件建立加工参数多目标优化模型；
S4：约束条件处理
采用罚函数法对约束条件进行处理，将处理后的约束条件与综合目标优化函数相结合构成无约束目标函数；
S5：优化模型求解
使用混合启发式算法对工艺参数优化模型进行求解，确定最小切削时间及对应的工艺参数集合。
2.如权利要求1所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S2中采用生产时间和加工成本加权组合的方式构建综合目标优化函数，包括以下子步骤：
S21：构建加工时间的目标函数
根据辅助加工时间、切削时间和换刀时间得到加工时间的表达式，根据已知条件计算切削时间和刀具寿命，将得到的切削时间和刀具寿命代入加工时间表达式中求得加工时间的目标函数；
S22：构建加工成本的目标函数
根据单件毛坯价格、工序单位时间内的开支、调整机床时间、换刀时间、每把刀具成本以及刀具寿命得到单件加工成本的表达式，将切削时间和刀具寿命代入单件加工成本的表达式计算得到加工成本的目标函数；
S23：构建综合目标优化函数
将加工时间的目标函数与加工成本的目标函数通过线性加权因子进行组合构建综合目标优化函数。
3.如权利要求2所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，加工时间的表达式如下：
其中，ts表示工序的辅助时间；tm表示切削时间；tc表示换刀时间；T表示刀具的平均寿命。
4.如权利要求3所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，加工成本的表达式如下：
其中：C为单件产品的加工成本；Cmat为单件毛坯价格；M为该工序单位时间内所分担的全厂开支包括工资、设备、管理等工时费用；ts为调整机床时间；tm为切削时间；tc代表换刀时间；Ct代表每把刀具成本；T代表刀具寿命。
5.如权利要求4所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，构建综合目标优化函数的表达式如下：
其中，λ1、λ2为加权因子；TAll0，C0分别为优化前零件的加工时间和加工成本。
6.如权利要求5所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S3中决策变量需要满足的约束条件包括切削力约束和输出功率约束；
切削力的约束公式如下：
其中，KF表示铣削力的修正系数，CF表示切削力系数，其值取决于切削条件和工件材料；xF、uF、yF、wF为铣削力公式中各个参数的指数；Fmax为机床允许的最大进给力；
输出功率P的约束公式如下：
其中，F表示切削力，v表示切削速度，η表示有效功率系数，Pmax为机床所允许的切削功率最大限。
7.如权利要求6所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，根据所述设计变量、综合目标优化函数及约束条件建立加工参数多目标优化模型：
其中，M(v,f,ap,ae)为综合目标优化函数，Gn(v,f,ap,ae)表示约束函数，n为约束个数。
8.如权利要求7所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S4采用罚函数法对约束条件进行处理包括以下内容：
通过罚函数法针对约束函数Gn构造中间函数；
根据中间函数、罚因子、罚函数和综合目标优化函数构建无约束目标函数；
当罚因子按一定的规则取值使罚函数与综合目标优化函数的值趋于相等时，即求得原约束问题Gn(v,f,ap,ae)下的解；
所述无约束目标函数的公式如下：
其中，为根据不等式约束Gn构造的中间函数；r为罚因子，l(v,f,ap,ae,r)为罚函数；M(v,f,ap,ae)为综合目标优化函数。
9.如权利要求1所述的基于混合启发式算法的数控加工工艺参数优化方法，其特征在于，步骤S5包括以下子步骤：
S51：生成并计算初始种群，设置算法参数；
S52：计算当前种群的可行性比率；
S53：根据不同的标准将种群分为第一类种群和第二类种群，将第一类种群通过rank-iMDDE算法生成子代，将第二类种群通过改进的布谷鸟算法生成子代；
S54：最后计算两类种群所对应的子代，基于可行性规则将子代与当前最优值进行比较，若子代比当前最优值更好，则替代当前最优值，否则重新返回步骤S52，通过迭代优化得到最优工艺参数。
10.一种采用如权利要求1-9任一项所述的数控加工工艺参数优化方法的优化系统，其特征在于，包括：
设计变量选择模块，用于根据实际加工条件选择工艺参数设计变量；
目标函数建立模块，用于将多个单一的目标优化函数进行组合，
采用线性加权的方式构建综合目标优化函数；
约束条件建立模块，用于根据工艺参数以及工件参数，确定决策变量需要满足的约束条件，根据设计变量、综合目标优化函数以及约束条件建立优化模型；
约束条件处理模块，用于采用罚函数法对约束条件进行处理，将处理后的约束条件与综合目标优化函数相结合构成无约束目标函数；
优化模型求解模块，用于使用混合启发式算法对工艺参数优化模型进行求解，确定最小切削时间及对应的工艺参数集合。
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