基于改进鲸鱼优化算法的低碳车削参数优化

随着环境问题日益凸显，绿色制造成为制造业可持续发展的关键策略。在这一背景下，本文旨在研究车削过程中的工艺参数优化，并建立了一个以低碳排放为目标的销轴加工优化模型。针对传统鲸鱼优化算法存在的问题，如易陷入局部最优解、缺乏多样性和收敛速度慢等，进行了改进。通过改进的鲸鱼优化算法(WOA)算法，本文应用于某型号销轴车削加工工艺，搜索求解最优解，并获得对应的最佳工艺参数。实验结果显示，与未优化前相比，采用改进的WOA算法得到的优化结果碳排放量降低了16.1%，加工成本降低了22.3%。这一结果充分验证了本文所提出的模型方法和工艺参数优化方法的有效性，并为数控车床制造提供了可行的理论指导。

在当今全球变暖和环境问题日益严峻的背景下，低碳制造成为了一种迫切的需求。据统计数据显示， 中国制造业的碳排放始终占据总体碳排放量的60%以上，成为中国最大的碳排放来源之一[1]。中国政府在第七十五届联合国大会上宣布中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和[2]。因此企业走低碳制造之路，是当今社会可持续发展的必然选择。

在实现制造业节能减排过程中，识别并优化碳排放的集中环节是十分重要的。如何量化制造过程中的碳排放是优化加工参数的前提。李楠等[3]通过对比三个产品碳足迹国际标准，重点识别标准差异，并定性和定量解析了标准差异对于产品碳足迹的影响。杨云等[4]从能源、物料和废弃物三方面研究了车削加工过程中的碳排放组成，建立了车削加工过程碳排放计算模型。Li, W 等[5]基于不同切削条件下的功率测量，从加工中的切削力以及加工参数对切削力的影响出发，建立了切削力对铣削与磨削加工的能耗影响模型，能够可靠地预测给定的工艺参数下的能耗。

切削参数的优化对降低加工成本和碳排放量也是至关重要的，Anand Y 等[6]提出可使方差分析和响应面法去优化切削参数， 采用HSS 工具进行加工， 并对不同材料切削参数的变化结果进行了研究。

He Bin [7]等考虑了切削参数或生产调度之间的耦合关系，在选择算子中引入Crowding Niche 机制和精英保留策略，改进基于Pareto 最优的遗传算法，实现了模型的多目标优化。詹欣隆等[8]将切削参数与调度方案之间进行集成结合，通过对比改进的非支配排序遗传算法和离散化引力搜索算法，求解了机器切削参数与调度方案之间的协同优化问题。尹瑞雪等[9]考虑机床性能参数和加工质量等约束，建立了数控车削切削参数优化模型，并利用遗传算法得到了合理的切削参数优化。

针对上述问题，本文综合考虑机床、刀具性能约束，建立了车削过程中以碳排放最低、加工成本最少为目标的工艺参数优化模型，最后运用改进的鲸鱼优化算法对所建模型进行寻优求解，并结合实例验证所建模型的有效性。