摘要
车削加工作为机械制造领域的基础工艺，其加工效率和质量直接影响着产品的性能和成本。
合理的切削参数选择是提高车削加工效率和质量的关键。
然而，传统的经验试切法和公式法难以满足现代制造业对高效率、高质量和低成本的追求。
数据驱动的车削参数多目标优化方法，通过采集、分析加工过程中的大量数据，建立数据驱动的模型，并结合多目标优化算法，寻求最佳的切削参数组合，为解决车削加工优化问题提供了新的思路和方法。
本文首先阐述了车削加工参数多目标优化的概念，并介绍了其研究背景和意义；其次，综述了数据驱动方法和多目标优化算法在车削参数优化中的应用现状，分析了各种方法的优缺点；然后，探讨了数据驱动的车削参数多目标优化方法的研究热点，包括数据采集与处理、代理模型构建、多目标优化算法选择等；最后，展望了数据驱动的车削参数多目标优化方法的未来发展趋势。
关键词：车削参数；多目标优化；数据驱动；代理模型；智能优化算法
车削加工作为机械制造领域最基本、应用最广泛的切削加工方法之一，对提高产品质量、降低制造成本具有重要意义。
切削参数作为影响车削加工质量、效率和成本的关键因素，其选择一直是切削加工领域研究的热点和难点。
传统的切削参数选择主要依靠经验试切法和公式法。
经验试切法依赖于操作人员的经验和技能，存在主观性强、效率低、精度差等缺点；公式法则需要考虑大量的切削因素，且难以准确描述复杂的切削过程，限制了其应用范围。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
