改进NSGA-II算法：提升切削加工参数优化效率

本文研究主要关注于改进NSGA-II算法在精密切削加工参数优化中的应用。NSGA-II，非支配排序遗传算法，因其高效性和较低的计算复杂度，一直以来都是多目标优化问题的重要工具。然而，该算法存在种群收敛分布不均匀、全局搜索能力较弱以及容易陷入局部最优的问题，这些问题限制了其在实际应用中的性能。 为解决这些问题，作者提出了一个改进的NSGA-II算法。改进的关键在于引入了正交交叉策略与混合变异算子。正交交叉策略有助于改善种群的多样性，使得算法能够探索更广阔的解空间，而混合变异算子则增强了算法的全局搜索能力，减少了陷入局部最优的可能性。 实验部分，作者在标准测试函数上对比了改进NSGA-II与传统NSGA-II算法的表现，结果显示改进算法在收敛性和多样性方面都有显著优势。这意味着改进算法在寻求全局最优解的过程中更为稳健和高效。 进一步地，研究者将改进算法应用于6061铝合金精密车削加工参数的多目标优化设计。实验结果显示，改进NSGA-II算法在收敛精度、速度和接近全局最优解的能力上均优于传统NSGA-II。这表明改进算法在实际工程问题中的应用效果显著，能够有效地提升加工过程的精确度、效率和经济效益。 这项研究不仅提升了NSGA-II算法的性能，而且展示了其在精密制造领域的实用价值。对于制造业追求高质量、高效率和低成本的目标来说，改进NSGA-II算法的出现无疑为切削加工参数的优化提供了一种更为有效的工具。