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龙图腾网获悉北部湾大学申请的专利一种基于混沌遗传算法的铣削参数多目标优化及决策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：CN115495923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211237238.7，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于混沌遗传算法的铣削参数多目标优化及决策方法是由苗志滨;崔哲;邓军林;丛晓红;庞启硕;何维设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混沌遗传算法的铣削参数多目标优化及决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混沌遗传算法的铣削参数优化及决策方法，其包括如下步骤：S1：建立铣削参数多目标优化模型；S2：将铣削参数通过Tent混沌映射得到初始种群Qt；S3：将初始种群Qt带入混沌遗传算法对铣削参数多目标优化模型进行求解得到Pareto解集；Pareto解集即为铣削参数优化结果。本发明对铣削参数进行多目标优化通过Tent混沌映射得到初始种群，Tent混沌映射进行种群初始化能取得比伪随机数更好的效果，可以一定程度提高初始种群的均匀性，进而提高种群的多样性以及解的分布性；进而使得在混沌遗传算法对多目标优化模型进行求解时，得到的Pareto解集中任意个体即铣削参数运用在实际铣削加工后，能够使加工效率和加工质量得到优化。

本发明授权一种基于混沌遗传算法的铣削参数多目标优化及决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混沌遗传算法的铣削参数多目标优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：建立铣削参数多目标优化模型； S2：将铣削参数通过Tent混沌映射得到初始种群Qt； S3：将初始种群Qt带入混沌遗传算法对铣削参数多目标优化模型进行求解得到Pareto解集；Pareto解集即为铣削参数优化结果； 所述铣削参数的优化目标包括铣削力F和材料去除率MRR，所述铣削参数多目标优化模型的优化变量包括：铣削速度vc、铣削深度ap、铣削宽度ae和每齿进给量fz；铣削参数多目标优化模型如下： ； 其中，C为影响常数；a1为铣削速度经验模型的指数系数；b1为铣削深度经验模型的指数系数；c1为铣削宽度经验模型的指数系数；d1为每齿进给量经验模型的指数系数；z为刀具齿数；d为刀具直径；Ra为工件表面粗糙度；Ramax为工件表面最大粗糙度；st为约束条件范围； 所述初始种群Qt的生成方法包括如下步骤： A1：使用Tent混沌映射随机生成得到随机数矩阵；随机数矩阵包括N行，V列个随机数x，x∈[0,1]；N为设定的种群大小，V为铣削参数多目标优化模型的优化变量个数； A2：将随机数矩阵中的随机数转换得到混沌值gx； ； ； 其中，xij为矩阵中第i行，第j列的随机数； A3：将若干混沌值gx映射到铣削参数的取值区间[minvij，maxvij]中，得到初始种群Qt[z11，z12，z13，...zij...zNV]； 映射过程的模型为： ； 其中，zij即为混沌优化后的铣削参数。

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