1. 题目来源
车削加工作为机械制造中最基础、应用最广泛的切削加工方法之一，其加工效率和质量直接影响着产品的性能、成本和生产周期。
长期以来，确定最佳车削参数一直依赖于经验丰富的操作工人或繁琐的实验试错法，这不仅效率低下，而且难以获得全局最优解。
随着传感器技术、数据挖掘和人工智能技术的快速发展，数据驱动的优化方法为解决车削参数优化问题提供了新的思路。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.调研车削加工理论基础和数据驱动优化方法:系统阐述车削加工机理、切削力模型、刀具磨损机理、表面粗糙度预测模型等，并对数据驱动优化方法的原理、分类和应用现状进行综述，为后续研究奠定理论基础。
2.构建基于数据驱动的车削参数多目标优化模型:确定车削参数优化的目标函数，例如加工效率、加工成本、表面质量等；分析车削加工过程中的约束条件，例如切削力、切削温度、刀具寿命等；利用实验数据或仿真数据，构建基于机器学习的代理模型，用于预测车削加工过程的输出指标；最终建立完整的车削参数多目标优化模型。
3.设计求解算法并进行案例分析:选择合适的NSGA-II等多目标优化算法对所建立的模型进行求解，得到Pareto最优解集；设计具体的加工案例，通过实验或仿真验证优化结果的有效性，并对优化结果进行分析和讨论。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:论文应结构完整、逻辑清晰、层次分明。
论文应理论联系实际，研究方法科学合理，实验数据真实可靠。
论文应格式规范，符合中国本科学术论文的写作规范。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.张晓辉,曹建国,张根保,等.基于NSGA-Ⅱ算法的车削参数多目标优化[J].机械工程学报,2017,53(13):173-180.
2.李强,李凯,王强.基于数据驱动的车削加工参数优化研究[J].制造技术与机床,2021(12):141-146.
3.王永强,李亮,王时龙.面向切削力约束的车削参数多目标优化[J].机械设计与制造,2022(05):235-240.
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