Cutting parameter optimization for machining operations considering carbon emissions

机械加工 温室气体 过程(计算) 碳纤维 生产(经济) 能源消耗 机床 数学优化 工艺工程 机械工程 计算机科学 工程类 制造工程 算法 数学 经济 电气工程 操作系统 宏观经济学 复合数 生物 生态学
作者
Guanghui Zhou,Qi Lu,Zhongdong Xiao,Ce Zhou,Changle Tian
出处
期刊:Journal of Cleaner Production [Elsevier BV]
卷期号:208: 937-950 被引量:65
标识
DOI:10.1016/j.jclepro.2018.10.191
摘要

With the aggravation of global warming and implementation of carbon policies such as carbon tax and carbon labeling, manufacturing enterprises have to cope with the stress from eco-environment and production cost. Cutting parameters in the part machining process have a huge impact on energy and material consumption, cutting time and economy of manufacturing system. The traditional cutting parameters are always selected based on human experience and handbooks, which lacks the attention on energy and material saving. In this paper, a cutting parameter optimization method for machining operations considering carbon emissions is proposed to balance cutting indexes, i.e., carbon emissions, cutting time and cutting cost, in the part machining process. Firstly, the numerical relationships between cutting parameters and cutting indexes are analyzed. Particularly, considering the processing capacity of a workshop and machining features, formalized tables named c-PBOM-W (Carbon emissions integrated Process Bill of Material for Workshop) and c-PBOM-P (Carbon emissions integrated Process Bill of Material for Part) are designed to evaluate carbon emissions easily. Then, a multi-objective parameter optimization model is proposed. By introducing non-cooperative game theory, an improved algorithm, Non-cooperative Game theory Integrated NSGA-II (NG-NSGA-II), is developed to solve the model. Finally, a cylindrical turning is taken as a case to illustrate the rationality of the proposed cutting parameter optimization method. The simulation results show that the NG-NSGA-II has a better performance than NSGA-II. Thus, the proposed method could provide the optimal cutting parameters in the part machining process to decrease carbon emissions, cutting time, and cutting cost.
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