1.一种剃齿加工参数全局优化设计方法，其特征在于，包括：S1：剃齿齿形中凹误差模型

将剃削过程视为n次往复剃削运动的叠加，并通过计算n次往复剃削运动中工件齿轮沿齿廓展开角上的背吃刀量来得到加工后的剃齿齿形中凹误差；

根据剃齿啮合原理，求出工件坐标系S(o‑xpypzp)中啮合点的初始坐标方程为：其中rb1为剃齿刀基圆半径；u1为剃齿刀渐开线上该点处压力角和展角的和；λ1为剃齿刀渐开线齿廓从起始处沿着z轴转过的角度；为剃齿刀的旋转角度；Σ、ΔΣ分别为剃齿刀与工件齿轮的轴交角和轴交角误差；l2为工件齿轮在zp轴方向移动的距离；p1为剃齿刀齿面螺旋参数；i21和i″为工件齿轮角速度与剃齿刀角速度、工件齿轮轴向进给速度的传动比；a为剃齿刀与工件齿轮的中心距，△a为中心距误差；

啮合点的背吃刀量由径向进给量、啮合点压下量和轮齿的弯曲程度决定，由此推出啮合点的背吃刀量ap为：ap＝Δfr+δc+δw        (2)

式中，Δfr为剃齿刀单次径向进给量，δc为啮合点的压下量，δw为啮合点轮齿的总弯曲量；

当剃齿加工参数一定时，单次径向进给量Δfr由径向切削参数确定，轮齿的总弯曲量δw由剃削参数和工件齿轮参数确定，并且不同往复剃削运动中Δfr和δw都不会发生改变；每次往复剃削运动产生的齿面误差都会使齿廓表面的法曲率改变，从而导致下次剃削运动啮合点的压下量δc发生改变，假设第i次往复剃削运动中啮合点的初始坐标为(xi,yi,zi)、根据弹性力学确定啮合点压下量δci：其中：

式中，e为剃齿刀容屑槽槽距与槽宽之比，为剃齿刀沿切削刃方向的主曲率，为工件齿轮圆周方向的主曲率，σi为两接触曲面主曲率方向之间的夹角，M为与两曲率相关的系数，Fnc为啮合点垂直切削刃的作用力；

经过第i次往复剃削运动后，工件齿轮啮合点坐标会在法线方向减小api，由此推导出第i+1次往复剃削运动中啮合点初始坐标方程为：式中：是工件齿轮啮合点法向矢量在x2、y2、z2三个坐标轴上的分量，分别为：根据式(2)、式(3)得到第i次往复剃削运动中啮合点处实际背吃刀量，根据式(4)、式(5)更新出i+1次往复剃削运动中啮合点的初始坐标方程，重复循环n次就能得到剃削加工完成后工件齿轮实际啮合点坐标方程(xn,yn,zn)，将计算得到的实际啮合点方程与理论啮合点方程(xe,ye,ze)进行对比，齿形上任意一点的误差可由理论齿形和实际齿形的法向偏差来表示：剃齿齿形中凹误差U可由齿形误差的最大值与最小值的差确定：S2：剃齿加工参数敏感性分析

采用基于方差的全局敏感性分析方法对剃齿加工优化参数进行筛选，分别计算各参数的主效应指标和全效应指标，得到了各参数对剃齿齿形中凹误差的影响程度以及参数之间交互效应的大小；

S3：剃齿加工参数全局优化方法

为了提高剃齿加工精度，将剃齿齿形中凹误差U作为整个优化系统的目标，则剃齿加工优化系统的优化目标函数如下：选择具有全局搜索能力的聚散优化算法，该算法将传统优化算法种群化，抽象出聚合算子和分散算子，通过归档重置的策略在宏观上对种群的演变进行引导；

基于GAD算法的剃齿加工参数优化方法流程为：

(1)初始化种群并计算目标函数

其中的种群初始化方程为：

式中：表示第i个个体的第j维；UBj，LBj分别代表第j维分量的上界和下界；

(2)更新存档将当前个体与存档中空白个体或老个体进行比较，若当前个体优于存档个体则更新存档个体，否则不更新；使用存档记录特定种群个体能，使算法充分利用优秀个体的信息；

(3)判断是否需要重置种群

对种群进行重置操作可以降低算法陷入局部最优解的风险，在种群重置时，首先比较popusize代以内的种群产生更优解的次数t是否小于适应函数值如果小于适应值则利用存档对当前个体进行重置：式中：为存档中第i个体第j维分量，FES为当前迭代次数；

(4)使用聚散算子生成新的个体并计算目标函数值

聚集算子和分散算子的迭代公式如下：Xi＝(1‑r1)Xi+r1(r2lBS+(1‑r2)gBS)         (10)Xi＝(1‑2r1)Xi+r1(r2Xi+(1‑r2)Xi)      (11)式中：lBS是个体自身搜索到的最优解，gBS是算法到目前为止找到的全局最优解，r1和r2为[0,1]间的随机数；

(5)最后判断是否满足收敛条件，若满足则输出最优解，算法结束，否则继续重复(2)～(4)的过程。