遗传算法在箱体零件CAPP数控加工工步排序决策中的应用研究

本文论述了在CAPP系统中利用遗传算法求解加工中心上工步合理排序的问题.建立了由换刀时间、工作台转位时间和刀具在三个坐标轴方向快速移动到加工区域所需要的时间组成的目标函数,基于多色集合理论以围道布尔矩阵的形式存储工步排序的约束规则,并可方便的添加约束条件,使得工步排序过程更加灵活、方便,排序结果更加合理.     

基于遗传算法的加工中心工步排序优化方法

在加工中心加工复杂零件时，工步多，其顺序直接影响加工质量和生产效率。在分析工步排序原则和典型工艺路线的基础上，建立了一个加工中心工步排序优化模型；将遗传算法应用到工步排序优化中，对算法的应用机理进行了详细讨论，提出了一种启发式基因重组方法；并示例验证了工步排序优化方法。     

CMM测量中复杂零件的路径规划研究

在复杂零件的三坐标测量路径规划中,测量点的排序存在组合优化问题。以测头角度变换次数最少为原则,采用对待测几何特征按测头角度的可达性进行分组,并对其进行集中测量的方法,基于多色集合理论建立了问题的约束模型。根据此约束模型,利用遗传算法对路径规划中的几何特征测量排序进行优化。针对实例零件,验证了复杂零件的全局路径规划问题。     

钢琴生产批量调度方法的研究与应用

针对多品种批量化生产模式的钢琴生产调度问题，考虑了批量优化及调整时间的影响，以完工时间最短为目标，建立了包含批量优化、批量加工任务分配和批量任务排序的批量调度优化模型。基于遗传算法的框架，设计了四元组基因值的染色体矩阵编码。基于多色集合逻辑围道矩阵和数值围道矩阵建立了批量调度的约束模型，将多色集合约束模型与遗传算法相结合，提出了一种基于模型约束的遗传算法（CMGA），实现了批量调度问题的高效求解。通过实例对比，表明不等量分批调度比等量分批调度能得到更好的生产调度方案，考虑了调整时间的调度方案在生产实际中能得到更好的效果。     

基于遗传算法的加工工艺决策与排序优化

针对箱体类零件的工艺路线排序问题,以总生产时间最短为优化目标,建立了加工中心零件的工步排序数学模型。考虑加工中心多次装夹下零件特征有多种加工方案的情形,通过引入特征约束矩阵和加工优先级系数,保证了工艺规划中约束的合理性。设计了相应的初始种群生成、染色体的选择、交叉和变异策略,利用遗传算法对加工方案进行选择与排序。最后通过多个实例分析验证了该方法可以有效提高工艺规划中加工工艺的排序优化能力。     

基于多色集合约束模型的车间层印刷电路板组装优化

针对多组装设备、多组装任务的车间层印刷电路板（PCB）组装优化问题，提出了一种将多色集合与遗传算法（GA）相结合的新的优化方法。基于多色集合理论，用数值围道矩阵描述了复杂PCB组装工艺流程中组装优化问题的设备资源约束和工艺约束，建立了PCB组装的优化约束模型。约束模型使得遗传算法始终在有效解空间中进行搜索，不仅简化了GA适应度值的计算，还可通过约束模型的简单修改，动态描述受设备故障和组装任务变化等因素影响的车间层组装优化问题。实例计算结果表明，该方法能显著提高车间层PCB组装优化问题的求解效率，实现车间层PCB组装的动态优化。     

低碳低成本约束下箱体零件加工路线优化方法

针对箱体零件工艺设计过程中工艺路线的低碳低成本优化问题,分析了复杂箱体零件的加工特征。在加工工步排序原则和机械加工工艺路线的基础上,根据多色集理论构建了工步排序问题的“特征-工步”和“特征-面孔”围道布尔矩阵,提出了以最低总碳排放（低碳）和最低加工成本（低成本）为优化目标的机械加工工艺路线多目标优化方法,并将改进的遗传算法应用到求解工步排序的问题中,从而得到最优解。以某型号箱体零件为例,验证了所提优化方法的有效性和可行性。     

基于遗传算法的零件工步优化研究

对于复杂零件的加工,其工步顺序直接影响加工质量和生产效率.研究了工步排序原则和典型的工艺路线,以辅助加工时间最短为优化目标,建立了加工中心中零件加工工步排序数需模型.采用遗传算法对工步顺序进行优化,并在隔代映射遗传算法基础上引入自适应策略,使IP_GA中的交叉、变异概率根据适应度大小自动调节,提高了收敛速度及解的质量.实际应用表明,该方法可有效提高工艺规划系统中工步的优化排序能力.     

基于遗传算法的工步优化排序方法

针对数控加工中心上零件加工工步的排序问题,以辅助加工时间最短为优化目标,使用遗传算法对零件在一次装夹情况下的加工工步进行优化排序。提出了使用特征关系图和特征高度描述待加工特征之间加工的优先顺序、采用工步优先关系矩阵校验工步序列合理性的方法。论述了初始群体的生成、遗传算子以及工步优化排序的过程和算法。实际应用表明,该方法可有效提高工艺规划系统中工步的优化排序能力。     

基于遗传算法的计算机辅助工艺计划工序决策优化

加工中心在加工复杂零件时,工序复杂,工步多,其顺序直接影响加工质量和工作效率.针对数控加工中心零件加工工步的排序问题,提出了特征排序.以辅助加工时间最短为优化目标,采用数学中的最优化原理,利用惩罚函数建立相关数学模型,并基于遗传算法来解决工艺加工过程的排序问题.将为具体的工程实践起到指导作用.     

Optimization of line configuration and balancing for flexible machining lines

Line configuration and balancing is to select the type of line and allot a given set of operations as well as machines to a sequence of workstations to realize high-efficiency production. Most of the current researches for machining line configuration and balancing problems are related to dedicated transfer lines with dedicated machine workstations. With growing trends towards great product variety and fluctuations in market demand, dedicated transfer lines are being replaced with flexible machining line composed of identical CNC machines. This paper deals with the line configuration and balancing problem for flexible machining lines. The objective is to assign operations to workstations and find the sequence of execution, specify the number of machines in each workstation while minimizing the line cycle time and total number of machines. This problem is subject to precedence, clustering, accessibility and capacity constraints among the features, operations, setups and workstations. The mathematical model and heuristic algorithm based on feature group strategy and polychromatic sets theory are presented to find an optimal solution. The feature group strategy and polychromatic sets theory are used to establish constraint model. A heuristic operations sequencing and assignment algorithm is given. An industrial case study is carried out, and multiple optimal solutions in different line configurations are obtained. The case studying results show that the solutions with shorter cycle time and higher line balancing rate demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm. This research proposes a heuristic line configuration and balancing algorithm based on feature group strategy and polychromatic sets theory which is able to provide better solutions while achieving an improvement in computing time.     

基于仿真的数控铣削加工参数优化研究

针对数控铣削加工参数优化问题,通过加工仿真,计算每一走刀步的切削深度和切削宽度并划分区间。在每一个由组合划分区间内所有刀步构成的一个加工特征组合段上建立了多目标优化模型,模型采用遗传算法对每一加工特征组合段的加工参数进行优化,自动修改NC程序中的加工参数并反映优化结果。应用实例证明,提出的多目标优化模型和优化求解算法正确、有效。     

基于多色集合理论的冲压工艺规划建模研究

在研究冲压工艺加工需求和加工工序的基础上,应用多色集合理论建立了冲压工艺规划的数学模型。该模型包括围道矩阵和多色图等两个部分,多色图描述冲压工序的相互作用。应用此模型研究了一种冲压工艺路径求解算法,能根据加工要求搜索工序路线,求解出零件的冲压工艺路线。开发了一个冲压工艺规划原型系统,并以一个圆筒类零件为例,对所提出的模型与算法进行了验证。     

基于遗传算法的激光打孔路径优化

针对目前激光打孔过程中存在的问题,采用遗传算法对激光打孔路径进行优化.建立了路径优化目标函数模型,对激光打孔路径优化总体设计,遗传算法的实现所需要的适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子等遗传操作进行了说明,并通过实例说明,采用遗传算法对激光打孔路径进行优化,可以显著地提高激光打孔加工效率.     

基于统一建模语言和多色集合理论的工作流建模方法研究

在分析了统一建模语言和多色集合理论两种工作流建模方法优缺点的基础上,提出了基于统一建模语言和多色集合理论的工作流建模方法。将活动节点的两两组合作为多色集合的元素,将节点间的连接关系作为多色集合的围道,由此建立了从统一建模语言活动图到多色集合围道矩阵模型的转换机制,给出了工作流过程模型的路径求取算法。以企业备件采购申请过程为例,应用以上理论和方法,定量评价了工作流执行效率,从而重组和优化了该工作流过程。     

[绿色制造工艺和系统]面向节能高效需求的数控加工系统多目标优化模型

针对数控加工系统复杂的多源动态能耗特性,提出了一种基于单元工作状态的能耗建模与优化方法。首先,对数控加工系统能耗单元及其工作状态的能耗特性进行分析,建立了时变能耗单元和非时变能耗单元的工作状态能耗模型;其次,构建以切削速度和进给量为变量,以最小系统能耗和最短加工时间为目标的数控加工系统节能高效多目标优化模型,提出一种基于小生境遗传算法的模型求解方法;最后,通过某机床中心架底座加工案例对所提方法和模型进行了验证,并对优化结果、算法性能进行了对比分析,说明了上述模型和方法的有效性。     

基于遗传算法的飞机结构件加工特征排序

针对结构件结构复杂、壁薄易变形、加工精度要求高、特征类型和数量多等特点引起的加工特征排序困难,笔者提出了一种基于遗传算法的飞机结构件加工特征排序方法.首先,该方法通过扩展加工元构建优先权系数矩阵,然后建立符合系数矩阵的初始种群,以机床变换、装夹变换和刀具变换最少为优化目标,最后通过选择、交叉、变异等遗传操作完成加工序列...