基于蚁群算法塑模孔群加工路径优化

孔群加工是塑料模具制造中的重要工艺。针对塑模型芯孔群加工问题,提出了一种基于蚁群算法的改进优化方法,通过正交试验优选初始化参数,利用改进后的蚁群算法对塑料模具型芯孔群加工进行路径优化,以解决大规模不规则孔群加工时,空行程过多,加工效率低等问题。与标准遗传算法和蚁群算法相比,孔群加工路径平均值分别降低了6.0%和2.4%。与传统分批加工路径相比缩短了50.1%。实际路径优化效率较好,提高了加工效率。     

四主轴头五轴机床多工步加工路径优化

针对四主轴头多工步加工空行程耗时多的问题，基于空行程路径最短原则研究了无碰撞多工步加工路径优化方法。以四主轴头机床为对象确定了关节坐标系，在单面加工空行程规划基础上，建立了多面空行程计算模型和防碰撞多工步路径优化模型。基于同一面优先排序原则，在内层混合粒子群算法(GA-PSO)基础上融合了贪心算法，提出了双层混合粒子群优化算法(GA-PSO)。其中内层算法用于优化单一面上路径轨迹，外层算法用于优化多面间加工顺序。通过内外层优化算法间的不断迭代分层优化空行程，实现了整体多工步路径优化。对双层GA-PSO算法进行了算例分析，与遗传算法相比具有更快的收敛速度和更短的加工路径，最后通过虚拟仿真进一步验证了该路径优化算法的可行性。     

基于贪心-遗传算法的混合轨迹加工走刀空行程路径优化

针对数控自动编程中交互式图形文件存储图元的无序性,提出基于贪心算法和遗传算法的新型多轮廓混合轨迹加工路径优化方法,利用遗传算法对各个轮廓轨迹的前后加工顺序进行优化排序,并融合贪心算法对某种加工顺序中相邻轨迹段之间的空行路径的控制点进行选择,进而计算总空行程和个体的适应度,然后对个体进行评价选择、交叉、变异等遗传操作。该算法不仅简化了遗传算法的编码方式,而且还排除了无效解。经编程仿真及试验测试,结果表明：算法有效地缩短了刀具的空行程、减少了刀具的起落次数、提高了加工效率。     

改进蚁群算法下激光切割加工工艺优化研究

针对传统算法下激光切割加工工艺速度慢的问题,提出改进蚁群算法下激光切割加工工艺优化设计,根据激光切割加工工艺原理,选择激光切割加工工艺参数,在此基础上对穿孔点进行确定,并引用蚁群算法,确定激光切割加工路径,选择出最短路径,以此实现对激光切割加工工艺的优化。为保证此次设计的优化方法具有一定的实际应用意义,与改进前的加工工艺进行了对比,结果表明,该优化方法能减少激光器在每个加工轮廓之间移动所需要的时间,并且通过蚁群算法能够更快得到最优加工路径。     

孔群分类加工路径的优化算法

柔性钣金加工中心采用钻削或攻丝加工孔群时,为缩短刀具空走行程并提高孔群加工效率,针对孔群中圆孔需分类使用不同刀具加工问题,提出蚁群算法与贪心算法相结合的混合算法对孔群加工路径进行优化。该混合算法对同一种类孔群中的孔采用蚁群算法优化路径,不同种类孔群间的过渡应用贪心算法优化。通过在自主开发钣金刻铣加工CAD/CAM软件中,将所提出的混合算法与X向路径法、Y向路径法、贪心算法、蚁群算法进行实验对比。对分布无序的3类41个圆孔的孔群加工实验,结果表明:混合算法优化后路径长度比X向路径法优化后缩短42.84%,比Y向路径法优化后缩短48.93%,比贪心算法优化后缩短11.10%,比蚁群算法优化后缩短6.19%。由此可见,本文所提出的混合算法能够更有效缩短分类孔群加工路径,提高加工效率。     

基于遗传算法的多主轴头加工空行程轨迹规划

针对多主轴头五轴机床加工时需手动规划空行程的问题,提出一种空行程轨迹自动规划方法。在机床运动学建模的基础上,针对刀位点轨迹和刀轴矢量,分别提出基于最短路径的刀位点轨迹规划和无碰撞刀轴矢量规划,将空行程规划问题转化为参数优化问题。为了简化碰撞检测,提出两级相交检测算法。通过加权系数法建立空行程规划的目标函数,并采用遗传算法求解,规划出一条无碰撞、运动时间最短、旋转轴角度变化量最小、末端轨迹最短的具有柔性的理想轨迹。在Vericut建立的仿真平台上,验证了该方法的可行性和有效性。所提方法具有拓展性,通过多次分解轨迹求取棱交点能够实现复杂工件的空行程规划。     

基于蚁群算法的矩形件切割路径优化

针对矩形件外轮廓切割问题,设计了基于蚁群算法的切割加工过程中空行程路径优化方法,开发了相应软件模块.该方法在矩形件外轮廓切割路线简化的基础上,结合旅行商问题的求解对切割起始点顺序进行优化,避免出现矩形件在切割过程中外轮廓被重复切割的问题.算例表明:该算法可显著减少空行程路径的总长度,有效缩短切割加工过程中的辅助时间,提...     

复杂型腔刀位轨迹规划的优化算法

针对行切法加工复杂型腔,对型腔边界与岛屿轮廓进行扫尾处理时,如何得到最短且合理的刀位轨迹,提出了一种优化算法。首先利用最小树得到环与环之间的最短连通路径。但是无序的最小树却无法映射为扫尾处理的最短刀位轨迹,因此应对同一父节点下的同层子节点进行排序,通过生成最小有序树得到最短的刀位轨迹,减少了空行程从而提高加工效率。该优化算法易于实现,已在自行研制的模具CAM软件中得到成功的应用。     

考虑环境复杂度的机器人路径双向蚁群规划

为了减少机器人的路径长度、提高路径平滑性，提出了基于配对双向新型蚁群算法的路径规划方法。介绍了栅格环境模型的建立方法；给出了基于改进K-means的环境复杂度聚类方法，实现了以复杂度为标准的环境分区；将环境复杂度作为新型启发信息引入到蚁群算法中，引导蚂蚁选择简单环境区域。借鉴蚂蚁的双向搜索思想，提出了配对双向搜索的新型蚁群算法，并将该算法应用于栅格环境的路径规划。经仿真验证可以看出，与传统蚁群算法、文献[12]算法比，配对双向新型蚁群算法的路径长度最短、拐点数量最少、收敛时迭代次数最少，验证了这里算法在路径规划中的优越性。     

复杂曲面环形刀五轴端铣加工的刀具轨迹规划方法

为了降低复杂曲面类零部件加工的刀具路径,减小刀具路径条数,提高加工效率,提出了一种新的复杂曲面环形刀五轴端铣加工刀具轨迹优化方法。在局部可铣性基础上对刀轴矢量角进行自适应优化,采用新型加工带宽计算方法——等残留高度算法,给出了等残留高度算法的刀具轨迹生成具体步骤。仿真结果表明:与传统等残留高速算法相比,刀具轨迹优化算法的刀具路径更短、条数更少,能够有效提高复杂曲面加工效率。     

基于改进蚁群算法的分形刀轨连接技术

为了解决分形刀轨中存在的大量空行程和跳刀问题,使用部分边界裁剪轮廓对分形路径段进行了连接。首先采用蚁群算法对同一切片层面上的分形路径段进行初步连接,确定整体最短连接路径。然后依据扫描路径规划原则,对连接路径进行有效性判断,消除了不合理连接路径对成形质量的影响。针对基本蚁群算法存在的收敛慢、易陷入局部最优解等缺陷,采用动态调整选择策略和信息素挥发系数对蚁群算法进行了改进。试验结果表明,该方法有效减少了同一切片层面上的空行程和跳刀次数,且改进的蚁群算法具有很好的收敛效果和全局搜索能力。     

基于蚁群算法的工艺路线优化决策

针对企业对加工对象工艺制定及优化效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的工艺路线生成和优化的方法。通过对零件特征的提取,并依据零件特征的加工链得到零件的最基本的加工节点(加工元)。给出了计算不同加工元之间距离的计算公式。基于MATLAB2014开发了蚁群算法的机械加工工艺优化软件。通过实例验证了该优化软件能够生成满足加工要求的优化工艺路线。     

基于负反馈机制的蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用

蚁群优化算法是解决机器人路径规划问题的有效方式。首先,利用栅格法对场景进行建模,然后再利用蚁群算法寻找简单环境或复杂环境下的最优路径。针对增强的蚁群算法易陷入局部最优解的问题,本文设计了具有负反馈机制的改进的蚁群算法,并以此来解决机器人路径规划问题。该算法利用搜索的历史信息,并通过获得失败经验,指导蚁群在优化过程中探索未知空间。该算法旨在利用负反馈来改善解的多样性,从而获得最优路径。实验结果验证所提改进算法在路径规划问题上有明显优势。     

基于改进蚁群算法的激光切割加工路径优化研究

针对激光切割加工全局路径优化采用传统蚁群系统算法时,存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,对蚁群系统算法进行了改进研究。利用激光加工图元的起点和终点信息,建立了图元等价TSP问题的数学模型,提出了通过最邻近插入算法对蚁群系统算法路径规划结果进行了再优化的改进算法;详细阐述了改进蚁群系统算法的实现步骤,分析了传统蚁群系统算法和改进蚁群系统算法的迭代次数和优化效果。研究结果表明:该改进蚁群系统算法加快了收敛速度,迭代次数减少了约30%,缩短了激光加工所走路径的总长度,并成功应用到自主开发的高速激光切割加工系统中。     

快速成型技术中的分区扫描路径产生算法

提出了一种分区扫描矢量生成算法.该算法在扫描矢量生成过程中,不需对每条扫描矢量进行区域判断,提高了算法的效率;同时,对扫描区域之间的衔接路径进行了优化,减少了空行程,提高了加工效率.     

一种新型蚁群随机树的机器人路径规划算法

为提高复杂环境下机器人的路径规划效率,提出了一种用蚁群算法来优化随机树算法的新的全局路径规划算法。该算法有效地结合了蚁群和随机树算法的优点,利用随机树算法的高效性快速收敛到一条可行路径,将该路径转换为蚁群的初始信息素分布,可以减少蚁群算法初期迭代; 然后利用蚁群算法的反馈性优化路径,求得最优路径。仿真实验表明,该蚁群随机树算法可以提高机器人路径规划的速度,并且在任何复杂环境下迅速规划出最优路径。     

基于蚁群算法的分组焊点焊接路径优化方法研究

为了合理规划机器人焊接路径,提高焊接工作效率,提出了一种复杂框架结构焊接路径的优化方法,该方法首先依据焊接工艺的要求,对任务焊点进行初步分组,然后采用改进蚁群算法对分组焊点的焊接路径进行优化.该方法不仅满足点焊过程中增加连续焊接、减少焊枪姿态变换等焊接工艺要求;同时,对焊点的分组减少了蚁群算法的规模,既能简化算法,又能提高求解精度.仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

单模单冲数控冲床加工路径优化方法研究

金属板上各孔冲裁顺序直接影响数控冲床冲裁加工时的生产效率。针对目前传统数控冲床加工路径算法单一、加工时间长及路径长度偏大等问题,提出一种基于有选择的最近邻算法和改进蚁群算法的加工路径优化方法。该方法对常见的矩形高密度冲孔板采用最近邻算法,对非矩形阵列分布的孔形采用改进的蚁群算法。实验结果表明,优化后的加工路径在长度及计算时间上取得了较好的效果,提高了冲床加工的效率。     

基于改进蚁群算法的机器人末端路径排序优化

建立了针对机器人加工时的末端运动路径排序优化问题的数学模型,将该模型转化为广义旅行商问题并用蚁群算法求解。同时对经典的蚁群算法进行了改进,即采用多阶段搜索策略、邻域搜索策略及多蚁种搜索策略,使改进后的蚁群算法能为机器人求取一条更优的末端运动路径。计算机仿真与机器人加工实验结果表明,改进蚁群算法所得的末端运动路径比基本蚁群算法所得结果缩短了3%以上。     

基于蚁群算法的工艺路线生成及优化

针对计算机辅助工艺规划中的工艺路线的决策问题,提出了一种基于蚁群算法的工艺路线生成及优化算法.该算法将被加工零件划分为若干特征元,并由各个特征元的加工链得到该零件的加工元;根据加工元的属性,用加权海明距离表示加工元之间的相似度;根据加工元之间的约束条件,确定其优先加工关系并得到各自的前趋加工元;对基本蚁群算法进行改进,在禁忌准则和约束条件的限制下对解空间进行搜索,从而得到优化的零件加工工艺路线.通过实例验证了该算法的可行性和有效性.