基于约束矩阵与遗传算法的工艺加工顺序决策研究

随着现代制造技术的快速发展,CAPP越来越多的受到企业的广泛关注,工艺加工顺序决策是CAPP系统中最重要的工艺决策技术之一。针对CAPP技术中工艺加工顺序决策难题,提出了基于约束矩阵和遗传算法的智能化工艺决策方法,建立了基于遗传算法的工艺加工排序问题的数学模型,利用约束矩阵来描述工艺加工元间的优先关系,研究了基于遗传算法的工艺加工顺序决策过程,包括基因编码、适应度函数的设计、选种、基因重组和变异等。最后,以C#为开发语言,以Visual Studio2008为开发平台,开发成功了工艺决策系统模块并用实例验证了该方法的可行性。     

遗传算法在机械零件加工工艺决策中的应用和实现

通过对箱体类零件典型加工路线的分析，结合遗传算法的特点，建立了机械零件加工工艺决策的数学模型，提出了基于遗传算法的工步排序优化方法。并以箱体类零件为例，阐述遗传算法在零件加工工艺决策过程中的应用和实现。     

基于遗传算法的工艺路线决策与优化

在已有的工艺路线决策优化研究的基础上,分析了工艺知识的特点,确定了基于特征的工艺知识表达方法,根据工艺知识间的约束关系,构建基于工艺约束的工艺路线决策空间,提高遗传算法的搜索能力。针对工艺路线决策的不确定性,建立了多目标优化函数,将遗传算法应用于工艺路线决策过程中。通过设计合理的基因编码规则、适应度函数、交叉、变异算法优化工艺路线。通过实例,介绍了利用遗传算法进行工艺路线决策和优化的过程。     

基于遗传算法的工艺过程优化决策方法研究

针对CAPP系统中的工艺过程决策问题,提出了一种基于遗传算法的工艺过程优化决策方法。该方法以最小变换成本为优化目标,通过遗传算法的选择、交叉、变异操作进行工艺过程的全局优化决策。为使加工操作序列满足工艺约束规则,对遗传算法进行了改进设计,在算法过程中根据工艺约束规则确定的加工操作优先关系约束集对加工操作序列进行调整。通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

工艺决策及生成工艺规程软件系统的开发

介绍在回转体计算机辅助工艺过程设计研究中,开发的一种模仿人类专家思维方式的工艺决策及生成工艺规程软件系统,提出“最佳典型工艺规程”和“加工链”的概念,它能很好地解决工艺决策中出现的问题,从而生成一份完整的可供加工人员使用的工艺规程。     

基于遗传算法的箱体零件加工路线决策方法研究

在对箱体零件典型加工路线分析的基础上，定义了工步优先权和加工路线能量函数，建立了工步排序的数学模型，提出了基于遗传算法的工步排序优化方法，并对遗传操作的算法进了改进设计，最后，用典型算例说明算法的应用。排序以典型加工路线为目标、零件的特殊要求为约束，将排序算法与零件型面、加工方法相分离，提高了算法的适用性、通用性和灵活性。     

基于遗传算法与约束矩阵的工艺路线优化方法研究

提出了一种基于遗传算法和约束矩阵的工艺路线优化方法.该方法利用约束矩阵来描述加工元间的优先关系,由系统自动生成约束矩阵,开发了保证加工元序列满足工艺约束关系的加工元序列有效性检验与调整算法.以总变换成本最小为优化目标,采用改进的遗传算法进行工艺路线的优化,以实现工艺过程的全局优化.     

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.     

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。     

基于遗传算法的最低报废损失加工路线决策方法研究

订单制造投标样品加工过程中,高报废率带来的损失是造成样品开发高成本的重要因素.文中在分析投标样品加工工艺特点和各道工序的生产成本与报废损失的基础上,建立了一个以最低报废损失为目标的样品加工工序排序数学模型,提出了基于遗传算法的工序排序优化方法,并对算法的应用机理进行了详细讨论,最后用实例说明了算法的应用,并对算法性能进行了分析.     

基于父子混合选择遗传算法的大型压力机主梁的最优设计

主梁是大型压力机的关键受力构件之一,其最优设计问题是一类很难求解的非线性规划问题.传统的优化方法在解决这类复杂优化问题时显示出自身的一些不足.针对传统优化算法的局限性,提出用简单实用的基于父子混合选择遗传算法,对大型压力机的主梁进行优化设计.并用一个仿真算例验证了该算法的有效性和可行性.     

二维实数编码遗传算法在普通圆柱蜗杆传动优化设计中的应用

蜗杆传动的优化设计属于混合离散变量的非线性复杂优化问题。针对传统二进制编码遗传算法在求解复杂优化问题时计算效率低、过早收敛等缺陷,本文采用二维实数编码遗传算法,对普通圆柱蜗杆传动进行了优化设计,给出了主要参数的选取方法。通过与传统优化结果比较、分析,表明该方法具有收敛速度快、稳定性好等优点,可提高优化效率且实用性强。     

双圆弧齿轮传动模糊可靠性的遗传算法设计

根据模糊可靠性设计理论，给出双圆弧齿轮传动的模糊可靠性设计准则，探讨了双圆弧齿轮传动设计中模糊变量与随机变量同时存在时的多目标多约束情况下模糊可靠性优化设计的数学模型，以及优化遗传算法求解该模型的算法流程。     

遗传算法在多品种装配生产排序中的应用

针对多品种装配顺序的安排问题,以总工艺辅助时间最小为目标,表达为求解旅行商问题(TSP),提出并设计了合理的遗传算法。计算和仿真结果显示,该遗传算法的实用性和有效性。     

面向绿色制造的滚切工艺规划决策问题研究

在对滚切加工的T(加工时间 )、Q(加工质量 )、C(加工成本 )、R(资源消耗 )、E(环境影响 )五个绿色制造目标特性分析的基础上 ,对面向绿色制造的滚切加工中的决策问题进行研究 ,并结合某企业滚切加工中的滚齿机设备选择问题进行案例分析     

采用遗传相关向量机的工业机器人焊缝跟踪预测

为了克服传统焊缝跟踪方法精度低的问题,提出基于遗传相关向量机(G-RVM)的工业机器人焊缝跟踪预测方法,其中应用遗传算法对相关向量机参数进行优化。相关向量机通过构建回归函数以解决焊缝跟踪问题。为验证所设计控制器的有效性,进行了焊缝的跟踪实验,并设计了实验条件。实验结果表明,基于遗传相关向量机的焊缝跟踪误差小于支持向量机法所得数据。可见采用遗传相关向量机的控制更能够适应实际焊接过程的变化。     

基于遗传算法的柔性制造系统机床选择问题研究

由于激烈的市场竞争环境,灵活的制造商应该以最快的速度向市场推出产品,以最少的成本进行生产,从而拥有使消费者满意的巨大能力.而具有快速时间响应和高度柔性的制造系统是必要的.在假设的条件下,构建基于零件加工时间和成本加权和为目标的柔性制造系统机床选择数学模型,在模型中考虑机床的维修成本.用C语言实现遗传算法在柔性制造系统机床选择中的应用,并与以前的例子进行比较.最后通过实验对遗传算法的参数进行分析.     

采用遗传PID整定的电液伺服系统仿真研究

建立了电液伺服系统数学模型,提出了基于遗传算法的电液伺服系统PID参数整定方法,并利用Matlab编程软件进行仿真,仿真结果表明,基于遗传PID整定的电液伺服系统具有良好的稳定性和较强的鲁棒性,达到了预期的控制效果,表现出了优越的控制性能.     

基于改进自适应遗传算法的网格任务调度算法

针对网格环境动态多变性的特点,对网格环境任务调度中的遗传算法进行研究,提出一种改进的自适应遗传算法.通过对影响遗传算法行为和性能的关键参数交叉概率与变异概率进行分析,提出利用自适应思想以及表征调度性能的种群适应度对交叉概率和变异概率合理选取的自适应遗传算法,使交叉概率和变异概率能随种群适应度自动调节、改变.试验结果表明,改进的自适应遗传算法能使网格任务调度具有较好的种群自适应度,从而表明该方法的有效性.