基于遗传蚁群混合算法的孔群加工路径优化

为了提高孔群的数控加工效率,以孔群加工路径最短为目标函数,采用遗传蚁群混合算法对孔群加工路径规划问题进行研究。该混合优化算法的前期采用遗传算法、后期采用蚁群算法。在遗传算法向蚁群算法转换过程中,提出一种GSA遗传解到信息素转化策略。该策略以在遗传解endpop中选取前90%个个体和再随机产生的10%个个体合并后组成的新矩阵作为信息素值的转化依据;同时探讨了遗传算法中遗传算子的最佳组合问题。实例计算结果表明:与传统分批按编号加工的路径相比较,采用最佳组合算子和GSA转化策略后的遗传蚁群混合算法求解问题所获得的孔群加工路径缩短了70.9%,比单一遗传算法具有更高的求解精度,理论上可以明显地提高孔群的数控加工效率。     

基于TSP和GA孔群加工路径优化问题的研究

研究应用TSP数学模型和路径优化方法，建立了以最小化加工成本为目标函数的孔群加工路径单目标优化数学模型。研究应用遗传算法对孔群加工路径模型进行参数优化求解。由最佳加工条件。计算得出优化结果。通过优化前后的对比，验证了所建模型和优化算法的准确性和实用性。     

基于动态规划算法的孔群加工路线优化

孔群加工路线优化,对于提高多孔类零件的加工效率和质量具有重要意义。通过数控机床上孔群加工工艺路线的分析,利用动态规划算法,对数控机床孔群加工路线进行了优化计算。最后通过实例验证此优化方法在孔群加工中明显提高了数控加工的效率、降低了加工成本。     

基于蚁群算法的数控板材加工路径规划

为缩短数控板材加工中的走刀时间,对传统的数控板材加工路径作出改进,提出基于蚁群算法的数控板材加工路径规划并做出了仿真.由仿真结果表明,本文提出的算法性能较好,能够大大缩短加工总路程.最后对蚁群算法应用在数控板材路径规划的前景进行了展望.     

电火花穿孔机群孔加工路径规划算法

在使用电火花穿孔机进行自动化群孔加工时,电极需频繁地从前一个孔位移动到下一个孔位。当孔位较多时,累积的运动时间相当可观,导致整体加工效率降低。通过分析孔位的坐标和间距,基于旅行商问题近似解法和坐标排序,提出了几种有效且实用的群孔加工路径规划算法,并集成在穿孔机CAM软件中。测试结果表明,几种算法均能有效缩短孔位间移动的总体距离,从而提高了整体加工效率。     

圆体成形车刀数控加工刀具路径规划

利用优化原理对加工圆体成形车刀的数控车床刀具的路径进行了规划，使圆体成形车刀加工后的工件的双曲线误差大大降低，精度大大提高。     

基于双钻头的孔群加工路径优化算法

引入双钻头对孔群同时加工是提高钻孔效率的有效途径。分析双钻头进行孔群加工的数学模型,通过修改用于单钻头孔群加工路径优化的遗传算法中染色体的表达方式和适应度函数的计算方法,得到基于双钻头的孔群加工路径优化算法。实验结果表明,与单钻头的最优加工路径相比,在不同钻孔速度下使用双钻头同时加工的新算法都能节省近一半的加工时间,有效提高了孔群加工的效率。     

基于特征的数控加工刀具路径参数化设计

为了实现刀具路径高效的设计,对一种基于特征的数控加工刀具路径参数化设计方法进行了研究。首先对特征进行分类和参数化描述,然后为每一类特征设计其刀具轨迹通用模型,实际应用时,通过具体的特征参数生成对应的刀具轨迹。文中以槽特征为例,说明了参数化设计的思路和方法,采用Visual C++及OpenGL编程语言,实现了其参数化设计,并通过仿真验证了方法的正确性。     

基于人工蜂群算法的机器人路径规划

为求解机器人路径规划问题,引入人工蜂群算法,并将路径空间以网格划分,通过固定起始节点和设定最大允许路径节点数等方法,解决了人工蜂群算法应用于路径规划的两个难题--路径节点不固定和邻域构造困难,实现了将ABC算法应用于路径规划问题.通过典型的实例仿真对算法性能进行测试,结果表明:该算法有效克服了停滞行为的过早出现,而且能够加快收敛速度,得到全局最优解或近似解,是解决机器人路径规划问题的一种有效算法.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对动态未知环境下机器人路径规划中存在的不足,提出一种全局规划和局部规划相结合的混合型规划方法。全局规划中,针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及易陷入U型或V型障碍物的缺陷,提出采用夭折策略对基本蚁群算法进行改进,并采用改进的蚁群算法离线规划出一条粗略的全局优化路径,将该"粗"路径分解为局部规划各个阶段的子目标。局部规划中,机器人实时探测局部环境信息,应用滚动优化原理,不断修正运动路线,使机器人在每一时刻的滚动窗口内都避开障碍物向子目标点运动,把整体的寻优分解为各个滚动窗口内的局部寻优,克服了全局规划不能追踪动态信息的缺点。仿真结果表明,该方法可行且具有良好的稳定性。     

带基准孔的孔群加工路径优化算法

优化孔群加工路径减少刀具移动时间是提高生产效率的有效途径.作者考虑孔群加工中基准孔优先加工的工艺要求,提出了用于带基准孔群加工路径优化的遗传算法.将加工路径优化问题转化为带基准孔优先加工约束的旅行商问题,通过改进适应度计算使得所有染色体都对应满足约束条件的加工路径.实验结果表明,新方法在基准孔优先加工的前提下与最短路径相比仅增加了4.44%的路径长度,在保证孔加工定位精度的同时优化了孔群加工路径.     

基于特种加工的微小孔加工技术

介绍了基于特种加工的微小孔常用加工方法,指出了这些方法的特点、发展现状和研究方向。     

基于元胞小生境遗传算法的物流配送路径优化

现在物流业面临着小批量和多动态的需求,对物流配送路径进行优化显得越来越重要.然而,解决此优化问题的核心是设计一种快速有效地优化方法,基于此,文章在经典元胞遗传算法的基础上,引入小生境技术,得到了一种元胞小生境遗传算法,使算法具有较好的多样性保持能力.将该算法应用于带有时间窗的车辆路径问题的求解当中,并针对该问题设计了一种顺序逆转交叉算子,结果表明,新算法相对于经典元胞遗传算法和小生境遗传算法能更好的避免陷于“早熟”,所得结果精度更高,是解决物流配送路径优化问题的有效算法.     

多区域行切加工路径优化

利用图论中经典的“旅行商问题”数学模型，提出了一种对复杂多区域零件行切加工路径进行优化处理的算法。采用贪婪法和枚举法结合的算法，在精度上比以往的近似算法有所提高，同时在时间上也具备实时性。算法实现了加工的走刀路径最短，也同时确定了每个子区域的下刀点，缩短了走刀时间，提高了加工效率。     

深小孔加工方法综述

深小孔在各个领域中有着广泛的应用。深小孔加工方法主要分为传统加工方法和非传统加工方法两大类。文中主要对钻削加工、电火花加工、电解加工、电解-电火花复合加工以及其他加工方法进行了详细的分析,并总结了各加工方法的优缺点。     

基于遗传算法BP神经网络的DEFORM-3D车削加工模拟优化

采用DEFORM-3D软件对高速车削进行仿真,得出车削过程中的工艺数据;构建BP神经网络,利用遗传算法优化BP网络,对结果做出了精确预报,找到了模拟条件的最优值,节省了大量的时间以及人力物力,有利于了解车削机理和提高车削质量。     

基于CYCLE800指令的深孔数控加工的实现

介绍深孔的特点与应用范围,分析比较两种深孔加工方式的特点.介绍SIEMENS 840D数控系统CYCLE800循环的工件坐标转换功能.以一个深孔加工为例,分析其加工工艺,并利用CYCLES00循环编制数控加工程序,在IA3 TLF型数控深孔加工中心上实现数控深孔加工.结果表明:利用CYCLE800指令,加工件一次装夹可进行众多深孔的加工,编程简单,加工效率高,精度高.