城轨底架多特征加工中的空走刀路径优化

为实现城轨底架加工效率的提升,建立了以刀具空走刀路径和换刀次数为优化目标的数学模型并改进NSGA-Ⅱ算法进行求解。首先,通过MSOS染色体对特征和刀具进行编码;其次,采用动态拥挤度排序方式和精英保留策略选择个体,保证子代种群的多样性和保留优秀个体;最后,为增加种群的多样性依据迭代次数改变变异操作。实例计算结果表明,与传统分组规划法取得的目标值相比较,采用改进NSGA-Ⅱ算法所获得的刀具空走刀路径和换刀次数最多分别减少34.2%和25%,验证了该算法在城轨底架多特征加工中的可行性和有效性,提高了生产效率。

基于变长度编码遗传算法的铣削深度分配优化

根据某企业车辊机架大轴向铣削深度的实际需求,在满足铣削总深度及加工精度要求下,为实现对轴向铣削深度分配方案的智能决策,建立了刀具失效累计率和铣削总时间为优化目标的分配数学模型。通过对轴向铣削深度分配进行可变长度编码,对遗传算子交叉、变异的重新改写,并采用加权方法处理优化结果。结果表明:与传统平均分配方式相比较,采用变长度编码的遗传算法所获得的目标值最高减少16.5%。该方法可提高企业生产效率,降低企业成本。