基于数字孪生机床模型的加工路径优化研究

制造业个性化加工转型对数控机床加工控制提出了更高的要求,针对固定工况构建的数字孪生模型无法适应生产要求进行加工路径的调整问题,本研究提出了以改进的遗传模拟退火算法(IGASA算法)嵌入到数字孪生机床模型,根据实际加工需求,构建了走刀长度与换刀成本综合最小化的目标函数,并设定了数控加工运动干涉约束、重复走刀约束、基元加工顺序约束、刀具寿命约束四种约束,以IGASA算法进行目标求解,以获取到最优加工路径。同时,通过数字孪生机床模型实现对数控机床的虚拟映射,实时获取加工数据与数控机床运行数据,并根据数据变动,采用IGASA算法进行最优加工路径的自适应更新。验证表明,该方法可以重新进行加工路径的更新,案例中的加工路径长度缩小了141.56mm,表明该方法的有效性。

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。

飞机结构件槽特征加工路径优化算法研究

提出了一种基于分治法思想的加工路径优化算法。该算法将槽特征加工路径的优化近似为旅行商问题(TSP),根据槽的分布对TSP路径进行几何分区,分别应用正交路径法、最近邻算法等求解,并将结果合并为完整路径。最后通过实际应用验证了该算法实现简单,求解速度快,优化结果同人工编排的加工路径非常接近,具有可行性和有效性。

基于TSP和塑料模具顶针板孔群加工路径优化问题的研究

塑料工业的迅猛发展给塑料模具制造技术带来严峻挑战和剧烈的市场竞争。针对塑料模具脱模机构的重要部件—塑料模具顶针板的孔位加工所急需解决的效率问题,提出了一种塑料模具顶针板孔群加工刀具轨迹优化技术,即利用图论中经典的"旅行商问题"—TSP数学模型,对塑料模具顶针板孔群加工进行了优化处理,以解决由于孔多、空行程现象严重而带来的加工时间浪费问题。实际应用效果较好,提高了加工效率,取得了较好的经济效益。

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。

激光切割数控自动编程系统中加工路径优化的实现

文章采用一种改进的最短邻近区域法进行钣金件激光线切割加工切割路径优化,适当引进人工干涉,较好地解决了钣金件数控线切割的路径优化问题。

机械车间柔性多加工路径优化调度模型构建

针对传统的机械车间加工路径柔性和调度性较差问题,基于遗传算法和粒子群算法构建了一种新的机械车间柔性多加工路径优化调度模型。首先,将客户满意的交货期、提高生产效率设定成优化目标;而后,经过编码、更新、适应度计算、分段扰动、约束和处理工序,采用粒子群算法实现了路径优化;在此基础上,综合粒子群算法和遗传算法建立了调度模型。仿真结果表明,该调度模型具有很强的支配能力,能够在短时间内找出最优路径。

基于CAM软件的印刷机底板孔群加工路径优化方法

为了减少零件在加工孔群过程中的空走刀行程,普遍应用各种CAM软件根据各自优化算法自动生成孔群加工路径。先后应用当前普及率较高的MasterCAM和UG两款软件对印刷机底板孔群加工路径进行优化,得到差异明显的优化路径和量化结果。通过对比分析,证明UG软件的孔群路径优化算法要优于MasterCAM。各种CAM软件的应用场合和编程对象不同,实际生产中应该针对具体情况选择适当的CAM软件编制工艺,这样才能提高零件的加工效率和质量。

基于改进遗传算法的孔群加工路径优化

提出一种改进的遗传算法,采用允许父代种群参与竞争的联赛选择算子和模拟退火的交叉变异算子,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱.建立以最小化加工成本为目标的孔群加工路径优化数学模型,应用改进遗传算法对孔群加工路径优化模型进行求解,实例计算结果表明:改进遗传算法可节约71.3%的刀具行进成本.

用变长度染色体遗传算法优化加工路径的方法

加工路径优化问题属于一类特殊的旅行商问题(TSP),针对此问题将加工路径细分为点、线段、曲线段及闭合曲线等加工要素,并提出一种基于变长度染色体遗传算法的优化方法。该方法将每个点编码为一个二元组用以表示各种加工要素,其交叉和变异操作能对一些线进行分割和合并,使加工路径能得到更大程度的优化。仿真结果表明,该方法具有良好的优化效果,可以显著地缩短辅助运动路径的长度。

浅谈如何优化数控系统加工路径

将数控车床作为研究对象,重点分析和探讨了数控系统加工路径的优化方法。利用K元交换试探算法以及最近邻算法进行对比,试验结果显示,对数控系统加工路径进行优化之后,数控车床的加工系统显著提高了加工效率。在企业化和规模化的加工领域,优化数控系统加工路径能够为企业创造出更加丰厚的经济回报。

钣金件激光切割路径优化算法

为了提高钣金激光切割的效率和质量,提出了一种新的轮廓加工点的选取方法,即除两点间距离外,又考虑了轮廓的加工顺序及位置分布对加工点选取的影响。首先使用改进萤火虫算法优化轮廓的加工顺序,然后结合轮廓的中心点位置经局部搜索优化得到各轮廓的最优加工点,最后构成完整的加工路径。介绍了算法的原理及实现,通过实验仿真较遗传算法优化轮廓端点的方式路径缩短了2.6%,较采用最近邻法则的方式路径缩短了5.7%,明显实现了进一步优化。

基于强化学习的遗传算法求解一种新的钻削路径优化问题

孔加工是机械制造的基本工序之一.针对数控机床的刀具路径优化问题,提出一种新颖的孔加工刀具路径优化模型—–带可决策孔的孔加工多刀具路径优化问题(MTdDPO).在该模型中,工件上的孔分为两类:固定孔和可决策孔. MTdDPO的目标是通过判断可决策孔的路径归属和路径内各孔的加工顺序来实现加工路径长度的最小化.为实现MTdDPO的优化,提出基于强化学习的分段遗传算法(RLSGA).在RLSGA中,种群被视为智能体,智能体的状态是种群的多样性系数, 3种不同的分段交叉算子是智能体的动作,智能体的奖励与种群的适应度值和多样性系数的变化有关.针对MTdDPO,新建5个基准测试问题,并在测试问题上将RLSGA与其他4个算法进行对比.结果表明, RLSGA的表现明显优于其他算法, RLSGA能够有效地解决MTdDPO问题.

自适应量子交叉克隆选择算法

为克服传统克隆选择算法易于陷入局部最优的缺点,提出了自适应量子交叉免疫算法。自适应量子交叉算子在算法演化初期通过高适配度抗体对低适配度抗体的影响,加速收敛过程,而在算法演化后期,利用低适配度抗体对高适配度抗体的扰动,增加算法跳出局部最优的概率。对旅行商问题、单目标和多目标孔群加工路径优化问题所做的计算,结果表明:自适应量子克隆选择算法能有效平衡全局搜索和局部挖掘能力,在收敛速度和稳定性上优于同类克隆选择算法和其他启发式算法。