孔群加工路径规划问题的进化求解

孔群加工路径规划对于提高多孔类零件的加工效率和质量具有重要意义。建立了两个孔群加工路径规划问题的数学模型,分别归纳为单目标和多目标组合优化问题,并引入进化蚁群系统算法和人工免疫算法求解单目标组合优化问题。这两种算法均能有效防止解空间的“组合爆炸”问题,计算复杂度的阶次低于Hopfield神经网络算法,且性能优于Hopfield算法。采用多目标解的快速排序技术分别对进化蚁群系统算法和人工免疫算法加以改进,开发出多目标进化蚁群系统算法和多目标人工免疫算法。分析表明,改进算法不增加原算法的计算复杂度,能直接用于求解多目标组合优化问题而无需事先给出目标权值向量,并能一次运行求得问题的多个Pareto最优解。

孔群加工路径优化方法的研究

孔群加工路径规划对于提高多孔类零件的加工效率和质量具有重要意义。通过对多点位加工优化和工序优化方法的研究,针对孔群在尺寸、形状、分布位置等特点上的不同,合理地选择加工路径规划方法。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。