低碳低成本约束下箱体零件加工路线优化方法

针对箱体零件工艺设计过程中工艺路线的低碳低成本优化问题,分析了复杂箱体零件的加工特征。在加工工步排序原则和机械加工工艺路线的基础上,根据多色集理论构建了工步排序问题的“特征-工步”和“特征-面孔”围道布尔矩阵,提出了以最低总碳排放（低碳）和最低加工成本（低成本）为优化目标的机械加工工艺路线多目标优化方法,并将改进的遗传算法应用到求解工步排序的问题中,从而得到最优解。以某型号箱体零件为例,验证了所提优化方法的有效性和可行性。     

机械零件加工路线的影响因素研究

针对机械零件的特点,分析了机械零件不同特征的加工方法,实现了零件特征要素加工方法,研究了零件一次装夹的优化、决策和工步排序,最终得到了机械零件在加工中心上的最优工艺路线。     

基于遗传算法的零件工步优化研究

对于复杂零件的加工,其工步顺序直接影响加工质量和生产效率.研究了工步排序原则和典型的工艺路线,以辅助加工时间最短为优化目标,建立了加工中心中零件加工工步排序数需模型.采用遗传算法对工步顺序进行优化,并在隔代映射遗传算法基础上引入自适应策略,使IP_GA中的交叉、变异概率根据适应度大小自动调节,提高了收敛速度及解的质量.实际应用表明,该方法可有效提高工艺规划系统中工步的优化排序能力.     

基于遗传算法的加工中心工步排序优化方法

在加工中心加工复杂零件时，工步多，其顺序直接影响加工质量和生产效率。在分析工步排序原则和典型工艺路线的基础上，建立了一个加工中心工步排序优化模型；将遗传算法应用到工步排序优化中，对算法的应用机理进行了详细讨论，提出了一种启发式基因重组方法；并示例验证了工步排序优化方法。     

航空发动机整体机匣铣-车复合加工工艺优化

针对加工过程中的多次工件转位和刀具更换对加工质量和生产效率的重要影响,在分析工步排序和合理确定辅助时间的基础上,建立了以最短辅助时间为目标函数的工步排序优化模型,利用自适应遗传算法完成工艺规划的全局优化决策,获得了最佳工步排序和最短辅助时间.优化过程中,为了使工步序列满足工艺约束规则,首先根据工艺约束规则确定工步优先关系矩阵,然后利用优先关系矩阵对工步序列进行校验和调整.通过工步优化,有效地降低了发动机机匣铣-车复合加工过程中的辅助时间,达到了提高生产效率和加工质量的目的.     

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.     

创成式 CAPP 中的工步排序与工艺决策

在若干特征构成的零件工艺过程设计中,工步顺序不能有效地确定。本文通过对工艺设计过程的分析,结合杭州叉车总厂创成式ＣＡＰＰ系统（ＨＣ－ＣＡＰＰ）的开发,提出特征排序、工步排序与工艺决策等优化、决策方法确定符合车间作业资源能力的零件工艺加工路线。     

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。     

箱体零件数控加工路线研究

针对箱体类零件的特点,探讨了箱体零件加工工艺路线的确定原则和程序;阐述了箱体类零件的特征型面描述方法;建立了不同特征的加工方法匹配规则库,实现了零件特征要素加工方法的决策;同时研究了零件一次装夹的优化问题,建立了数学模型.实现箱体零件特征要素加工方法的决策和工步排序,最终得到了箱体零件在加工中心上的最优工艺路线.对传统工艺过程进行优化具有非常重要的工程实用价值.     

GA-based synthesis approach for machining scheme selection and operation sequencing optimization for prismatic parts

To obtain global and near-global optimal process plans based on the combinations of different machining schemes selected from each feature, a genetic algorithm-based synthesis approach for machining scheme selection and operation sequencing optimization is proposed. The memberships derived from the fuzzy logic neural network (FL-NN), which contains the membership function of each machining operation to batch size, are presented to determine the priorities of alternative machining operations for each feature. After all alternative machining schemes for each feature are generated, their memberships are obtained by calculation. The proposed approach contains the outer iteration and nested genetic algorithm (GA). In an outer iteration, one machining scheme for each feature is selected by using the roulette wheel approach or highest membership approach in terms of its membership first, and then the corresponding operation precedence constraints are generated automatically. These constraints, which can be modified freely in different outer iterations, are then used in a constraints adjustment algorithm to ensure the feasibility of process plan candidates generated in GA. After that, GA obtains an optimal process plan candidate. At last, the global and near-global optimal process plans are obtained by comparing the optimal process plan candidates in the whole outer iteration. The proposed approach is experimentally validated through a case study.     

基于多色集合理论和遗传算法的加工中心工步排序研究

针对加工中心上一次装夹下复杂的工步排序问题,通过实例介绍一种基于多色集合理论和遗传算法的工步排序优化算法。首先,在分析工步排序原则和典型工艺路线的基础上,根据多色集合理论建立加工中心上工步排序问题的约束模型。然后,以辅助时间最短为优化目标,建立其数学优化模型。最后,将遗传算法应用到工步排序中从而得出最优解。实例证明,在多色集合约束模型约束下的遗传算法能够很好地求解加工中心上的工步排序问题,排序结果接近最优且可以大幅提高加工中心的效率。     

基于仿真的数控铣削加工参数优化研究

针对数控铣削加工参数优化问题,通过加工仿真,计算每一走刀步的切削深度和切削宽度并划分区间。在每一个由组合划分区间内所有刀步构成的一个加工特征组合段上建立了多目标优化模型,模型采用遗传算法对每一加工特征组合段的加工参数进行优化,自动修改NC程序中的加工参数并反映优化结果。应用实例证明,提出的多目标优化模型和优化求解算法正确、有效。     

基于特征加工元的复杂箱体类零件工艺路线优化

针对工艺设计过程中工艺路线的优化问题,通过分析复杂箱体类零件特征,并将其细分为加工元,在考虑优化过程中存在的问题和相关工艺约束的基础上,将工艺路线的优化转化为加工元的优先排序。以机床、夹具和刀具变换次数最少建立目标优化模型,利用改进的遗传算法进行求解,避免了遗传算法“早熟”的缺陷。以某型号缸体为研究对象验证该改进算法的有效性,结果表明该算法具有很好的收敛性。     

Optimization of Machining Parameters for Milling Operations Using Non-conventional Methods

In this paper, optimization procedures based on the genetic algorithm, tabu search, ant colony algorithm and particle swarm optimization Algorithm were developed for the optimization of machining parameters for milling operation. This paper describes development and utilization of an optimization system, which determines optimum machining parameters for milling operations. An objective function based on maximum profit in milling operation has been used. An example has been presented at the end of the paper to give a clear picture from the application of the system and its efficiency. The results are compared and analysed using the method of feasible directions and handbook recommendations.     

基于特征工艺重用的箱体零件工艺规划研究

针对箱体类零件结构的复杂性 ,提出了基于特征工艺重用的工艺变型设计方法 ,由基于实例的方案重用技术生成零件特征的加工链 ,将基因遗传 /禁忌混合算法应用于加工工序的排序 ,从而获得了零件合理、优化的工艺方案     

Parameter optimization of machining processes using teaching–learning-based optimization algorithm

The optimum selection of process parameters plays a significant role to ensure quality of product, to reduce the machining cost and to increase the productivity of any machining process. This paper presents the optimization aspects of process parameters of three machining processes including an advanced machining process known as abrasive water jet machining process and two important conventional machining processes namely grinding and milling. A recently developed advanced optimization algorithm, teaching–learning-based optimization (TLBO), is presented to find the optimal combination of process parameters of the considered machining processes. The results obtained by using TLBO algorithm are compared with those obtained by using other advanced optimization techniques such as genetic algorithm, simulated annealing, particle swarm optimization, harmony search, and artificial bee colony algorithm. The results show better performance of the TLBO algorithm.     

基于遗传算法的飞机结构件加工特征排序

针对结构件结构复杂、壁薄易变形、加工精度要求高、特征类型和数量多等特点引起的加工特征排序困难,笔者提出了一种基于遗传算法的飞机结构件加工特征排序方法.首先,该方法通过扩展加工元构建优先权系数矩阵,然后建立符合系数矩阵的初始种群,以机床变换、装夹变换和刀具变换最少为优化目标,最后通过选择、交叉、变异等遗传操作完成加工序列...