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。     

CAPP中的组合优化问题

工艺路线的优化组合是工艺设计中的难点.随着工件复杂程度的增加,解空间成指数增长.本文提出将遗传算法应用于CAPP的优化组合中,并以工步的优化排序为例,说明其实现过程.     

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。     

基于遗传算法的工艺过程优化决策方法研究

针对CAPP系统中的工艺过程决策问题,提出了一种基于遗传算法的工艺过程优化决策方法。该方法以最小变换成本为优化目标,通过遗传算法的选择、交叉、变异操作进行工艺过程的全局优化决策。为使加工操作序列满足工艺约束规则,对遗传算法进行了改进设计,在算法过程中根据工艺约束规则确定的加工操作优先关系约束集对加工操作序列进行调整。通过实例验证了该方法的可行性和有效性。     

基于人工神经网络的零件表面加工方案决策方法研究

零件表面加工方案的选择是一个多因素约束的逻辑推理过程，需要大量工艺知识支持，基于规则和基于框架的知识表达方法，在知识量大的情况下，存在效率低和推理效率低的缺陷，本文建立了基于人工神经网络的零件形面加工方案决策模型，设计了学习样本，用BP算法对网络进行训练，把一系列推理规则转化为网络权值，应用训练好的网络生成零件形面加工方法甸。     

基于改进遗传算法的多模型加工路径规划

在数控加工中,为提高整体的加工效率,往往将多个模型在一块坯料中进行排布,然后进行整体加工规划。为解决多模型整体加工中的路径规划问题,提出对模型及其连接点进行多次调整的方法。在将模型位置简化为加工轮廓的几何中心点的基础上,采用遗传算法对加工轮廓的几何中心点进行排序,确定整体的最短加工顺序。然后在保证加工模型间不发生干涉的情况下,通过对模型的姿态和加工起始点的位置进行调整,进一步缩短模型间的空间跳刀长度。为解决遗传算法易于早熟和难以跳出局部最优解等问题,采用父子代参与竞争和自适应遗传算子等方式对遗传算法进行改进。试验结果表明,该方法能有效地缩短多模型加工的整体路长,并且改进的遗传算法具有很好的收敛效果。     

数控加工切削参数优化研究

提出一种基于基因算法的切削参数优化方法——变搜索域遗传算法。与通常的优化算法相比，该方法计算量小，计算速度快，能适应自动化制造系统对优化切削数据快速响应的要求。在切削参数优化研究的基础上，针对成都飞机制造公司数控加工中心的实际情况，开发了数控加工切削参数管理和优化系统。该系统的完成和使用把工艺人员从大量的手工重复劳动中解放出来，并实现切削参数选取的科学化、合理化、规范化，为企业创造了良好的经济效益。     

基于遗传算法的电火花加工参数优化

本文根据电大花加工工艺规律,以加工速度和表面粗糙度为目标,运用遗传算法优选加工参数并进行了仿真。结果表明遗传算法可有效解决电火花加工条件优化的问题,自动生成加工参数,而且收敛速度极快,满足机床控制的要求。     

基于遗传算法的工艺路线决策与优化

在已有的工艺路线决策优化研究的基础上,分析了工艺知识的特点,确定了基于特征的工艺知识表达方法,根据工艺知识间的约束关系,构建基于工艺约束的工艺路线决策空间,提高遗传算法的搜索能力。针对工艺路线决策的不确定性,建立了多目标优化函数,将遗传算法应用于工艺路线决策过程中。通过设计合理的基因编码规则、适应度函数、交叉、变异算法优化工艺路线。通过实例,介绍了利用遗传算法进行工艺路线决策和优化的过程。     

基于遗传算法的HEV控制策略优化

混合动力汽车控制策略参数的选取对系统性能有重大的影响。为此,建立了以动力性能为约束指标、以燃油消耗率和排放为评价指标的混合动力汽车控制策略参数优化模型,并对控制策略参数进行优化。利用加权系数法整合评价指标,结合遗传算法工具箱GATBX对控制策略参数进行多目标优化,并利用ADVISOR对优化前后的性能进行仿真。仿真结果表明:在保证动力性的前提下有效降低了混合动力汽车燃料消耗量和排放,其中油耗和NOx降低了17%,HC和CO降低了大约7%。     

并行工程下CAPP工艺决策加工元模型研究

提出了面向并行工程下产品设计的ＣＡＰＰ工艺决策加工元模型,并讨论了基于该模型的零件加工工艺性分析问题。应用该模型、可以将工艺决策与产品设计有机结合且符合工艺设计分阶段、分层次,从局部到全局,从主要到次要的渐进循环规律。     

基于约束传播与智能回溯的加工过程决策策略

为了满足单件小批定货生产方式下的交货期满足问题 ,本文着重研究 CAPP/PPS集成并行模式下加工过程决策的调度方法 ,该方法采用基于动态分布的并行协同设计模式 ,把交货期和资源负荷作为工艺设计过程的约束 ,通过基于约束传播和智能回溯算法的约束推理 ,成功地建立了满足交货期和资源负荷的实用性工艺方案。     

基于改进遗传算法的工艺过程优化设计

提出一种工艺过程优化设计方法。该方法通过同时考虑操作的选择和工序的排序是多种任务来并发地产生整个求解空间，从而实现整个工艺过程的全局动态变化。采用改进遗传算法搜索最优方案，改进遗传算法采用新的交叉和变异方法，使交叉和变异分工合作，交叉进行操作排序优化，变异进行操作选择，二者同时进行实现整个工艺过程的全局优化。     

基于模糊评判的机床类型选择及切削参数优化

对影响机床选择的各个因素进行了分析,利用模糊数学理论,根据零件几何特征、机床装夹尺寸、加工范围、加工精度、加工表面粗糙度等因素建立了机床优化选择的理论模型,并利用模糊综合评判法确定了机床选择的隶属度及最大综合评判指标,在创成式CAPP系统中实现了机床的合理自动选择.建立了ABAQUS有限元模型,对机床的钻削过程进行仿真,分别得到了理论上和经验上的切削参数与切削力、切削参数与加工表面残余应力的关系曲线图,从而找到了最优的切削参数.     

响应面法与遗传算法相结合的注塑工艺优化

应用田口方法进行试验设计,应用计算机辅助工程技术对注塑成形过程进行了分析,建立了注塑成形工艺参数与翘曲度关系的代理模型——响应面模型,对模型进行了验证研究,将响应面法与遗传算法相结合进行了注塑工艺参数优化。结果表明,响应面模型是准确可靠的,将响应面法和遗传算法相结合,可有效提高运算速度和优化效率。     

基于Web的多工艺方案评价方法和工具的研究

提出了一种应用德尔菲法的多工艺方案模糊综合评价思路和方法。首先，采用层次分析法(AHP)构造分层评价指标体系，并确定各项指标的权重。其次，进行基于模糊数的模糊综合评价。最后介绍了基于Web技术的评价工具的开发。     

基于Petri网的多工艺方案优化

以扩展的 Petri网模型 PP- net为工具确定可行工艺方案的制造成本 ,PP- net的每个变迁中含有加工时间、准备时间、搬运时间和更换刀具时间 ,由此可以得到工序制造成本评价函数。利用启发式搜索算法对 PP- net的可达树进行搜索 ,得到制造成本最低的工艺方案。     

A hybrid approach for set-up planning

In this paper, various constraints on set-up planning are identified and discussed. Rules and heuristics are created based on these constraints to determine the bilateral precedence relationships between the machining process of features and tool approach directions. By looking at the problem caused by the conflict between the feature precedence relationships and set-up precedence relationships, an optimisation approach is developed to find the optimal plan(s) from all the feasible set-up candidates. The criterion used is the minimum number of set-ups. As a result, alternative set-up plans are generated with a certain number of set-ups required. This research is limited to machining prismatic components only.