自動(dòng)焊錫機(jī)路徑優(yōu)化算法研究及控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-02-04 22:27
在電子產(chǎn)品的加工過程中,印刷電路板PCB(Printed Circuit Board)的焊接是其中關(guān)鍵的一環(huán),也是比較耗時(shí)的一個(gè)生產(chǎn)流程。目前工業(yè)上針對(duì)雙面板的插件式元器件的焊接還無法有效的提高其自動(dòng)化程度,而是盡量的采用貼片元件替代帶引腳的元器件。但是到目前為止,插件式元器件在PCB板上仍然占據(jù)一定的規(guī)模,因此開發(fā)一款能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)雙面板上插件式元器件進(jìn)行自動(dòng)焊接的設(shè)備具有非常重要的意義。目前投入使用的自動(dòng)焊錫機(jī)對(duì)于焊點(diǎn)的自動(dòng)路徑規(guī)劃問題還沒有引起足夠的重視,特別是對(duì)于具有較大規(guī)模數(shù)量焊點(diǎn)的PCB板來說,如何高效的對(duì)其進(jìn)行路徑優(yōu)化直接影響到自動(dòng)焊錫機(jī)的焊接效率。本文針對(duì)此課題所做的主要研究工作如下:(1)針對(duì)目前已有的遺傳算法的迭代收斂性較差,且其交叉算子具有一定的盲目性所導(dǎo)致的在算法后期收斂能力大幅減弱的問題。為此本文提出一種基于全組合配對(duì)繁殖策略和限界交叉算子的改進(jìn)遺傳算法。即通過擴(kuò)大每次迭代所生成的子代的規(guī)模來提高算法生成優(yōu)異個(gè)體的概率,同時(shí)通過盡量將交叉位置限制在兩個(gè)個(gè)體染色體序列的非公共序列段以提高交叉算子的效率,減少傳統(tǒng)交叉算子的盲目性。(2)對(duì)于自動(dòng)焊錫機(jī)的路徑規(guī)劃問題可以...
【文章來源】:武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:91 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
不同子代規(guī)模遺傳算法的迭代收斂曲線圖
23圖2-4不同子代規(guī)模遺傳算法的時(shí)間收斂曲線圖從圖2-3和圖2-4可以看出,增加后代規(guī)模的確可以提高算法的收斂性能,但是當(dāng)后代規(guī)模較大時(shí),繼續(xù)增加后代規(guī)模對(duì)算法的性能改善的能力越來越弱,這可能是因?yàn)樗惴ㄔ谶x擇兩個(gè)父代個(gè)體進(jìn)行交叉時(shí),是隨機(jī)選擇的,當(dāng)后代規(guī)模越來越大時(shí),會(huì)使某兩個(gè)個(gè)體被重復(fù)選擇的概率增加,會(huì)限制算法的搜索范圍。2)限界交叉算子在貪婪算法初始化種群和基于全組合多后代繁殖策略的基礎(chǔ)上,本文分別比較了基于傳統(tǒng)交叉算子和限界交叉算子的算法性能,所設(shè)置的交叉閾值為0.75。其結(jié)果如圖2-5和圖2-6所示。從圖2-5兩算法的迭代收斂曲線中可以看到,基于限界交叉算子的改進(jìn)遺傳算法可以明顯的進(jìn)一步減少算法的迭代次數(shù),說明限界交叉算子提高了算法的交叉效率,使交叉運(yùn)算有了一定的精準(zhǔn)性和導(dǎo)向性,少了一些傳統(tǒng)交叉算子的盲目性。從圖2-6兩算法的時(shí)間收斂曲線可以看出,在曲線收斂的前期,基于傳統(tǒng)交叉算子的算法收斂速度要快于基于限界交叉算子的收斂速度,但是隨著算法運(yùn)算過程的繼續(xù),基于傳統(tǒng)交叉算子的遺傳算法收斂速度減緩的時(shí)間點(diǎn)要早于基于限界交叉算子的遺傳算法。
基于傳統(tǒng)交叉算子和限界交叉算子的多后代遺傳算法迭代收斂曲線圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]動(dòng)態(tài)凸包引導(dǎo)的偏優(yōu)規(guī)劃蟻群算法求解TSP問題[J]. 馬學(xué)森,宮帥,朱建,唐昊. 通信學(xué)報(bào). 2018(10)
[2]自適應(yīng)的非支配排序遺傳算法[J]. 王嶸冰,徐紅艷,郭軍. 控制與決策. 2018(12)
[3]改進(jìn)遺傳模擬退火算法在TSP優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 何慶,吳意樂,徐同偉. 控制與決策. 2018(02)
[4]采用能耗最優(yōu)改進(jìn)蟻群算法的自治水下機(jī)器人路徑優(yōu)化[J]. 劉貴杰,劉鵬,穆為磊,王壽軍. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(10)
[5]一種基于改進(jìn)遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究[J]. 劉浩然,趙翠香,李軒,王艷霞,郭長江. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(07)
[6]PCB錫焊機(jī)器人技術(shù)綜述[J]. 孫中琪. 電氣自動(dòng)化. 2016(01)
[7]新型蟻群算法在TSP問題中的應(yīng)用[J]. 張弛,涂立,王加陽. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(08)
[8]求解TSP的離散人工蜂群算法[J]. 于宏濤,高立群,田衛(wèi)華. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(08)
[9]一種面向?qū)ο蟮亩嘟巧伻核惴捌銽SP問題求解[J]. 杜鵬楨,唐振民,孫研. 控制與決策. 2014(10)
[10]改進(jìn)的遺傳算法求解旅行商問題[J]. 于瑩瑩,陳燕,李桃迎. 控制與決策. 2014(08)
博士論文
[1]基于遺傳算法優(yōu)化的中文分詞研究[D]. 何嘉.電子科技大學(xué) 2012
[2]蟻群算法及其應(yīng)用研究[D]. 楊劍峰.浙江大學(xué) 2007
碩士論文
[1]遺傳算法的改進(jìn)及其應(yīng)用[D]. 李國煌.華北電力大學(xué) 2016
[2]基于DSP的自動(dòng)焊錫機(jī)開放式控制系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 楊梅.華南理工大學(xué) 2013
[3]虛擬工廠規(guī)劃仿真系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳奎.杭州電子科技大學(xué) 2009
本文編號(hào):3019036
【文章來源】:武漢理工大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:91 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
不同子代規(guī)模遺傳算法的迭代收斂曲線圖
23圖2-4不同子代規(guī)模遺傳算法的時(shí)間收斂曲線圖從圖2-3和圖2-4可以看出,增加后代規(guī)模的確可以提高算法的收斂性能,但是當(dāng)后代規(guī)模較大時(shí),繼續(xù)增加后代規(guī)模對(duì)算法的性能改善的能力越來越弱,這可能是因?yàn)樗惴ㄔ谶x擇兩個(gè)父代個(gè)體進(jìn)行交叉時(shí),是隨機(jī)選擇的,當(dāng)后代規(guī)模越來越大時(shí),會(huì)使某兩個(gè)個(gè)體被重復(fù)選擇的概率增加,會(huì)限制算法的搜索范圍。2)限界交叉算子在貪婪算法初始化種群和基于全組合多后代繁殖策略的基礎(chǔ)上,本文分別比較了基于傳統(tǒng)交叉算子和限界交叉算子的算法性能,所設(shè)置的交叉閾值為0.75。其結(jié)果如圖2-5和圖2-6所示。從圖2-5兩算法的迭代收斂曲線中可以看到,基于限界交叉算子的改進(jìn)遺傳算法可以明顯的進(jìn)一步減少算法的迭代次數(shù),說明限界交叉算子提高了算法的交叉效率,使交叉運(yùn)算有了一定的精準(zhǔn)性和導(dǎo)向性,少了一些傳統(tǒng)交叉算子的盲目性。從圖2-6兩算法的時(shí)間收斂曲線可以看出,在曲線收斂的前期,基于傳統(tǒng)交叉算子的算法收斂速度要快于基于限界交叉算子的收斂速度,但是隨著算法運(yùn)算過程的繼續(xù),基于傳統(tǒng)交叉算子的遺傳算法收斂速度減緩的時(shí)間點(diǎn)要早于基于限界交叉算子的遺傳算法。
基于傳統(tǒng)交叉算子和限界交叉算子的多后代遺傳算法迭代收斂曲線圖
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]動(dòng)態(tài)凸包引導(dǎo)的偏優(yōu)規(guī)劃蟻群算法求解TSP問題[J]. 馬學(xué)森,宮帥,朱建,唐昊. 通信學(xué)報(bào). 2018(10)
[2]自適應(yīng)的非支配排序遺傳算法[J]. 王嶸冰,徐紅艷,郭軍. 控制與決策. 2018(12)
[3]改進(jìn)遺傳模擬退火算法在TSP優(yōu)化中的應(yīng)用[J]. 何慶,吳意樂,徐同偉. 控制與決策. 2018(02)
[4]采用能耗最優(yōu)改進(jìn)蟻群算法的自治水下機(jī)器人路徑優(yōu)化[J]. 劉貴杰,劉鵬,穆為磊,王壽軍. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(10)
[5]一種基于改進(jìn)遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法研究[J]. 劉浩然,趙翠香,李軒,王艷霞,郭長江. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(07)
[6]PCB錫焊機(jī)器人技術(shù)綜述[J]. 孫中琪. 電氣自動(dòng)化. 2016(01)
[7]新型蟻群算法在TSP問題中的應(yīng)用[J]. 張弛,涂立,王加陽. 中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(08)
[8]求解TSP的離散人工蜂群算法[J]. 于宏濤,高立群,田衛(wèi)華. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(08)
[9]一種面向?qū)ο蟮亩嘟巧伻核惴捌銽SP問題求解[J]. 杜鵬楨,唐振民,孫研. 控制與決策. 2014(10)
[10]改進(jìn)的遺傳算法求解旅行商問題[J]. 于瑩瑩,陳燕,李桃迎. 控制與決策. 2014(08)
博士論文
[1]基于遺傳算法優(yōu)化的中文分詞研究[D]. 何嘉.電子科技大學(xué) 2012
[2]蟻群算法及其應(yīng)用研究[D]. 楊劍峰.浙江大學(xué) 2007
碩士論文
[1]遺傳算法的改進(jìn)及其應(yīng)用[D]. 李國煌.華北電力大學(xué) 2016
[2]基于DSP的自動(dòng)焊錫機(jī)開放式控制系統(tǒng)的開發(fā)[D]. 楊梅.華南理工大學(xué) 2013
[3]虛擬工廠規(guī)劃仿真系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳奎.杭州電子科技大學(xué) 2009
本文編號(hào):3019036
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