針對(duì)鈑金件數(shù)控激光切割路徑優(yōu)化方法存在的不足的問(wèn)題,以無(wú)孔且不共邊的鈑金件數(shù)控激光切割路徑優(yōu)化問(wèn)題為研究對(duì)象,闡述了切割路徑優(yōu)化問(wèn)題的本質(zhì)與優(yōu)化目標(biāo)。分析了傳統(tǒng)算法中串行切割約束規(guī)則的缺點(diǎn),提出了基于交叉切割的零件切割約束規(guī)則。在零件輪廓線段離散化處理的基礎(chǔ)上,建立了切割路徑優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型,進(jìn)而將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為零件輪廓線段的順序選擇問(wèn)題。采用蟻群算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解計(jì)算,給出了算法原理和步驟。最后,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性與有效性。該方法可以有效地提高鈑金件數(shù)控激光切割的路徑優(yōu)化效果以及加工效率。 

【文章來(lái)源】：鍛壓技術(shù). 2020年10期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

數(shù)控激光切割路徑優(yōu)化問(wèn)題描述

由于交叉切割約束規(guī)則與串行切割約束規(guī)則的不同，使得切割路徑優(yōu)化的求解思路與處理方法截然不同，傳統(tǒng)算法中采用的等效TSP方法已不再適用。因此，本文提出采用零件輪廓線段離散化的處理方法。設(shè)共有M個(gè)零件，零件1的輪廓線段組為{L11,L12,L13，…，L1m}，其中m為零件1的輪廓線段數(shù)，零件2的輪廓線段組為{L21,L22,L23，…，L2n}，其中n為零件2的輪廓線段數(shù)，零件M的輪廓線段組為{LM1,LM2,LM3，…，LMp}，其中，p為零件M的輪廓線段數(shù)。根據(jù)零件切割下料的要求，激光頭無(wú)論為何種順序，只要在板材上沿著所有離散化之后的輪廓線段都走一遍，即可將全部零件均切割完畢。此時(shí)，該切割路徑優(yōu)化問(wèn)題便轉(zhuǎn)化為:如何規(guī)劃各個(gè)輪廓線段的先后切割順序，以使激光頭的空行程最短。假設(shè)按照某種規(guī)則，各個(gè)零件輪廓線段的切割順序序列已定，如表1所示。將全部輪廓線段數(shù)記為N，原點(diǎn)O的坐標(biāo)為(0,0)，則激光頭的切割路徑可表示為:

由2.2節(jié)的分析可知，切割路徑優(yōu)化問(wèn)題的本質(zhì)是零件輪廓線段的順序選擇問(wèn)題。該問(wèn)題是一個(gè)典型的NP (Non-deterministic Polynomial，多項(xiàng)式復(fù)雜程度的非確定性)組合優(yōu)化問(wèn)題，可以采用遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法等智能算法來(lái)求解。由于該問(wèn)題具有典型的復(fù)雜性和離散組合性的特點(diǎn)，而蟻群算法具有正反饋、啟發(fā)式搜索、全局優(yōu)化等優(yōu)點(diǎn)，其在很多復(fù)雜問(wèn)題的優(yōu)化求解中均得到了成功應(yīng)用，因此，本文采用蟻群算法求解切割路徑優(yōu)化中的輪廓線段選擇問(wèn)題。根據(jù)蟻群算法的基本思想，切割路徑優(yōu)化問(wèn)題可描述為螞蟻在移動(dòng)過(guò)程中的N級(jí)線段選擇問(wèn)題，算法原理如圖3所示。螞蟻從原點(diǎn)出發(fā)，按照一定的線段選擇規(guī)則，在圖3中不斷移動(dòng)，最后再返回原點(diǎn)。這樣，螞蟻?zhàn)哌^(guò)的路徑便構(gòu)成問(wèn)題的一個(gè)解。由于每條輪廓線段的兩個(gè)端點(diǎn)均可以作為切割起始點(diǎn)，所以，線段集合擴(kuò)展為2N個(gè)。3.2 算法步驟

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]平面切割路徑規(guī)劃與優(yōu)化研究[D]. 李堅(jiān).廣東工業(yè)大學(xué) 2017
[2]船體零件切割路徑優(yōu)化技術(shù)及工程應(yīng)用[D]. 趙錦濤.大連理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：2948248