數(shù)控等離子切割機(jī)的路徑優(yōu)化.pdf

1、當(dāng)今中國(guó)的船舶工業(yè)高速發(fā)展，各種先進(jìn)的自動(dòng)化設(shè)備廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)以提高生產(chǎn)效率。鋼材切割是船舶制造的第一道工序，先進(jìn)的數(shù)控等離子切割機(jī)的使用不斷增多。數(shù)控等離子切割機(jī)所使用程序的切割路徑規(guī)劃的好壞直接影響了切割的效率。本文對(duì)切割路徑規(guī)劃的優(yōu)化進(jìn)行研究，并提出兩種不同的優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化切割路徑，以減少切割空行長(zhǎng)度，增加切割有效工作時(shí)間，從而提高切割效率。 在數(shù)學(xué)上切割路徑優(yōu)化問(wèn)題可以轉(zhuǎn)化為TSP問(wèn)題。TSP問(wèn)題應(yīng)用廣泛，是最經(jīng)典的NP

2、-hard組合優(yōu)化問(wèn)題之一。由于其計(jì)算的復(fù)雜性較高,長(zhǎng)期以來(lái),研究者一直在尋求快速、高效的近似算法,以便在合理的時(shí)間內(nèi)解決問(wèn)題。 目前解決TSP問(wèn)題一般采用傳統(tǒng)啟發(fā)式算法和現(xiàn)代啟發(fā)式算法。都是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)或法則來(lái)搜索合理的解。在傳統(tǒng)算法中本文提出貪婪算法來(lái)研究解決該問(wèn)題。貪婪算法是一步算法，主要受貪婪法則的控制。它的實(shí)現(xiàn)過(guò)程相較簡(jiǎn)單，計(jì)算時(shí)間較短，而且優(yōu)化結(jié)果較好。為解決貪婪算法的解不與其它可行解比較的問(wèn)題，本文首次提出了在局部點(diǎn)內(nèi)

3、進(jìn)行局部可行解之間比較求優(yōu)的辦法來(lái)求得更好的解。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明貪婪算法生成的切割路徑相較于TRIBON程序生成的路徑的優(yōu)化效果也比較明顯。遺傳算法(GA)是借鑒生物選擇和進(jìn)化機(jī)制發(fā)展起來(lái)的一種高度并行、隨機(jī)和自適應(yīng)搜索的現(xiàn)代啟發(fā)式算法。它特別適合于處理傳統(tǒng)搜索算法解決不好的復(fù)雜和非線性問(wèn)題。遺傳算法計(jì)算結(jié)果的好壞主要受到各遺傳算法參數(shù)的影響，而計(jì)算復(fù)雜度主要受群體規(guī)模、遺傳代數(shù)等參數(shù)控制。遺傳算法在參數(shù)的選擇上仍缺乏有力的理論證明，所以需

4、要大量的試驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證參數(shù)的合理性。本文在基本遺傳算法的基礎(chǔ)進(jìn)行了改進(jìn)，首先使用新的路徑編碼方式來(lái)減少路徑編碼長(zhǎng)度、降低計(jì)算復(fù)雜程度；其次應(yīng)用改進(jìn)的選擇算子，在運(yùn)行初期減小不同個(gè)體的適應(yīng)度差異避免早熟現(xiàn)象，后期增加個(gè)體的適應(yīng)度差異來(lái)快速收斂，提高算法效率。通過(guò)實(shí)例有力驗(yàn)證了該算法的有效性，平均能夠減少空行路徑15％。 結(jié)論指出：貪婪算法和遺傳算法在解決切割路徑優(yōu)化問(wèn)題時(shí)都表現(xiàn)出一定的潛力，并取得了非常不錯(cuò)的效果。但他們都無(wú)法做到完美