工艺规划中的组合优化问题

为解决在工艺规划的诸多环节中(如工步排序,机床负荷分配,切削参数选择等)普遍存在的组合优化问题,在分析传统方法缺陷的基础上,把一种最速下降算法应用到工艺规划中,并针对加工中心上工步排序这一典型问题建立了组合优化数学模型,对该算法的收敛性,局限性及弥补措施作了详细讨论和说明。     

工艺规划中的组合优化问题

为解决在工艺规划的诸多环节中普遍存在的组合优化问题，在分析传统方法缺陷的基础，把一种最速下降虎法应用到工艺规划中，并针对加工中心上工步排序这一典型问题建立组合优化数学模型，对该算法的收敛性，局限性及弥补措施作了详细讨论了和说明。     

智能化工艺设计系统的几个关键技术

针对以专家系统为理论基础的传统人工智能计算机辅助工艺过程设计（ＣＡＰＰ）系统的缺陷，以加工方法选择、定位夹紧方案确定及每一安装下的工步排序三个基本问题为结合点，对工艺设计的人工神经网络模型，组合优化及不确定推理方式等进行了理论分析和研究。建立了适于加工方法选择的人工神经网络模型及工步排序的模拟退火优化模型，应用模糊综合评判方法合理地确定定位夹紧方案。在此基础上开发一个适于ＣＩＭＳ－ＥＲＣ环境面向典型非回转体零件的智能化ＣＡＰＰ系统。     

基于规则和混合算法的智能STEP-NC微观工艺规划

为解决STEP-NC微观工艺规划智能性差和效率不高的问题,提出一种基于规则和混合算法的智能STEP-NC微观工艺规划方法.首先,采用本文提出的基于规则的加工资源匹配算法,为每一加工工步匹配相应的机床和刀具;然后,以最短换刀时间为优化目标,采用混合算法 (混沌算法和遗传算法) 对STEP-NC加工工步序列进行优化;最后,以最少加工时间和最低加工成本为优化目标,通过混合算法对STEP-NC加工工艺参数进行优化,进而得到最优的STEP-NC微观工艺规划.通过实例验证了该方法的有效性和可行性.     

遍历从N个元素中取M个元素可能组合的最佳算法

从N个相异元素中取M个元素(M≤N)的可能组合的遍历问题是组合数学中重要的基础性问题．关于该问题的现行算法是建立在对于搜索到的每一个节点的诸元素首先进行排序，然后搜索下一个节点．本文对于该问题给出一个全新的算法．新算法中放弃了对于节点诸元食的排序，实现每进行一次数据交换即搜索到一个新的节点，因而成为解决该问题的最佳算法．使用该算法编辑计算机程序，有编程简短、占用机器内存小的特点。     

基于分级规划的加工方法排序规则研究

结合工艺决策的分级规划策略，构造了一种新的实用化的加工方法排序规则，该排序规则将传统排序规则分解成两个相关的部分：工序排序规则与工步排序规则。工序排序规则代表了排序规则的普遍性，描述了一类零件的总体加工过程，只与加工方法有关，与组成零件的形状特征等其他因素无关；工步排序规则代表了排序规则的特殊性，描述了工序中各特征的加工顺序，与特征有关而与加工方法无关。     

无节奏流水施工优化模型及其动态规划算法

施工顺序对无节奏流水的流水步距与施工工期有着重要影响,而排序算法的研究与流水步距的计算一直是无节奏流水施工优化研究的难点.建立了无节奏流水施工优化问题的数学模型,推导出不同施工顺序下流水步距的计算方法,发展了潘特考夫斯基法.为方便模型的求解,巧妙地把原优化问题转化为最短路线问题,给出了能得到最优解的动态规划算法,经分析证明,采用上述算法,按优化后的施工顺序施工,可以实现最大限度缩短工期,降低成本,提高经济效益.     

带自适应压缩因子粒子群优化算法

针对函数全局优化问题,提出了一种自适应压缩因子粒子群优化算法。研究的结果是对粒子群优化算法定义了一个与迭代步有关的压缩因子,随着迭代步不断增大压缩因子逐渐减小,使得在算法初期,压缩因子较大,提高算法的全局搜索能力,在算法后期,压缩因子较小,提高算法的局部搜索能力,另外,把差分进化算法中的交叉与变异思想引入到该粒子群优化算法中,改善了粒子的多样性。最后把算法应用到两类测试问题中,并与其他粒子群优化算法进行比较分析,数值结果表明,算法是可行的、有效的。该成果对全局优化问题的求解具有一定的参考价值和指导意义。     

一种改进蚁群算法在配电网优化规划中的应用

配电网规划是一个复杂的非线性组合优化问题。为解决这一难题,提出一种基于改进蚁群算法的配电网优化规划算法。算法中,针对配电网络的辐射性特点,运用了一种避免辐射性检查的规划方法。结合蚁群算法,并改进了启发因子α,提高了配网规划的效率。算例结果表明该算法的优越性。     

面向工艺分工规划的多目标蚁群算法

为解决计算机辅助工艺规划中工艺分工的优化问题,提出一种基于多目标蚁群算法的工艺分工路线优化算法.在引入逻辑加工路线、逻辑制造单元、物理制造单元、可执行加工路线等概念基础上建立工艺分工规划过程模型.在过程模型中,运用多目标蚁群算法对物理制造单元集合实现优化.在求解过程中,以加工时间和所耗成本为目标函数,在求解空间中对物理制造单元进行遍历,最终寻找到最优化的可执行加工路线.通过实例验证了该方法的可行性和有效性.