数控喷字路径优化算法研究

数控喷字路径优化算法研究

论文摘要

随着世界经济的快速发展,船舶行业的竞争也愈来愈剧烈。迫切要求对生产制造技术的提高。提高加工效率和加工质量、缩短造船周期、降低造船成本是造船行业的永恒追求。对切割零件标注装配符号和施工信息是必不可少的一个环节。数控喷字逐渐成为新型的数字化加工方法,本文针对数控喷字路径的优化进行研究,以减少喷字路径的空行长度,减少空行耗时,从而提高喷字效率。本文首先根据喷字的特点,对钢板零件的喷字字符进行几何抽象,喷字字符段简化为有向线段。路径优化问题简化为确定各喷字字符段的喷字顺序,从而计算最短路径的问题。在数学上关于这类路径优化问题都可以转化为TSP问题。我们要寻找某种算法,该算法可以快速、高效的在合理的时间内解决问题。其次,本文采用了贪婪算法和遗传算法分别对喷字路径进行优化。贪婪算法主要受贪婪法则的控制。因此所得解未必是最优解,但它的实现过程相对简单,计算需要花费时间较短,而且其优化结果较好。为求得更好的解本文提出了改进贪婪算法。遗传算法参数是影响遗传算法计算结果好坏的关键,群体规模和遗传代数则直接影响遗传算法的计算复杂度。本文通过借鉴先人的经验,确定遗传算法的各参数,再确定喷字路径优化的目标函数,应用MATLAB遗传算法工具箱解决该路径优化问题。最后通过贪婪算法和遗传算法比较,得出结论:在解决喷字路径优化问题时,贪婪算法和遗传算法各有优劣,任何算法都不可能做到完美。针对不同的工程实际问题,应该适时地选择合适的算法求解。最后对今后的研究提出展望。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 我国船舶行业背景
  • 1.2 数控技术
  • 1.3 船体建造过程
  • 1.4 本文的研究背景
  • 1.5 本章小结
  • 2 数控喷字技术路径优化问题
  • 2.1 喷字路径数学模型的建立
  • 2.2 路径优化的具体思路
  • 2.3 旅行商问题
  • 2.3.1 旅行商问题的数学描述
  • 2.3.2 TSP的计算复杂性
  • 2.3.3 目前TSP的解法
  • 2.4 启发式算法
  • 2.5 本章小结
  • 3 基于贪婪算法的路径优化问题
  • 3.1 贪婪算法简介
  • 3.2 未优化示例计算
  • 3.3 贪婪算法的实现
  • 3.4 贪婪算法解决工程实例问题
  • 3.5 改进贪婪算法
  • 3.6 本章小结
  • 4 基于遗传算法的路径优化问题
  • 4.1 遗传算法简介
  • 4.1.1 遗传算法的发展
  • 4.1.2 遗传算法与传统算法的比较
  • 4.1.3 遗传算法的应用
  • 4.2 遗传算法原理
  • 4.2.1 生物进化
  • 4.2.2 遗传算法
  • 4.2.3 基本遗传算法
  • 4.2.4 基本遗传算法数学模型
  • 4.3 遗传算法在喷字路径优化中的实例
  • 4.3.1 Matlab遗传算法工具
  • 4.3.2 遗传算法程序实现过程
  • 4.3.3 实例研究
  • 4.4 遗传算法与贪婪算法的比较
  • 4.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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