【优化求解】基于matlab遗传算法求解数控机床加工孔最佳路径优化问题【含Matlab源码 2100期】

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⛄一、遗传算法的孔群数控加工路径优化简介（仅供参考）

1 引言
在孔群的数控加工中, 孔群加工路径的优化设计, 有利于缩短刀具空行程距离, 提高加工效率和设备的使用率, 因此孔群路径的优化问题成为目前CAM中研究热点问题。目前, 在解决工程实际问题时, 通常采用插入法、单元划分法等方法, 但随着孔群加工数量和规模日益增大, 此类方法计算误差较大。随着近年来计算机技术的不断发展, 许多学者将智能算法, 如启发式算法、蚁群算法和相邻排序算法、遗传算法 (genetic algorithm, GA)等算法用于解决路径优化问题, 取得了一定效果。

2 孔群数控加工路径模型
孔群数控加工路径优化问题与典型旅行商问题有相似的地方, 即为保证数控刀具遍历每个待加工孔, 寻找刀具加工的最短路径;但是也有较大区别, 待加工的孔一般需要多种刀具、加工多道工序完成一个孔的加工:如钻孔、扩孔、铰孔、镗孔等工序, 加工过程中需要换刀, 对刀等操作, 根据孔群加工的特点, 建立孔群加工模型。设孔群加工模型集合表达式为:

式中, V为孔的集合, V={1, 2, …, n}n>1;E为边集合, 边 (i, j) 的权值为dij, i, j∈V, i, j={1, 2, …, n};D为刀具集合, D={1, 2, …, m}。孔群数控加工路径优化的目标为寻找G的优化巡回路线, 即寻找使用刀具集合D, 经过V集的每个顶点的最短线路。鉴于换刀次数与刀具空行程非一个数量级, 为统计方便, 将换到次数折算成刀具空行程, 则该数学模型为:

式中, f (x) 为刀具孔间的行程路径长度,

i, j={1, 2, …, n}, l为优化后最后一个孔。

β为加权系数, 取β=1.5;

在寻找满足式 (2) 最优解的前提下, 还需要满足工艺的加工规律: (1) 先粗加工在精加工; (2) 先光孔加工后螺纹加工等机加工要求。

F (x) 为全局孔群加工路径总长度, 优化目标是寻找一条最优的路径, 使得F (x*) =min{F (x) }。

⛄二、部分源代码

function CNC_GA = CNC_GA2
clear
clc
close all
X=[477 495
20 68
50 450
478 32
248 276
189 314]

D=Distanse(X);
N=size(D,1);

NIND=100; %人数
MAXGEN=100; %最大迭代数
Pc=0.9; %交叉概率
Pm=0.05; %突变概率
GGAP=0.9; %generation gap
%%初始化人口
Chrom=InitPop(NIND,N);

%% 随机解的路径和总距离
disp(‘初始总体中的随机值:’)
OutputPath(Chrom(1,:));
Rlength=PathLength(D,Chrom(1,:));
disp([‘总距离：’,num2str(Rlength)]);
disp(‘~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~’)
gen=0;
ObjV=PathLength(D,Chrom); %计算路径长度
preObjV=min(ObjV);
while gen %% 计算适应度
ObjV=PathLength(D,Chrom); %计算路径长度
% fprintf(‘%d %1.10f\n’,gen,min(ObjV))
line([gen-1,gen],[preObjV,min(ObjV)]);pause(0.0001)
preObjV=min(ObjV);
FitnV=Fitness(ObjV);
%%选择
SelCh=Select(Chrom,FitnV,GGAP);
%% 交叉操作
SelCh=Recombin(SelCh,Pc);
%% 更新迭代次数
gen=gen+1 ;
end
ObjV=PathLength(D,Chrom);
[minObjV,minInd]=min(ObjV);
% % DrawPath(Chrom(minInd(1)😅,X)
%% 输出最优解路径和总距离
disp(‘最佳解决方案:’)
p=OutputPath(Chrom(minInd(1)😅);
disp([‘总距离：’,num2str(ObjV(minInd(1)))]);
disp(‘-------------------------------------------------------------’)
%% 计算两个孔之间的距离
function D=Distanse(X)
row=size(X,1);
D=zeros(row,row);
for i=1:row
for j=i+1:row
D(i,j)=((X(i,1)-X(j,1))^{2+(X(i,2)-X(j,2))}2)^0.5;
D(j,i)=D(i,j);
end
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]龚玉玲,武美萍,徐晓栋,龚非.基于改进遗传算法的孔群数控加工路径优化[J].组合机床与自动化加工技术. 2017,(11)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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