智能制造环境下考虑可加工性的矩形件下料方案优化

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制定面向可加工性的下料方案是实现智能制造的前提和基础.目前,针对多规格、大批量的矩形件切割路径优化方法通常只考虑毛坯或条带的共边切割,忽略了同质块的共边特性,不能有效降低包含切割成本在内的综合成本.鉴于此,本文提出以材料成本和切割成本综合最小的多目标规划模型.设计了同质块的共边切割策略,根据同质条带有无余料、条带所含毛坯个数的奇偶性共同确定块切割的起点和切割路径;设计的前瞻法在选择放置条带时,不仅要考虑当前条带的利用率,还要考虑布局当前条带后板材的整体利用率.最后,实现了综合成本最小的Pareto改进路径和方法.通过与已有文献的多组基准算例测试,证实了所提方法的有效性和实用性,实现了多目标优化的Pareto改进.
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刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征
针对相同并行机混合流水车间调度问题,提出一种基于激素调节机制的改进粒子群算法.首先,以最小化最大完工时间为目标构建数学模型;其次,设计了基于排列的编码解码方式,并提出新的NEH启发式算法用于提升初始种群的质量;然后,基于激素调节机制和相关系数法改进了速度更新公式,引用了一种随机拓扑结构将种群最优位置换为可变的邻域最优位置,并随机采用两种交叉算子和3种变异算子用于增强算法的全局寻优能力;最后通过两个对比实验,证明了新的NEH启发式算法能够产生质量更好的初始种群,改进的速度更新公式能够有效提高算法的搜索质量,
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