一种钣金件数控激光切割路径的优化改进方法

发布时间：2020-12-30 20:20

　　针对钣金件数控激光切割路径优化方法存在的不足的问题,以无孔且不共边的钣金件数控激光切割路径优化问题为研究对象,阐述了切割路径优化问题的本质与优化目标。分析了传统算法中串行切割约束规则的缺点,提出了基于交叉切割的零件切割约束规则。在零件轮廓线段离散化处理的基础上,建立了切割路径优化的数学模型,进而将问题转化为零件轮廓线段的顺序选择问题。采用蚁群算法对该问题进行求解计算,给出了算法原理和步骤。最后,通过仿真实验验证了该方法的可行性与有效性。该方法可以有效地提高钣金件数控激光切割的路径优化效果以及加工效率。 

【文章来源】：锻压技术. 2020年10期 北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

数控激光切割路径优化问题描述

由于交叉切割约束规则与串行切割约束规则的不同，使得切割路径优化的求解思路与处理方法截然不同，传统算法中采用的等效TSP方法已不再适用。因此，本文提出采用零件轮廓线段离散化的处理方法。设共有M个零件，零件1的轮廓线段组为{L11,L12,L13，…，L1m}，其中m为零件1的轮廓线段数，零件2的轮廓线段组为{L21,L22,L23，…，L2n}，其中n为零件2的轮廓线段数，零件M的轮廓线段组为{LM1,LM2,LM3，…，LMp}，其中，p为零件M的轮廓线段数。根据零件切割下料的要求，激光头无论为何种顺序，只要在板材上沿着所有离散化之后的轮廓线段都走一遍，即可将全部零件均切割完毕。此时，该切割路径优化问题便转化为:如何规划各个轮廓线段的先后切割顺序，以使激光头的空行程最短。假设按照某种规则，各个零件轮廓线段的切割顺序序列已定，如表1所示。将全部轮廓线段数记为N，原点O的坐标为(0,0)，则激光头的切割路径可表示为:

由2.2节的分析可知，切割路径优化问题的本质是零件轮廓线段的顺序选择问题。该问题是一个典型的NP (Non-deterministic Polynomial，多项式复杂程度的非确定性)组合优化问题，可以采用遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等智能算法来求解。由于该问题具有典型的复杂性和离散组合性的特点，而蚁群算法具有正反馈、启发式搜索、全局优化等优点，其在很多复杂问题的优化求解中均得到了成功应用，因此，本文采用蚁群算法求解切割路径优化中的轮廓线段选择问题。根据蚁群算法的基本思想，切割路径优化问题可描述为蚂蚁在移动过程中的N级线段选择问题，算法原理如图3所示。蚂蚁从原点出发，按照一定的线段选择规则，在图3中不断移动，最后再返回原点。这样，蚂蚁走过的路径便构成问题的一个解。由于每条轮廓线段的两个端点均可以作为切割起始点，所以，线段集合扩展为2N个。3.2 算法步骤

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进蚁群算法的激光切割加工路径优化研究[J]. 侯普良,刘建群,高伟强.  机电工程. 2019(06)
[2]基于蚁群算法的激光切割工艺路径优化[J]. 李世红,袁跃兰,刘绅绅,饶运清.  锻压技术. 2019(04)
[3]基于局部搜索和遗传算法的激光切割路径优化[J]. 李妮妮,陈章位,陈世泽.  计算机工程与应用. 2010(02)
[4]遗传算法在束流切割路径优化中的应用[J]. 孙慧平,李健,郭伟刚.  农业机械学报. 2008(09)
[5]复杂轮廓激光切割路径优化算法的研究[J]. 李泳,张宝峰.  天津理工大学学报. 2007(03)
[6]基于均匀设计的蚁群算法参数设定[J]. 黄永青,梁昌勇,张祥德.  控制与决策. 2006(01)
[7]钣金件数控激光切割割嘴路径的优化[J]. 刘会霞,王霄,蔡兰.  计算机辅助设计与图形学学报. 2004(05)

硕士论文
[1]平面切割路径规划与优化研究[D]. 李坚.广东工业大学 2017
[2]船体零件切割路径优化技术及工程应用[D]. 赵锦涛.大连理工大学 2015



本文编号：2948248