遺傳算法在數控技術(shù)的應用
遺傳算法在數控技術(shù)的應用
摘要：遺傳算法(Genetic Algorithm)是一種新型的計算模型，該算法從代表問(wèn)題可能潛在的解集的一個(gè)種群入手，經(jīng)過(guò)遺傳算子交叉與變異，產(chǎn)生新的解集的方法。
本文通過(guò)針對遺傳算法的運用，針對數字控制中存在規劃路徑單一以及程序時(shí)間不能優(yōu)化的問(wèn)題，運用遺傳算法對復雜零件的最優(yōu)化問(wèn)題起到了良好的解決最用。
關(guān)鍵詞：遺傳算法 數控技術(shù) 優(yōu)化路徑
1前言
數控技術(shù)中有一個(gè)重要環(huán)節就是使運動(dòng)路徑的時(shí)間最短，運用遺傳算法可以計算最佳的刀具切入角度以及路徑方向來(lái)達到最短的運動(dòng)時(shí)間。
本文提出了一種基于數控技術(shù)的遺傳算法，通過(guò)實(shí)驗數據表明，利用這種方法可以實(shí)現規劃的路徑時(shí)間的預算。
本算法主要由兩個(gè)主要部分組成：(1)在保證零件技術(shù)精度的基礎上優(yōu)化路徑的方向。
(2)在已經(jīng)確定好機床技術(shù)參數以及余量等數值的基礎上優(yōu)化軌跡路線(xiàn)。
2算法分析
在一般的數控編程軟件中，因為零件可以作為初始角度的范圍可以有360°的選擇，所以不同的軟件可以生成360種方案。
運用遺傳算法后可以改善可見(jiàn)性程序的選擇方向，在保證順利完成零件工藝圖紙的前提下，利用初始變量角度的變化，來(lái)實(shí)現一個(gè)新的技術(shù)路徑的規劃。
通過(guò)曲線(xiàn)圖可以看出，在軟件預算中會(huì )遇到三角體積間隙的問(wèn)題，為了使間隙最小化必須要找到一個(gè)合適的技術(shù)角度，通過(guò)這個(gè)角度值來(lái)達到最小的程序運算時(shí)間。
現在利用遺傳算法，可以計算每個(gè)粗加工路徑規劃中的刀具的直徑以及360°角范圍內的路線(xiàn)的時(shí)間[2]。
其次，在遺傳算法中還需要對變量進(jìn)行賦值。
以前的數控技術(shù)程序在完成路徑規劃后，會(huì )生成一組技術(shù)程序，這個(gè)程序只是針對當前的技術(shù)的一個(gè)優(yōu)化的路徑，對于復雜的程序中遇到的多角度的選擇上，不會(huì )出現多組角度的變化來(lái)給操作者進(jìn)行選擇，這種單一的路線(xiàn)對于程序時(shí)間的把握并不能達到最佳的規劃。
現在利用遺傳算法技術(shù)，我們在設定變量中可以把初始角度作為規劃變量輸進(jìn)去，這樣后期利用算法的公式可以產(chǎn)生許多組不用的路徑，每一個(gè)路徑的運算結果可能都不盡相同。
根據算法公式的結果可以看到，作為變量的初始角度X1可以有360個(gè)可以選擇的方向，那么在遺傳算法中，變量X1的取值以0到 360做為一個(gè)區間。
第二個(gè)輸入到算法中的量X2是粗切削刀具的直徑。
本遺傳算法沒(méi)有把精加工這個(gè)尺寸規劃到變量中，雖然精切削的數值一樣會(huì )影響算法最后的數組。
如果把精切削尺寸的數組算進(jìn)去，最后得到的結果會(huì )是一組復雜的結果，為了簡(jiǎn)化算法，我們將刀具精切削的尺寸以及相關(guān)的技術(shù)參數作為一個(gè)恒定的數字來(lái)進(jìn)行賦值。
表1是對遺傳算法結果進(jìn)行檢測時(shí)所設定的不一樣的規劃變量X2粗切削時(shí)刀具直徑的尺寸。
在這表中我們看到了精切削的刀具尺寸同樣會(huì )以一個(gè)固定值得形式出現。
目標函數方程(2.13)中X1，X2相對應的在上述方程中描述的技術(shù)角度X1和粗切削刀具直徑X2。
確立函數之前，要結合表2.1中各個(gè)參數的數值來(lái)進(jìn)行設定，對于運算速度與刀具切削量，下標F和X2分別代表粗切削和精切削刀具。
方程(2.13)中的通過(guò)對刀具切削量的應用來(lái)達到對刀具使用次數的預算，而刀具使用次數又可以通過(guò)切削余量以及刀具直徑進(jìn)行規劃。
通過(guò)對函數數值進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化后可以發(fā)現，最優(yōu)解是指在單位時(shí)間上切削量最多的一組數值。
3結語(yǔ)
遺傳算法在數控技術(shù)中的應用，可以通過(guò)以下條件實(shí)現：
第一步，建立函數需要的規劃變量的取值。
這個(gè)取值的集合是根據隨機算法產(chǎn)生的，每個(gè)取值都可以產(chǎn)生一組路徑。
第二步，函數針對第一步的數值進(jìn)行計算，并且比較不同路徑所產(chǎn)生的數值，然后進(jìn)行篩選，從他們中間產(chǎn)生兩組獨立的互不影響的數值，這兩組數值必須是其中最佳的，用他們當做初始值來(lái)進(jìn)行計算。
這兩個(gè)數值經(jīng)過(guò)一定的交叉和變形，會(huì )產(chǎn)生一個(gè)新的數值。
這個(gè)數值作為一種新的結果進(jìn)行儲存，以創(chuàng )建第二數據集合使用。
然后重復該過(guò)程直到找到最適合的解決方法。
參考文獻
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