【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】

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

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