【摘 要】
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为了解决实际生产中遇到的一种带有面轨道特征的矩形排样问题,重点研究了自适应遗传算法和图论相结合的优化方法,极大提高了切削加工效率。该方法将路径优化问题转化为一个考
【机 构】
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浙江工业大学理学院,浙江科技学院理学院
【基金项目】
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青年科学基金项目(11301482),科技型中小企业技术创新基金项目(13C26213302261),浙江省重大科技专项项目(2013C01077),浙江省科技厅面上项目(2015F50021)
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为了解决实际生产中遇到的一种带有面轨道特征的矩形排样问题,重点研究了自适应遗传算法和图论相结合的优化方法,极大提高了切削加工效率。该方法将路径优化问题转化为一个考察无向图连通性问题,并利用遗传算法在解空间中进行全局搜索,以寻找加工路径最优解,并按照BL定位策略完成对矩形的排样。通过对遗传算法的改进:①对初始个体基因位的合法性判断,并利用深度优先遍历结果评估个体性能的优劣;②交叉、变异算子均采用自适应机制,并且执行变异操作的对象限定为一条染色体上的断点集,极大提高了算法的性能。最后,通过实验验证了该算法在绝
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