导读:本文包含了切割优化算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:蚁群算法,激光切割,优化,制造业
切割优化算法论文文献综述
郭树霞[1]（2019）在《改进蚁群算法下激光切割加工工艺优化研究》一文中研究指出针对传统算法下激光切割加工工艺速度慢的问题,提出改进蚁群算法下激光切割加工工艺优化设计,根据激光切割加工工艺原理,选择激光切割加工工艺参数,在此基础上对穿孔点进行确定,并引用蚁群算法,确定激光切割加工路径,选择出最短路径,以此实现对激光切割加工工艺的优化。为保证此次设计的优化方法具有一定的实际应用意义,与改进前的加工工艺进行了对比,结果表明,该优化方法能减少激光器在每个加工轮廓之间移动所需要的时间,并且通过蚁群算法能够更快得到最优加工路径。(本文来源于《机电信息》期刊2019年24期）
侯普良,刘建群,高伟强[2]（2019）在《基于改进蚁群算法的激光切割加工路径优化研究》一文中研究指出针对激光切割加工全局路径优化采用传统蚁群系统算法时,存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,对蚁群系统算法进行了改进研究。利用激光加工图元的起点和终点信息,建立了图元等价TSP问题的数学模型,提出了通过最邻近插入算法对蚁群系统算法路径规划结果进行了再优化的改进算法;详细阐述了改进蚁群系统算法的实现步骤,分析了传统蚁群系统算法和改进蚁群系统算法的迭代次数和优化效果。研究结果表明:该改进蚁群系统算法加快了收敛速度,迭代次数减少了约30%,缩短了激光加工所走路径的总长度,并成功应用到自主开发的高速激光切割加工系统中。(本文来源于《机电工程》期刊2019年06期）
李世红,袁跃兰,刘绅绅,饶运清[3]（2019）在《基于蚁群算法的激光切割工艺路径优化》一文中研究指出切割工艺路径规划是影响钣金激光切割效率的关键问题之一,钣金件的激光切割工艺路径优化问题可以转化为带有约束条件的广义旅行商问题(GTSP)。为了保证钣金激光切割质量、提高切割效率,在进行切割路径规划时必须满足顺着切、不跨区域切割、走空程时尽量不经过已切割区域等工艺要求。建立了以上述工艺要求为约束、以空行程最短为目标的优化模型。在算法设计与实现上,首先通过建立零件信息的预处理机制进行工艺约束处理,然后运用蚁群算法进行模型求解,最后通过实际算例证明了该方法的有效性,即能够在满足工艺约束的前提下获得较优的切割路径。(本文来源于《锻压技术》期刊2019年04期）
陈玉龙,李淑娟,卜文浩,王馨翊[4]（2019）在《基于响应曲面法与改进非支配遗传算法电火花线切割单晶硅工艺优化》一文中研究指出单晶硅加工过程中追求切削效率与表面质量既可以提高晶圆自身品质又可以降低生产成本。通过响应曲面法(RSM)建立关于输入参数电压、脉宽、脉间、线锯速度与工艺结果的二阶模型,方差分析表明模型方程可行性。运用改进非支配遗传算法(NSGA-II)对加工工艺进行优化可以得到一组关于工艺结果的非支配解,这些非支配解可以满足不同条件下工程加工者的需要。进行相应实验验证非支配解可行。(本文来源于《机械强度》期刊2019年01期）
孙泽成,王彤,李龙文,赵曦,明龙[5]（2018）在《基于粒子群算法的在蒸汽水雾中电火花线切割大厚度工件模型优化》一文中研究指出本实验利用单因素试验法分析单个因素对大厚度工件表面质量和加工速度的影响,重点进行多因素正交试验,使用Matlab软件建立大厚度工件在蒸汽水雾介质下的第二次电火花线切割的直线度模型、表面粗糙度模型和加工速度模型,通过序关系分析法确定直线度、表面粗糙度和加工速度的权重分别是5/17、6/17和6/17,极差法去量纲化处理后加权出其综合评价模型,检验得出模型显着,拟合度好。基于粒子群算法对模型进行优化,得到在蒸汽水雾介质下的第二次电火花线切割最合适的加工参数。通过实验可得"乳化液-蒸汽水雾"大厚度工件的二次切割工艺与传统二次加工工艺相比,大厚度工件的多介质电火花的加工速度、直线度和表面粗糙度均有较大程度提升,很大的提高了电火花的加工质量和切削效率,满足大厚度工件的精加工要求。(本文来源于《硬质合金》期刊2018年06期）
张艺赢,曹妍,陈宇翔,牟向伟[6]（2018）在《基于遗传算法的激光切割镍基合金质量优化》一文中研究指出基于人工神经网络,对激光切割镍基合金样本进行了训练函数拟合,以电流、脉宽、切速及离焦量作为输入向量,以挂渣宽度、切缝宽度及切割完整度的综合评分作为输出向量,找出了最小误差的隐含层节点,以此模型预测激光切割质量,得到最大误差为7.66%,最小误差为-0.32%。以综合评分作为遗传算法的适应度值,在实际应用的工艺参数范围内随机选择了50个种群作为最初寻优群体,对其进行交叉、变异和迭代等操作,寻找最优适应度值及对应的工艺参数。理论预测的最优适应度值为98.41,实际值为89.53,误差为9.03%。该验证样本的质量明显高于25个实验样本的,挂渣平均宽度为81.5μm,切缝平均宽度为164μm。(本文来源于《激光与光电子学进展》期刊2018年11期）
刘绅绅[7]（2018）在《基于蚁群算法的激光切割工艺路径优化研究》一文中研究指出当今社会,能源节约和资源浪费消耗愈发受企业重视。在企业追求更低成本和更高效率的目标下,具有高效率、高精度等多种优势的激光切割越发受到钣金加工企业的青睐。激光切割工艺路径是影响激光切割效率和质量的重要一环,因此,针对该问题的研究具有十分重要的社会价值和经济价值。首先,本文就激光切割工艺路径优化问题进行了建模;其中,先是对该问题进行了定义及描述,然后通过分析激光切割工艺路径优化问题的特点,对激光切割工艺路径优化问题中待切割零件及轮廓等图形元素进行数学定义和表达,并对本文优化问题的目标和约束进行了数学描述。然后,本文提出了基于蚁群算法的激光切割工艺路径优化求解算法;基于蚁群算法(Ant Colony Algorithm,AC)求解TSP问题(Travel Salesman Problem,TSP),算法采用候选城市集合策略、建立紧邻零件集合以及防变形顺序切割法应对问题约束的处理,分别使其满足防碰撞、不跨区以及顺X轴切的切割要求,并通过蚁群算法优化求解满足约束的较优切割工艺路径。通过实例验证,本文算法对比软件现有启发式算法的生成路径具有较好的优化效果。最后,本文针对激光切割加工中的复杂轮廓路径优化问题提出了降维求解策略;文章就企业中常见的大规模、多嵌套、批量重复的情况分别提出面积分区法、树形结构分层法和批量重复路径复制策略,将上述复杂路径优化问题化繁为简,大大降低问题求解规模。通过实例验证,降维策略能够有效降低问题规模,使得算法能够有效解决企业中出现的复杂轮廓路径优化问题。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-05-13）
王保华,何世伟[8]（2018）在《考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计优化模型及其分支-定价-切割算法》一文中研究指出研究考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计问题,目标是在合理设计铁路运输服务网络的基础上提高车辆利用率。将传统的离散时空网络拓展为考虑车辆周转的超级网络,构建混合整数规划模型,同时考虑列车开行时段、编组内容、空车调配、车辆归属、运输服务水平等约束。基于模型的NP-Hard特性,给出一种分支-定价-切割算法,通过在模型中添加Benders割的方法调整可行域,通过列生成方法避免网络规模较大导致可选径路数量过多的问题,该算法可保证模型收敛至最优解。算例证明了模型和算法的有效性,通过灵敏度分析验证可用车辆数量对于空车调配方案的影响。(本文来源于《铁道学报》期刊2018年02期）
王聪聪,杨明顺,原欣,高新勤[9]（2018）在《基于改进遗传算法的浮法玻璃优化切割》一文中研究指出浮法玻璃表面含有多种缺陷,这些缺陷的种类、数量和大小会不同程度影响玻璃质量,进而影响玻璃价格。因此在浮法玻璃优化切割过程中,应合理利用缺陷,优先规划质量较好的玻璃原片,以达到提高玻璃成品总价格的目的。针对浮法玻璃优化切割问题,以玻璃成品总价格最大为优化目标,建立该问题的数学模型,提出了一种符合浮法玻璃优化切割问题特性的遗传算法。以一个算例验证了上述模型的正确性及算法的有效性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年16期）
徐中,黄禹,肖帮东,黄浩,陈志[10]（2017）在《线切割加工中多目标优化算法的应用》一文中研究指出为了解决慢走丝线切割加工中难以同时获得较快加工速度和较优表面质量的问题,从其加工参数与加工指标之间的高度非线性关系入手;选取水压(WP)、脉冲时间(T_(on))、脉冲间隔(T_(off))、电极丝张力(WT)、丝速(WS)和伺服参考电压(SV)作为优化参数,以表面粗糙度(Ra)、材料去除率(MRR)作为优化指标,设计正交实验;创新运用支持向量机回归(SVMR)结合粒子群优化算法(PSO)建立其多目标预测优化模型,得到最优加工参数;实验结果表明,所建立的多目标预测优化模型预测精度高、优化效果显着。(本文来源于《机械科学与技术》期刊2017年03期）
切割优化算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对激光切割加工全局路径优化采用传统蚁群系统算法时,存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,对蚁群系统算法进行了改进研究。利用激光加工图元的起点和终点信息,建立了图元等价TSP问题的数学模型,提出了通过最邻近插入算法对蚁群系统算法路径规划结果进行了再优化的改进算法;详细阐述了改进蚁群系统算法的实现步骤,分析了传统蚁群系统算法和改进蚁群系统算法的迭代次数和优化效果。研究结果表明:该改进蚁群系统算法加快了收敛速度,迭代次数减少了约30%,缩短了激光加工所走路径的总长度,并成功应用到自主开发的高速激光切割加工系统中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
切割优化算法论文参考文献
[1].郭树霞.改进蚁群算法下激光切割加工工艺优化研究[J].机电信息.2019
[2].侯普良,刘建群,高伟强.基于改进蚁群算法的激光切割加工路径优化研究[J].机电工程.2019
[3].李世红,袁跃兰,刘绅绅,饶运清.基于蚁群算法的激光切割工艺路径优化[J].锻压技术.2019
[4].陈玉龙,李淑娟,卜文浩,王馨翊.基于响应曲面法与改进非支配遗传算法电火花线切割单晶硅工艺优化[J].机械强度.2019
[5].孙泽成,王彤,李龙文,赵曦,明龙.基于粒子群算法的在蒸汽水雾中电火花线切割大厚度工件模型优化[J].硬质合金.2018
[6].张艺赢,曹妍,陈宇翔,牟向伟.基于遗传算法的激光切割镍基合金质量优化[J].激光与光电子学进展.2018
[7].刘绅绅.基于蚁群算法的激光切割工艺路径优化研究[D].华中科技大学.2018
[8].王保华,何世伟.考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计优化模型及其分支-定价-切割算法[J].铁道学报.2018
[9].王聪聪,杨明顺,原欣,高新勤.基于改进遗传算法的浮法玻璃优化切割[J].计算机工程与应用.2018
[10].徐中,黄禹,肖帮东,黄浩,陈志.线切割加工中多目标优化算法的应用[J].机械科学与技术.2017