第11期 2016年11月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2016)11012604
D0I:10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2016. 11. 034
基于遗传算法的加工操作排序及优化
刘岩，段国林，蔡瑾
（河北工业大学机械工程学院，天津300131）
No.11 Nov.2016
摘要：针对加工操作排序是一个动态的、多约束的组合优化的过程，提出了基于遗传算法的加工操排序方法。以最小变化机床、装夹和刀具次数为目标，构建操作排序优化模型。根据加工规则建立工艺约束关系，生成操作优先关系矩阵，验证并调整加工操作确保排序有效。采用双层编码遗传算法将加工资源与操作相关联，分析操作优先关系矩阵划分加工阶段，减少无效解的求解空间。应用遗传算子选择、交叉和变异，并对算法进行了改进，采用进化逆转操作提高局部搜索能力，加快收敛速度。最后通过实例验证该算法的有效性和实用性。
关键词：CAPP；操作排序；遗传算法；操作优先关系矩阵；工艺路线优化
中图分类号：TH162TG506
文献标识码：A
OperationSequencing and OptimizationBasedonGenetic Algorithm
LIU Yan,DUAN Guo-lin, CAI Jin
(School of Mechanical Engineering, Hebei University of Technology, Tianjin 300130, China)
Abstract: Aiming at processing operation sequencing is a dynamic combinatorial optimization problem with multi-constraints, a method based on genetic algorithm is presented. An operation sequence optimization model is built by taking the minimum number of changes machines, setups and cutting tools as the objec-tive. Operation precedence relation matrix is generated according to the rules of process constraint and the process operations are verified and adjusted by using the matrix to ensure the process route is feasible. Hier-archic genetic algorithm was adapted to associate operation with processing resources, dividing the process-ing stages by analyzing operation precedence relation matrix to reduce invalid solutions. Genetic operators of crossover and mutation are applied and the algorithm was improved by using reverse evolution operator to en-hance the local searching ability and accelerated the convergence speed. Finally, an example is given to tes-tify the effectiveness and practicability of this algorithm.
Key words : CAPP; operation sequencing; genetic algorithm; operation precedence relation matrix; process route optimization
引言 0
自前产品发展趋势是多品种、小批量、客户个性化、更新快，需要企业快速设计缩短产品开发和制造周期。产品实现过程中工艺设计是关键技术之一，决策和优化产品的工艺路线并且保证加工质量要求。传统的工艺设计是工艺设计人员根据自已的工作经验和工艺知识，制定一条工艺路线。该方案可以生产出符合加工要求的产品，但结果可能不是最优的，工艺决策过程非常耗时、费力导致工作效率低。当加工资源发生改变，上述的方法也就不再适用，还需要重新设计加工路线。所以，采用智能的工艺路线规划可快速而准确地生成符合要求的多条工艺路线，并从中选取最优解。研究人员应用蚁群算法优化工艺路线，以知识描述加工零件确定加工元，采用加权海明距离判断加工元的相识度]。文献[2]分析箱体加工的典型工艺，采用
收稿日期：2016-01-10；修回日期：201602-18*基金项目：河北省自然科学基金项目（E2010000052）
多色集合理论的层次递阶结构建立加工过程模型，选取零件的最佳工艺路线。而文献[3]运用该理论的合取运算对特征测量路径分组以蚁群算法规划子路径。-些研究者通过遗传算法寻求最优解，建立扩展加工元优先矩阵表示加工顺序4]，加工中心为了减少刀具空走行程，提高孔群的加工效率分别采用遗传算法优化孔群的加工路线[5]和蚁群算法与相邻排序算法相结合来规化钣金零件上的孔群加工路线]。为了提高运算速度对遗传算法进行改进，采用自适应遗传算法优化加工中心的箱体工步排序[7]并根据约束规则描述加工序列的优化关系生成约束矩阵"」。为了防止陷入局部优化，应用遗传算法和模拟退火算法相结合来优化复杂箱体加工顺序[9]
本文将工艺知识和遗传算法相结合，在加工操作排序过程中引人热处理工序，有效的将加工操作分段减少求解空间中的无效解。同时为了适应加工环境的
作者简分势数据7—），女，辽宁葫芦岛人，河北工业大学博士研究生，研究方向为CAD/CAPP/CAM，（E-mail)lyan092012400900@sina.com。