基于混合改进型遗传算法的螺旋铣孔孔群 加工路径优化研究
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国家科技重大专项基金资助项目(2012ZX04011-011)


On the Optimized Machining Path for Group Holes Realized by Helical Milling Based on an Improved Hybrid Genetic Algorithm
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    摘要:

    在业已确定螺旋铣孔切削参数的前提下,孔群加工路径的优劣对加工效率有较大影响。研究TSP数学模型,应用混合改进遗传算法求解孔群加工路径优化模型,获得优化的加工路径。将3种算法基本遗传算法、蚁群算法和混合改进型遗传算法进行对比可知,本文提出的优化方法可有效缩短走刀时间。

    Abstract:

    A great influence will be exerted on the machining efficiency by the optimization degree of machining paths for group holes. An optimized processing path, based on a research of TPS mathematical models, can be achieved by the application of an improved hybrid genetic algorithm to the solution of the optimization of holes machining paths. A comparison between the classical genetic algorithm, the ant colony algorithm and an improved hybrid genetic algorithm shows that the proposed optimized method helps to improve the machining efficiency by greatly shortening the machining time.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李忠群,郭文慧,王志康.基于混合改进型遗传算法的螺旋铣孔孔群 加工路径优化研究[J].湖南工业大学学报,2016,30(4):27-31.

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  • 收稿日期:2016-05-30
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  • 在线发布日期: 2016-10-24
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