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针对计算机辅助工艺规划中的切削用量决策问题,提出了一种基于Pareto遗传算法的切削用量优化算法。首先,以切削速度和进给量为优化变量,以切削效率和刀具耐用度为优化目标,通过对约束条件的分析,建立多目标优化模型。其次,改进选择算子,设置非劣解集以保存进化过程中用竞争法构造产生的Pareto最优解,从而保证算法的搜索方向;建立基于小生境技术的排挤机制以提高种群的多样性。然后,采用混合交叉算子和步长变异算子进行基因重组,经过若干次迭代,得到一个均匀分布于Pareto前沿的优化解集。最后,通过实例验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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针对计算机辅助工艺规划中的工艺路线的决策问题,通过实例介绍了一种基于遗传算法的工艺路线优化算法.首先将被加工零件划分为若干特征元,采用反向设计法生成每个特征元的加工工序序列;根据特征元之间的约束关系,确定特征元的优先加工关系并建立优化目标函数;设计了校验程序以保证染色体的有效性;在目标函数的基础上建立了适应度函数;设计了染色体的复制、交换和突变算法,然后利用遗传算法对工艺路线进行优化.最后通过实例验证了该算法的可行性和有效性. 相似文献
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