【摘 要】
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将遗传算法与启发式调度规则相结合,研究了工艺路线可变的双资源双目标的作业车间调度优化问题.在探讨过程中,不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的
【机 构】
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南京航空航天大学CIMS工程研究中心
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将遗传算法与启发式调度规则相结合,研究了工艺路线可变的双资源双目标的作业车间调度优化问题.在探讨过程中,不仅考虑到了每个工件有几条可行的工艺路线,而且考虑到了工件的调度受到机床、工人等资源的制约,以及在加工过程中发生的储存费用、机床的加工费用和工人的劳动费用对工件调度的影响,设计了以生产周期和生产成本综合优化为目标的适应度函数.启发式调度规则使该算法具有较高的局部搜索效率,遗传算法保证了解的全局最优性.最后给出了算例,并对计算结果进行了分析和讨论.
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提出了在 CATIA二次开发平台上 ,首先由测量点生成草图轮廓 ,再根据用户对设计意图的理解 ,按照正向设计的思路 ,反求结构件三维模型的思想。主要研究了基于测量点的草图平面的提取 ,草图平面上草图轮廓线生成的相关算法。并提出利用类似草图轮廓生成的算法 ,由测量点构造曲面上的若干截面线 ,并构造出曲面上的特征线 ,然后反求自由曲面模型的方法。
论述了基于层析数据的面向反求工程的特征识别技术及实现方案。其特征识别过程分 2步进行 ,即层轮廓线特征识别和相邻层轮廓匹配。依据曲率及曲率的变化规律确定轮廓特征点和线段组成 ;引入轮廓编码技术、相邻轮廓变化域以及截面面积、形心、惯性矩等参数完成相邻轮廓的匹配。采用分段特征识别的方法构造特征体素 ,用CSG和B Rep混和建模方法构造三维CAD模型。