基于遗传算法的一体式3D打印自动化控制技术

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针对传统3D打印机存在打印自动化控制效果不佳,导致打印时间和打印成本增加的问题,提出基于改进遗传算法的一体式3D打印自动化控制技术。首先构建基于3D打印任务多目标优化调度模型,并确定优化调度的约束条件和目标函数;然后基于传统遗传算法的3D打印任务多目标优化调度问题,基于遗传算法的子代选择,引入浓度平衡机制和抑制条件,将三轮迭代缩减至一轮,得到基于改进遗传算法的3D打印任务多目标优化调度方法。仿真结果表明,改进后的遗传算法在47次、88次、86次和95次时即可实现收敛,收敛速度明显优于粒子群优化算法和传统遗传算法,寻优求解效率更高。实际应用发现,3D打印机的总打印时间由16.8小时降低至9小时,打印成本由2 759.3元下降至1 762.4元。由此说明,改进的遗传算法可减少3D打印机的打印时间和打印成本、提高打印效率,可实现3D打印自动化控制。
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