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遺傳算法在數控技術的應用
遺傳算法在數控技術的應用
摘要：遺傳算法(Genetic Algorithm)是一種新型的計算模型，該算法從代表問題可能潛在的解集的一個種群入手，經過遺傳算子交叉與變異，產生新的解集的方法。
本文通過針對遺傳算法的運用，針對數字控制中存在規劃路徑單一以及程序時間不能優化的問題，運用遺傳算法對復雜零件的最優化問題起到了良好的解決最用。
關鍵詞：遺傳算法 數控技術 優化路徑
1前言
數控技術中有一個重要環節就是使運動路徑的時間最短，運用遺傳算法可以計算最佳的刀具切入角度以及路徑方向來達到最短的運動時間。
本文提出了一種基于數控技術的遺傳算法，通過實驗數據表明，利用這種方法可以實現規劃的路徑時間的預算。
本算法主要由兩個主要部分組成：(1)在保證零件技術精度的基礎上優化路徑的方向。
(2)在已經確定好機床技術參數以及余量等數值的基礎上優化軌跡路線。
2算法分析
在一般的數控編程軟件中，因為零件可以作為初始角度的范圍可以有360°的選擇，所以不同的軟件可以生成360種方案。
運用遺傳算法后可以改善可見性程序的選擇方向，在保證順利完成零件工藝圖紙的前提下，利用初始變量角度的變化，來實現一個新的技術路徑的規劃。
通過曲線圖可以看出，在軟件預算中會遇到三角體積間隙的問題，為了使間隙最小化必須要找到一個合適的技術角度，通過這個角度值來達到最小的程序運算時間。
現在利用遺傳算法，可以計算每個粗加工路徑規劃中的刀具的直徑以及360°角范圍內的路線的時間[2]。
其次，在遺傳算法中還需要對變量進行賦值。
以前的數控技術程序在完成路徑規劃后，會生成一組技術程序，這個程序只是針對當前的技術的一個優化的路徑，對于復雜的程序中遇到的多角度的選擇上，不會出現多組角度的變化來給操作者進行選擇，這種單一的路線對于程序時間的把握并不能達到最佳的規劃。
現在利用遺傳算法技術，我們在設定變量中可以把初始角度作為規劃變量輸進去，這樣后期利用算法的公式可以產生許多組不用的路徑，每一個路徑的運算結果可能都不盡相同。
根據算法公式的結果可以看到，作為變量的初始角度X1可以有360個可以選擇的方向，那么在遺傳算法中，變量X1的取值以0到 360做為一個區間。
第二個輸入到算法中的量X2是粗切削刀具的直徑。
本遺傳算法沒有把精加工這個尺寸規劃到變量中，雖然精切削的數值一樣會影響算法最后的數組。
如果把精切削尺寸的數組算進去，最后得到的結果會是一組復雜的結果，為了簡化算法，我們將刀具精切削的尺寸以及相關的技術參數作為一個恒定的數字來進行賦值。
表1是對遺傳算法結果進行檢測時所設定的不一樣的規劃變量X2粗切削時刀具直徑的尺寸。
在這表中我們看到了精切削的刀具尺寸同樣會以一個固定值得形式出現。
目標函數方程(2.13)中X1，X2相對應的在上述方程中描述的技術角度X1和粗切削刀具直徑X2。
確立函數之前，要結合表2.1中各個參數的數值來進行設定，對于運算速度與刀具切削量，下標F和X2分別代表粗切削和精切削刀具。
方程(2.13)中的通過對刀具切削量的應用來達到對刀具使用次數的預算，而刀具使用次數又可以通過切削余量以及刀具直徑進行規劃。
通過對函數數值進行進一步的優化后可以發現，最優解是指在單位時間上切削量最多的一組數值。
3結語
遺傳算法在數控技術中的應用，可以通過以下條件實現：
第一步，建立函數需要的規劃變量的取值。
這個取值的集合是根據隨機算法產生的，每個取值都可以產生一組路徑。
第二步，函數針對第一步的數值進行計算，并且比較不同路徑所產生的數值，然后進行篩選，從他們中間產生兩組獨立的互不影響的數值，這兩組數值必須是其中最佳的，用他們當做初始值來進行計算。
這兩個數值經過一定的交叉和變形，會產生一個新的數值。
這個數值作為一種新的結果進行儲存，以創建第二數據集合使用。
然后重復該過程直到找到最適合的解決方法。
參考文獻
[1]張朝輝.結構分析工程應用實例解析[M].北京：機械工業出版社，2008.22-28.
[2]劉霞.復雜曲面零件的 RE/RP 集成技術研究[D].天津：天津理工大學碩士，2009.
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