基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究.pdf
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1、第 卷 第 期兵 器 装 备 工 程 学 报 年 月 收稿日期:修回日期:录用日期:基金项目:国家自然科学基金项目()湖南省教育厅教育科学研究项目()作者简介:钟维宇()男硕士高级工程师讲师:.:./.基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究钟维宇贺 庆柳林燕付 鑫侯延斌(.空军航空维修技术学院 航空电子设备维修学院 长沙.中国兵器装备集团航空制导弹药研发中心(云箭集团)长沙.南京理工大学 机械工程学院 南京.湖南省导弹维修工程技术研究中心 长沙)摘要:针对航空不规则零件规格种类多样毛坯数量庞大原坯料利用率低等实际生产中的问题 为了解决上述问题提出基于变邻域人工蜂群不规则零件下料优化
2、算法及算法流程构建双坐标系下料模型设计交换策略、顺序策略及逆序策略进行变邻域搜索采用、解码方式进行图样解码 最后将变邻域人工蜂群算法与原始人工蜂群算法进行仿真分析仿真实验结果表明:变邻域人工蜂群算法能够有效可靠地提高原坯料利用率及排样效率关键词:变邻域人工蜂群不规则零件排样图样解码编码矩阵本文引用格式:钟维宇贺庆柳林燕等.基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究.兵器装备工程学报():.:.():.中图分类号:文献标识码:文章编号:()(.().):.:引言随着大数据信息技术的快速发展数字化制造在航空制造企业的地位日益凸显 数字化制造技术应用于产品全生命周期中提高制造生产效率和质量降
3、低生产成本实现 市场响应目的 实现资源高效利用是数字化制造的重要课题航空制造业中存在大量不规则零件可靠的下料方案能够提高原坯料利用率对提高航空类企业竞争力具有重要意义二维下料问题()在生产制造过程中应用广泛许多学者进行了大量研究相关的研究成果十分丰富 考虑到航空不规则零件展开件的制造过程复杂、生产周期长、原坯料利用率低优良的下料排样技术是生产制造中的关键技术之一 马俊燕等以原坯料使用量为目标以原坯料的余料长度小于最短零件长度等为约束提出一种基于递推矩阵的列生成算法数学模型 汤洪涛等结合下料生产的实际约束提出了一种基于加工属性的多层编码方式的改进的遗传算法在邻域搜索阶段采用了基于禁忌表的双层协同
4、优化策略 杜冰等提出了一种基于临界多边形的混放置策略考虑排样效果的紧密度在优化图形的顺序时使用了自适应遗传算法自适应地改变交叉与变异概率 陈燕等提出了混合迭片价值调整公式用动态规划的递推方法求解布局图提出最大比值法对多规格板材的布局图进行选择除上述算法以外人工蜂群算法具有参数简洁、适用性强、迭代快等特点广泛应用于二维下料问题的求解 苏俊等提出 人工蜂群算法设计 种解码策略 和采用响应面分析法对 进行参数标定改进算法的操作算子 赵明等构建改进维数成功历史档案使蜂群算法能够根据优化过程适应到合适的改进维数在跟随蜂搜索阶段在保证维选择适度随机性的同时提升算法的收敛能力 季雨瑄等提出了一种邻域粗糙集分
5、辨矩阵特征重要性度量方法以邻域分辨矩阵特征重要度为基础设计了一种人工蜂群算法优化的特征选择算法 人工蜂群算法的研究均集中在解决规则零件下料排样问题涉及不规则零件排样问题研究鲜有提及本文中旨在对航空不规则零件展开件进行下料排样基于常规蜂群算法进行改进提出一种有效且具有实际应用价值的变邻域人工蜂群算法采用变邻域搜索方式实现多变量食物源编码多规则图样解码从而准确地表征排样零件提高了航空不规则零件展开件排样的材料利用率 航空不规则零件下料模型航空不规则零件包含蒙皮、隔框、翼肋、导管、壁板等部分不规则零件如图 所示 航空产品零件具有结构复杂、种类多、选材各异、批量不大等特点使得零件成形后的性能技术要求高
6、加工难度大 航空不规则零件展开件定义为 原坯料面积定义为 展开件的展开面积为 图 航空不规则零件.航空不规则零件展开件下料问题描述为:第 种零件 展开件毛坯用 表示 第 种原坯料表示为 如何在一定数量原坯料裁剪出规定数量的不规则展开件使得材料利用率最高剩余原坯料最多在原坯料上建立二维全局坐标系航空不规则展开件在原坯料上下料方式遵循以下规则:毛坯在原坯料上下料时只能 旋转 下料过程中从原坯料左上角开始下料向下、向右依次展开 原坯料数量、规格一定.模型变量以全局坐标系为基准构建下料优化模型变量 为原坯料的修剪损失 在二维平面内建立 个相对坐标系 基点分别为原坯料左上角 及右下角 如图 所示 其中原
7、坯料 宽度为 高度为 展开件毛坯用 宽度为 高度为 兵 器 装 备 工 程 学 报:/./展开件毛坯位置排列矩阵如式()所示()()()()()式()中:()(上 左上角的横坐标():上左上角的纵坐标():上 右下角的横坐标():上 右下角的纵坐标 为摆放方式既相对于几何中心点旋转角度图 下料坐标系.模型约束原坯料上建立全局坐标系宽度、高度、面积、重叠度、摆放方式等限制条件决定航空不规则展开件毛坯在原坯料上的位置如图 所示图 下料限制条件.限制条件构成模型约束包含以下几方面:)摆放方式:毛坯在原坯料上的位置坐标与其摆放方式相关因子毛坯展开矩阵如式()所示()()()()()()()()()()
8、()()()()()()()宽度、高度:任意单个毛坯宽度及高度尺寸均小于所有原坯料宽度及高度尺寸下料时毛坯外形尺寸均应在原坯料的内部不能超过原坯料的尺寸约束如式()所示 ()()()()()面积:若 块毛坯摆放在第 原坯料上其面积之和不能大于该原坯料的面积 约束如式()所示()()重叠度:任意 个毛坯不能重叠摆放在同一块原坯料上进行下料假设有 个展开件毛坯 和 摆放在 的原坯料上毛坯 和 的展开矩阵如式()、式()所示()()()()()()()()()()展开件毛坯 和 不重叠则必须满足式()的条件:()()()()()()()()()()()()()()()()().目标函数根据上述约束条
9、件建立航空不规则零件展开件下料优化布局模型所消耗原坯料的浪费率(使用率)为优化目标如式()、式()所示 ()()基于变邻域人工蜂群算法的下料方案 提出人工蜂群(简称:)算法是一种通过模拟蜜蜂群采蜜行为的群智能算法 该算法包括 种来源:食物源 种蜂群:引领蜂、跟随蜂及侦察蜂 算法随机生成食物源位置并分配给引领蜂引领蜂负责采蜜和传递信息并将食物源的信息共享跟随蜂从引领蜂的蜜源中选取 个蜜源并进行邻域搜寻侦察蜂巡视所有食物源发现新的食物源 引领蜂与侦察峰角色可以相互转换 航空不规则零件下料过程中存在种类规格多、原坯料数量大、生产混排、排样效率低等特点 原有 算法在特定邻域内搜索具有盲目性采用变邻域
10、算法以大幅提高算法的收敛速度、排样效率及材料利用率航空不规则类零件展开件的下料排样算法架构包含算法层、逻辑层与优化层如图 所示钟维宇等:基于变邻域人工蜂群算法的航空不规则零件下料优化研究图 算法架构.编码操作针对不规则零件二维下料问题将食物源设计成 层第 层表示展开件毛坯下料顺序第 层表示展开件毛坯摆放角度正数表示顺时针摆放负数表示逆时针摆放第 层表示毛坯与原坯料初始指派第 层毛坯序号对应原坯料序号第 层表示原坯料排布是否已饱和 代表已饱和 代表未饱和 编码操作方式如图 所示图 编码操作方式.假设食物源中有 种毛坯 种原坯料 其中毛坯 的下料顺序为第二摆放在已饱和原坯料 上旋转角度为 种原坯料
11、中仅 未饱和 相应的食物源编码矩阵如式()所示().指派策略首件毛坯在原坯料下料加工顺序确定后后续毛坯下料顺序由原坯料排列饱和度规则进行约束 当首件毛坯下料后后续有多件毛坯等待下料在符合变量约束的条件下保证已下料原坯料优先达到饱和状态再启用新的原坯料进行下料 若已下料原坯料无法满足后续毛坯下料要求则可以启用新的原坯料进行下料 下料初始指派需要考虑毛坯的下料顺序、摆放位置及原坯料饱和度是复杂的组合优化问题.变邻域搜索策略人工蜂群算法常用于求解连续问题本文中采用变邻域搜索策略的改进人工蜂群算法机制特别是用来解决在不规则零件数量的增多下料优化计算的工作量呈指数级增加情况下降低下料过程中邻域决策特征及
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- 关 键 词:
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