Il processo di produzione delle parti aerospaziali Pianificazione del percorso

Il principale contenuto di ricerca della pianificazione del percorso di processo è selezionare metodi di lavorazione e risorse di produzione adeguati per le caratteristiche di lavorazione e ordinarli per ridurre i costi di lavorazione. Va notato che il percorso del processo non è equivalente alla tabella del processo. Descrive solo la sequenza di lavorazione delle caratteristiche di lavorazione, la selezione dei metodi di lavorazione e le risorse di produzione e non implica contenuti di lavorazione specifici come la progettazione del percorso utensile e i parametri di taglio. La pianificazione del percorso di processo è un problema di percorso hamiltoniano di difficoltà NP [e nella pratica ingegneristica è limitato da molte regole di processo. 

Pertanto, quando si pianifica il percorso del processo, la maggior parte dei documenti lo divide in due parti da considerare: in primo luogo, assicurarsi che il percorso del processo soddisfi i vincoli delle regole del processo; in secondo luogo, ottimizzare il percorso del processo e ridurne il più possibile i costi di lavorazione. Nella pianificazione del percorso del processo, vengono utilizzati principalmente algoritmi euristici. 

 Nell'algoritmo, i fattori che minano la fattibilità del percorso di processo esistono principalmente in due aspetti. Da un lato, quando viene generato il percorso del processo iniziale, un metodo di generazione completamente casuale genererà una parte delle regole che non sono conformi alle regole. Percorso di processo. A questo proposito, la strategia di selezione del bordo viene utilizzata per generare il percorso di processo iniziale. Secondo la mappa delle priorità delle fasi di processo, il piano iniziale viene generato tramite l'algoritmo di ordinamento topologico casuale. Sulla base della teoria degli insiemi multicolori, la regola di ordinamento delle fasi del processo è espressa dal metodo di costruzione di una matrice booleana recintata. La generazione del percorso di processo iniziale migliora efficacemente l'efficienza di generazione del percorso di processo iniziale.

D'altra parte, il metodo di ricerca del quartiere senza vincoli di regole genererà anche percorsi di processo non conformi alle regole. Per questo viene adottato il metodo della revisione di fattibilità. Dopo che ogni iterazione dell'algoritmo è stata completata, il processo non conforme verrà eliminato secondo le regole di sequenza del processo. Un programma che soddisfa i requisiti. Dou Jianping adotta il metodo della mutazione incrociata della sottosequenza e utilizza la sequenza fattibile del percorso del processo per guidare la mutazione, che garantisce efficacemente

La fattibilità della prole. Inoltre, al fine di esprimere più chiaramente i vincoli delle regole sulla sequenza dei passi, è stata formulata una matrice di priorità secondo le regole di ordinamento dei passi per realizzare il processo di lavorazione più standardizzato e più semplice. Nella ricerca sul metodo di ottimizzazione del percorso di processo, la frequenza di sostituzione della macchina utensile, l'utensile e la direzione di avanzamento e il consumo causato dall'uso delle risorse vengono utilizzati come fattore di valutazione per costruire la funzione obiettivo e lo sciame di particelle l'algoritmo viene utilizzato per l'ottimizzazione. 

Allo stesso tempo, vengono considerati il ​​costo di lavorazione e il costo del tempo e lo schema viene ottimizzato in base alla matrice dei vincoli di processo stabilita dai vincoli delle caratteristiche e dei metodi di lavorazione e per l'ottimizzazione viene utilizzato l'algoritmo dello sciame di particelle. Dividere i livelli di molti fattori che influenzano la qualità del percorso del processo e utilizzare il metodo della valutazione completa fuzzy per ottenere l'ottimizzazione delle decisioni.

Secondo l'analisi della letteratura sopra menzionata, i metodi tradizionali di pianificazione del percorso di processo sono l'algoritmo genetico (GA), l'algoritmo immunitario artificiale (Artificial Immune System, AIS) e altri algoritmi intelligenti. Sebbene gli algoritmi intelligenti si siano sviluppati rapidamente negli ultimi anni, poiché il modello di processo è relativamente complesso, l'applicazione nel campo della pianificazione del percorso di processo non ha raggiunto un livello relativamente maturo e il potenziale di ricerca è grande. Il meccanismo di gestione dei problemi degli algoritmi intelligenti presenta ancora i seguenti problemi:

• (1) L'algoritmo intelligente non fa pieno uso della conoscenza preliminare del campo di processo, il che porta a una grande quantità di calcoli per costruire un insieme di percorsi di processo fattibili.
• (2) Lo squilibrio nella distribuzione dei percorsi di processo fattibili è facilmente amplificato dal meccanismo basato sull'affinità, in particolare il gran numero di caratteristiche delle parti del guscio dei veicoli spaziali, portando a potenziali percorsi di processo facilmente eliminabili e cadendo in un ottimo locale.
• (3) Non ha considerato l'esistenza di diversi metodi di lavorazione per la stessa caratteristica, compreso l'impatto sui costi di lavorazione, e i metodi di lavorazione di diversi metodi di lavorazione nella pianificazione del percorso del processo. Pertanto, sulla base di garantire la fattibilità del percorso di processo, ottimizzarlo e adeguarlo per ottenere un percorso di processo a basso costo, che è il principale contenuto di ricerca di questo articolo.

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