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    一種釉噴軌跡優(yōu)化方法

    2018-10-19 16:09:22張?jiān)旅?/span>冉慶波李宇晗孔凡備門曉君
    科學(xué)與財(cái)富 2018年25期
    關(guān)鍵詞:路徑規(guī)劃運(yùn)籌學(xué)遺傳算法

    張?jiān)旅? 冉慶波 李宇晗 孔凡備 門曉君

    摘要:隨著社會的進(jìn)步,自動化技術(shù)日漸成熟,噴釉工藝自動化日漸成為焦點(diǎn),噴涂軌跡規(guī)劃作為自動化噴涂系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),對此提出了更高的要求。針對這樣的問題,我們首先了建立平面釉膜厚度雙β分布函數(shù),為了對實(shí)現(xiàn)對釉噴軌跡的優(yōu)化,其次運(yùn)用遺傳算法,以釉膜厚度方差最小作為目標(biāo)函數(shù),對軌道寬度進(jìn)行優(yōu)化,為進(jìn)一步驗(yàn)證方法的可靠性,利用MATAlAB對模型進(jìn)行仿真分析,最終確定最優(yōu)的釉噴速度為421.8301mm/s,噴頭間距為 93.6172mm時(shí),釉噴的漆膜厚度最均勻。

    關(guān)鍵詞:運(yùn)籌學(xué);雙 分布模型;遺傳算法;路徑規(guī)劃

    中圖分類號:O221.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:

    0 引言

    隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來,自動化工業(yè)技術(shù)成為促進(jìn)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵技術(shù),在噴涂領(lǐng)域,智能噴涂機(jī)器人逐漸取代傳統(tǒng)噴涂機(jī),在航空航天、儀器儀表、機(jī)械制造等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。目前,國內(nèi)外研究者們對自動噴涂系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究,對于釉噴參數(shù)的優(yōu)化,LimaCHR,KwonHH[1]等對噴釉參數(shù)優(yōu)化問題進(jìn)行了研究,并建立了釉噴機(jī)器人自動軌跡規(guī)劃系統(tǒng)--ATPS,實(shí)現(xiàn)了釉噴中漆膜厚度相關(guān)參數(shù)的優(yōu)化。

    當(dāng)前,在對釉噴軌跡的規(guī)劃與優(yōu)化研究中,尚未考慮到自動噴涂過程中,釉噴的速度和釉膜重疊區(qū)域?qū)τ阅ぞ鶆蛐缘挠绊?,因此,本文在對噴釉軌跡進(jìn)行規(guī)劃的同時(shí),擬考慮噴釉速度以及噴頭間距對釉膜的影響,結(jié)合遺傳算法,實(shí)現(xiàn)噴釉軌跡及相關(guān)參數(shù)優(yōu)化。

    1 理論基礎(chǔ)

    遺傳算法(GA)是一種進(jìn)化算法,基本原理是仿照自然界中“物競天擇、適者生存”原則。其基本原理是把問題參數(shù)編碼成染色體,利用迭代方式進(jìn)行選擇、交叉以及變異等操作,通過交換種群中染色提的信息,最終生成符合優(yōu)化目標(biāo)的參數(shù)[5,6]。

    算法實(shí)現(xiàn)基本步驟如下:

    a.隨機(jī)產(chǎn)生搜索空間內(nèi)n個(gè)個(gè)體S1,S2,…,Sn組成初始種群S,置代數(shù)計(jì)數(shù)器t=1。

    b.計(jì)算S中每一個(gè)個(gè)體Si的適應(yīng)度Ei=E(Si)。

    c.計(jì)算概率

    (1)

    按照上述選擇概率分布所決定的選中機(jī)會,每次從S中隨機(jī)選定1個(gè)個(gè)體并將其染色體復(fù)制,然后將復(fù)制所得的染色體代替原來群體得到新的群體S2。

    d.按交叉率Pc所決定的參加交叉的染色體數(shù)c,從S2中隨機(jī)選出c個(gè)染色體,配對進(jìn)行交叉操作,并用新得到的染色體代替原染色體,得到群體S3。

    e.按變異率Pm所決定的變異次數(shù)m,從S3中隨機(jī)選出m個(gè)染色體進(jìn)行變異操作,并用新得到的染色體代替原染色體,得到群體S4[7]。

    f.重復(fù)上述步驟,直至得到最優(yōu)解。

    2 模型構(gòu)建

    2.1平面噴涂漆膜厚度模型

    單位時(shí)間內(nèi)噴涂區(qū)域內(nèi)釉層厚度累計(jì)速率滿足橢圓雙β分布模型:

    (2)

    其中,α代表噴霧橢圓的半長軸(mm),b代表噴霧橢圓的半短軸, Zmax代表漆膜最大厚度,β1是x方向截面β分布指數(shù),β2是y方向截面β分布指數(shù)。

    假設(shè)噴涂時(shí)間為tp且噴涂區(qū)域內(nèi)各點(diǎn)涂層積累速率與時(shí)間t成正比,則單位時(shí)間內(nèi)平面點(diǎn)的最大涂層厚度為[8]:

    (3)

    則單位時(shí)間內(nèi)噴涂區(qū)域內(nèi)的漆膜積累速率模型為:

    (4)

    其中,

    由分布模型可知,若噴槍在x方向上進(jìn)行噴涂,相同時(shí)間內(nèi),經(jīng)過同一噴涂點(diǎn)的時(shí)間遠(yuǎn)大于沿y方向,極易造成釉層厚度過厚,選擇y方向作為噴頭行進(jìn)方向。

    噴涂速度為v,噴槍噴涂范圍經(jīng)過平面上點(diǎn)p需要的總時(shí)間為

    (5)

    單道噴涂過程中平面上任意點(diǎn)P的漆膜厚度分布函數(shù)為:

    (6)

    其中,

    (7)

    可知在單道噴涂中每點(diǎn)的漆膜厚度是通過累計(jì)得到的,中間的漆膜厚度值最大,兩邊厚度值越來越小[9];在多道噴涂過程中,相鄰兩條軌跡疊加區(qū)域的漆膜厚度也是通過累積獲得,因此在對平面進(jìn)行軌跡規(guī)劃及優(yōu)化時(shí),必須規(guī)劃好相鄰軌跡之間的重疊寬度d與噴涂速度v。

    2.2 雙道噴涂厚度模型

    如圖3所示表示雙道噴涂過程,為保持漆膜厚度均勻性,對兩道噴涂軌跡的漆膜疊加寬度有一定的重疊要求[10,11]。則兩次噴涂行程漆膜厚度疊加區(qū)域?qū)挾萪為:

    (8)

    其中, 表示漆膜重疊率。

    在重疊部分工件表面點(diǎn) 的漆膜厚度為:

    (9)

    其中,zp,1,zp,2分別表示兩次噴涂行程中對表面點(diǎn)p的漆膜累積厚度。雙道噴涂行程后,表面點(diǎn)p的漆膜厚度分布為:

    (10)

    3 仿真分析

    本文利用遺傳算法,以d,v為自變量,以重疊區(qū)內(nèi)噴釉量方差最小為目標(biāo),建立目標(biāo)函數(shù):

    (11)

    利用遺傳算法求得最優(yōu)的d、v;然后根據(jù)求解得到的重疊寬度d求得噴涂行程間距d1=2a-d;最后用一組距離均為d1的平面對待噴涂平面進(jìn)行切割求取交線,交線即為平面上的噴涂軌跡[12]。

    將計(jì)算得到的參數(shù)代入式(9)中,在MATLAB編程環(huán)境下運(yùn)用多變量遺傳算法以函數(shù)式(10)作為適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行反復(fù)迭代計(jì)算出最優(yōu)解,求得當(dāng)v421.8301mm/s,d=93.6172mm 時(shí)得到的漆膜厚度最均勻,優(yōu)化后的噴涂行程間距d1=126.0704mm,此時(shí)雙道軌跡噴涂漆膜厚度分布結(jié)果如圖5所示。

    4 結(jié)論

    本文對影響釉噴厚度分布的因素進(jìn)行了分析,通過建立平面橢圓雙 分布模型,對釉噴軌跡的規(guī)劃問題進(jìn)行了研究。在原始軌跡模型的基礎(chǔ)上,采用遺傳算法對噴釉時(shí)的速度和釉膜交叉寬度進(jìn)行了優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了釉噴軌跡的優(yōu)化。

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