一、基于Hopfield算法的孔群加工路径规划（论文文献综述）
杨政[1]（2021）在《基于连续型Hopfield神经网络的布线路径规划研究与应用》文中提出随着工业化进程的不断推进,电气控制柜的种类和需求也在扩大,线缆敷设作为箱柜生产的重要环节一直是研究热点。为了保证智能布线系统的接线效率,本文以设备的综合机头为研究对象,着重对它的移动轨迹进行研究,分析了应用工作路径控制策略的场景,继而提出基于自然界仿生算法和神经网络算法的路径规划方法来优化实际生产过程中设备的工作效率。在对线缆敷设的工艺过程进行分析之后,本文将布线系统的工作流程分为电气控制柜安装板环境建模、整体工作节点的排序以及寻求局部范围内的无碰避障路径三大部分,通过查阅大量国内外文献和案例并且结合现有设备对布线工艺的实际需求,首先使用栅格地图方法划分出自由路径与障碍区域,并且规定了节点坐标与栅格像元编码的对应关系,由此为全局与局部路径规划提供依据。为了提升综合机头的工作效率,本文研究了连续型Hopfield神经网络控制算法的优势并且融合进线孔节点排序的策略中,能够在一定程度上减少线缆耗材和接线时长。为解决综合机头接近目标点位前容易出现的线束交叠等问题,提出了一种优化蚁群算法来动态规划点对点的局部路径规划策略。针对影响连续型Hopfield神经网络算法的增益参数,本文还基于蚁群算法对参数寻优的特点调整了传统算法的结构,进而加强了网络的规划能力和适应能力,有效提升了产生有效路径的几率。本文在理论支撑的基础上为智能布线系统设计了综合机头运行位置控制的方案,以西门子1500系列的可编程控制器为核心,搭建了由伺服驱动控制器和编码器组成的闭环控制回路,引入路径规划策略逐一为带动机头移动的运动轴下发运动控制指令,最后借助调试平台组态了移动轴并且配置各项参数,在文章最后仍以控制器的编程平台开发了上位机监控系统,为运动轴提供单独的操作与显示界面进一步加强了设备的实用性。
廖义辉[2]（2020）在《基于改进智能优化算法的裁剪机路径优化问题研究》文中认为裁剪机是一种裁剪皮革、机械零件和服装等材料样片的数控系统,相比于传统的手工裁剪,能极大提高裁剪效率和原材料利用率。裁剪过程中,裁刀经过的总路径由样片的裁剪有效行程和不同样片之间的走刀空行程构成,其中有效行程为每个样片轮廓长度的总和,是固定的;而走刀空行程则随着裁刀走过的样片序列、样片的入刀点位置不同发生变化。裁剪机路径优化问题即优化空行程,通过减少空行程长度能够有效地降低生产成本,提升加工效率,进而提高企业的市场竞争力。因此,裁剪机路径优化问题的研究具有重要的理论意义和应用价值。当前对于裁剪机的路径优化问题,主要采用智能优化算法进行解决。传统的智能优化算法往往存在易陷入局部最优、求解精度较低等问题。虽然智能优化混合算法能够改善求解质量,但对精度的提升不够明显,且耗时较长。因此,本文从全局最优和运行时间的角度出发,针对裁针对孔群加工路径优化问题,剪机中孔群、服装的走刀空行程路径进行了研究。本文的主要工作如下:（1）针对孔群加工路径优化问题,提出了一种改进遗传-模拟退火（IGA-SA）算法,避免传统遗传算法过早陷入局部最优。首先,将孔群加工路径问题转化为一类旅行商问题。其次,采用最近邻算法对孔群进行预处理,获得了初始裁剪序列。进而,为优化裁剪序列,对传统遗传算法的选择机制和变异策略进行了改进。其中,将精英保留策略和轮盘赌选择方法引入到选择机制中,加速了最优解的搜索;在变异策略中设计了一种线性递减的变异率,增强了全局搜索能力。同时,引入模拟退火算法对适应度函数进行处理,调整种群进化的差异性而加快了寻优进程。最后,通过应用实例和对比实验,所提算法的优化率达6.7%,在多数算例上优于对比算法,实验结果验证了所提算法的可行性。（2）针对服装裁剪路径优化问题,提出了一种基于改进变邻域搜索（MVNS）的元启发式方法,提高了传统变邻域搜索的求解精度和运行时间。首先,将服装裁剪路径问题转化为一类广义旅行商问题。其次,为求解裁剪序列,对传统的变邻域搜索中的局部搜索和抖动阶段进行改进。在局部搜索中,设计了基于2-opt和插入算子的邻域结构,同时采用了一种增量计算方法,提高了求解质量和搜索效率;在抖动阶段中,结合遗传算法,设计了分块和重组等算子,避免了过早地陷入局部最优。进而,利用禁忌搜索混合动态规划算法排除重复的裁剪序列,并确定入刀点位置。最后,通过应用实例和对比实验,所提算法的求解精度和运行时间均比较理想,其优化率超过51%,运行时间在1分钟以内,误差不超过4%。实验数据充分验证了所提算法的有效性。（3）设计并实现了裁剪机路径优化软件系统。以UI设计优化中的3条“黄金准则”作为设计思想,将IGA-SA算法和MVNS算法集成到软件系统中,并增加用户登录、文件导入和文件处理等功能模块。最后,利用企业获取的裁片排样文件对系统功能进行验证,将路径优化结果转换成裁剪机CAD/CAM软件系统可以识别的裁剪指令文件。最后,对论文进行了总结,阐述存在的问题,并展望未来的研究方向。
朱健[3]（2020）在《基于遗传算法的飞机钣金CAD/CAPP集成系统研究》文中提出“中国制造2025”制造强国战略要求我国制造业向创新型、智能化、高端化、网络化方向改革。明确指出:要大力推进重点领域突破创新尤其是航空航天装备制造领域。飞机制造业作为高精尖制造行业代表,随着飞机制造技术不断发展飞机零件复杂化程度日益提升尤以飞机钣金零件最为突出,而当前国内各大飞机制造厂商对飞机钣金零件的描述规则、设计制造生产模式以及工艺方案制定策略所采用的方法已无法满足生产需求,供需发生严重冲突,逐渐成为制约我国飞机制造业进行产业创新改革、提高生产效率、增强企业活力瓶颈之一。作为飞机的重要组成部件之一,据统计,钣金零件占飞机零件总量的30%～50%,其制造生产所需时间占全机制造总时间的20%。目前市面上零件产品三维设计软件多为通用类软件,针对飞机钣金专用的设计软件相对较少且大多基于国外钣金制造标准不符合国内企业要求,而致力于钣金件工艺方案智能决策的CAPP系统更是屈指可数。因此,本文以构建现代飞机钣金零件CAD/CAPP集成开发系统为主要研究目的,解决目前国内对定制化、本地化飞机钣金零件设计平台的迫切需求,主要研究方法为:（1）以典型飞机框、肋钣金零件为研究对象,广泛收集框肋零件制造知识,在CAD建模方面,以MBD模型定义技术为根本、以特征参数化设计方法为手段设计零件MBD模型,并采用二次开发技术对Solid Works进行定制实现MBD模型的快速生成。（2）在MBD模型基础上,对零件特征进行识别与提取并存储于知识库中。（3）在CAPP方面,结合计算机领域复杂网络理论相关知识,将网络方法与研究手段应用于机械零件,深入挖掘零件机械结构与其加工工艺间内在联系,将网络模体与遗传算法相结合实现零件工艺方案的智能决策与排序优化。（4）此外,对框肋件孔群加工路线优化展开研究,提出采用蚁群-粒子群结合的混合算法求解最优加工路径。最终,对CAD/CAPP模块进行整合,设计人机交互GUI界面,完成一体化系统设计。
杨彩虹[4]（2019）在《基于STEP孔类模具的信息提取与路径优化方法研究》文中进行了进一步梳理在数控加工领域,孔群加工占比较大。伴随着机械制造业的蓬勃发展以及数字化技术的不断普及应用,传统人工制定加工路径的方法难以满足实际生产需要,尽量缩短刀具空行程,减少走刀的时间,提高加工生产效率,降低生产成本已成必然趋势。因此,数控编程实现孔群加工路径的优化是目前亟待解决的关键问题。本文在提取STEP中性文件几何信息的基础上,针对不同规模的孔群模具,提出两种智能优化算法优化孔群加工路径。首先分析了孔类模具STEP中性文件实体间的继承关系,设计了孔群模具几何信息提取方案以及剖析了描述几何信息的数学模型非均匀有理B样条曲线和曲面,并通过具体的STEP中性文件工程实例验证了几何信息提取方案的可行性。其次,针对普通孔群加工问题,提出了一种最近邻、遗传算法和禁忌搜索相融合的改进遗传算法。该算法采用最近邻算法选取一系列较好的初始种群,同时将禁忌搜索中“禁忌”的思想引入到遗传算法中,并在进化过程中随机引入部分新个体,进行迭代搜索。根据孔群加工特点建立了类似旅行商问题的数学模型,并用改进遗传算法求解最短加工路径。轮胎实例结果表明,改进算法优化后路径长度比CAM系统算法优化后路径长度缩短5.31%,比X向路径法缩短77.88%,比Y向路径法缩短77.63%,比最近邻算法缩短4.52%;当实验参数相同时,改进算法路径长度比遗传算法缩短14.65%,且平均运行时间缩短了63.60%,节省了加工时间成本,有效地提高了孔群数控加工效率。针对超大规模孔群加工问题,提出了一种自适应层次谱聚类与遗传优化算法,该算法首先构建一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中,实现大规模孔群的初步聚类,当聚类后孔群子集规模超过设定阈值,用上述自适应谱聚类算法进行层次聚类,直到每类孔群规模均小于阈值;其次,采用结合了最近邻与禁忌思想的改进遗传算法求类间最短回路,即求解GTSP问题;最后,用改进遗传算法求解每类类内孔群加工路径的最优解,即求解TSP问题;综合类间GTSP最短回路以及类内TSP最优解,即得大规模孔群的最优加工路径,并通过具体数值实验验证了算法的适用性以及先进性。
龚玉玲,徐晓栋[5]（2018）在《孔群零件三坐标路径规划研究——基于连续型Hopfield神经网络算法》文中提出为提高孔群零件的接触式三坐标测量机（CMM）的测量效率,笔者提出了基于连续型Hopfield神经网络算法的三坐标测量路径规划。根据孔群零件特征与孔群的全局路径规划模型,建立了连续型Hopfield神经网络算法模型,将孔群全局路径优化问题转化为能量函数问题,实现了孔群路径优化。通过CMM对某汽车刹车盘上的孔群进行自动测量的实例表明,该算法具有并行计算、高效搜寻等优点,解决了存在组合爆炸现象的组合优化问题,快速、准确地优化了孔群全局路径,具有较好的实际应用价值。
郭文慧[6]（2017）在《基于动力学仿真的螺旋铣孔切削参数优化研究》文中研究说明螺旋铣孔作为一种先进的制孔技术已被广泛应用于航空航天、汽车制造、轨道交通等领域。螺旋铣孔过程中,刀具几何参数、工件材料的切削性能及铣孔参数等对切削力、待加工孔表面质量和切削稳定性等会产生重大影响。本论文将重点探讨螺旋铣孔动力学建模、孔群加工路径优化及单个孔切削参数优化等问题,目的是为了实现高效、高质量螺旋铣孔,主要研究内容如下:首先,通过对螺旋铣孔切削机理研究发现,螺旋铣孔中存在侧刃周铣和底刃插铣两种切削形式。在此基础上,通过对螺旋切削刃离散化处理,实现了螺旋铣孔动态切削力预测。与此同时,通过采用数值方法计算平均方向力系数,推导出了一种由轴向每齿进给量/切向每齿进给量、主轴转速表示的新稳定性叶瓣图。切削力与颤振稳定性验证试验结果显示,本文所构建的切削力及颤振稳定性预测模型的正确性。基于开发的仿真程序,系统地分析了螺旋铣孔切削参数对切削力和切削稳定性的影响,得到了可用于指导实际工程应用的有益的结论。其次,通过研究发现,螺旋铣孔优化问题可分解为孔群路径优化与单孔切削参数优化两个子问题,而孔群加工路径优化本质上就是一个典型的TSP问题。在深入分析现有求解TSP问题的诸多方法后,基于经典的遗传算法,本文提出了一种新的混合改进型遗传算法,该算法通过采用具有变化惩罚项的适应度函数,用来指导遗传搜索,并从蚁群算法早期产生的蚂蚁序列中选择优良个体组成初始解,构建质量更高、多样性更好的初始种群,提高了算法的效率和精度。通过对比三种算法的优化仿真结果及进行相关实验,证实了该算法的正确性与高效性。最后,针对单孔切削参数优化问题,建立了以加工效率为目标函数、以切削参数为设计变量,综合考虑切削力、切削功率、表面形貌及切削稳定性等为约束条件的非线性优化模型,提出了一种变搜索域的优化求解算法,该算法可以通过改变求解过程中搜索域的范围,快速得到符合要求的切削参数。优化试验结果证实了该优化模型及其求解算法的正确性和有效性,可为高效螺旋铣孔提供一种可行的技术解决方案。
余蔚荔[7]（2016）在《基于混合算法的数控加工路径规划优化》文中研究表明对数控加工中的孔群加工路径规划优化方法进行研究。将孔群的加工路径规划问题与典型旅行商问题进行类比,建立刀具空行程最短的数学模型和适应度函数。针对常规混合算法不能够将两种算法进行融合,只是单纯叠加,无法在最佳时机进行算法转化,使得算法混合优势不够明显等问题,该文对混合算法进行改进。使用遗传算法得到若干优化解,并将其变成初始信息素从而改成初始信息素偏低问题。使用动态转移代替静态转移法将遗传算法切换到蚁群算法。算法后期,信息素更新方法使用动态挥发系数法,对交叉变异概率使用信息素和适应度进行动态调节,交叉变异位置使用信息素和启发信息决定。以一种机械零件的孔群加工为例,对研究的混合算法的加工路径规划优化方法进行实例分析,结果表明相比常规混合算法,该文研究的混合算法具有更高的求解精度和优化效果。
王松淳[8]（2016）在《孔群数控加工切削参数及工艺路径优化的研究》文中进行了进一步梳理孔群零件在机械零件中占有很大的比例,例如箱体零件和底板零件都包含各种类型的孔（螺纹孔、沉头孔、通孔等）。合适的切削参数和加工序列是提高孔群加工效率的一个重要因素,特别当孔的数量巨大时,优化孔群的加工路径可以很大程度减少加工时间。实际加工中,由于各种因素的影响,使用传统分析方法,工艺人员获得最优加工方案非常不易。因此,利用CAPP技术,优化孔群的加工工艺具有很重要的意义。本文对箱体类零件的孔群切削参数和工艺路径进行了较为系统的研究,其主要内容如下:（1）研究了孔群加工工艺的特点,总结了目前孔群加工工艺常用的优化方法。（2）介绍了遗传算法的基础原理,并指出其缺点。利用模拟退火算法的原理,改进了遗传算法,对新算法的性能进行了测试,证明了它的可靠性。（3）建立了孔加工切削参数优化模型,设计了孔的加工工时和加工成本两个目标函数。并且,基于改进遗传算法对零件的切削参数优化模型进行了求解。（4）建立了孔群加工成本优化模型,目标函数为空程走刀成本和更换刀具成本。然后,分别使用遗传算法和改进遗传算法对优化模型进行了求解。结果表明改进遗传算法求解性能稳定,更加适应实际加工的要求。
陈亚丽[9]（2015）在《机器人自动钻铆系统离线任务规划方法研究》文中提出机器人自动钻铆技术已成为国内外航空制造领域的研究热点和重要发展方向。为提升我国航空制造业装配水平,积极开展机器人自动钻铆技术的研究至关重要。离线编程技术作为机器人自动钻铆技术的关键技术之一,是提高产品加工质量和加工效率的重要途径。本文结合实际项目需求,对机器人自动钻铆系统中离线编程系统的部分关键技术进行了研究,主要研究内容如下:（1）阐述了机器人自动钻铆系统的工作原理,详细分析了系统中各工艺装备的离线任务规划需求,并在此基础之上提出了机器人自动钻铆离线编程系统任务规划的总体方案。（2）分析了特征技术和基于模型定义技术应用于数字化装配方面的特点,提出一种将MBD技术与特征技术相结合的装配孔工艺特征快速添加技术。该技术可以以产品的三维模型或者产品的MBD模型为基础,结合现阶段航空蒙皮类产品的建模特点,通过工艺特征将几何信息与工艺信息相结合,建立了面向飞机自动化装配系统的产品工艺特征信息模型。（3）阐述了TSP问题的数学模型和优化方法,分析了机器人自动钻铆路径规划的工艺约束,提出了多约束路径最短的加工路径优化模型,研究了蚁群退火混合优化算法优化机器人加工路径规划的方法。（4）介绍了面向飞机部件机器人自动钻铆离线编程系统,阐述了基于模型定义的装配孔工艺特征快速添加技术的实现流程并进行了实例验证,对机器人加工路径优化方法仿真分析并将算法应用到离线编程系统进行验证。
颜国霖[10]（2014）在《基于TSP的孔群加工路径优化算法》文中指出建立以孔群加工最短路径为优化目标的数学模型,采用蚁群算法与2-OPT算法相融合的优化方法,研究了模具顶针板孔群加工刀具路径优化问题.结果表明,该融合算法加快了收敛速度,可有效避免陷入局部最优解,加工优化路径比贪心算法缩短12.34%,比基本蚁群算法缩短14.78%,即有效缩短了加工路径,减少了空走刀时间,提高了数控加工效率.
二、基于Hopfield算法的孔群加工路径规划（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Hopfield算法的孔群加工路径规划（论文提纲范文）
（1）基于连续型Hopfield神经网络的布线路径规划研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 智能布线系统概述 |
| 1.3 路径规划课题引入 |
| 1.4 国内外路径规划研究现状 |
| 1.4.1 全局路径规划 |
| 1.4.2 局部路径规划 |
| 1.5 本课题的难点和主要研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 智能布线控制系统方案设计 |
| 2.1 智能布线控制系统功能要求及性能指标 |
| 2.2 智能布线控制系统整体设计 |
| 2.3 系统位置控制方案设计 |
| 2.3.1 控制器的比较选择 |
| 2.3.2 控制回路的设计 |
| 2.4 位置测量方案的设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 智能布线控制算法研究 |
| 3.1 栅格地图设计 |
| 3.1.1 栅格地图简介 |
| 3.1.2 栅格地图环境建模 |
| 3.2 Hopfield神经网络算法 |
| 3.2.1 连续型Hopfield神经网络 |
| 3.2.2 旅行商问题(TSP)的HNN求解 |
| 3.2.3 TSP问题的网络匹配与求解 |
| 3.2.4 基于HNN的全局路径规划 |
| 3.2.5 结果分析 |
| 3.3 蚁群算法 |
| 3.3.1 算法简介 |
| 3.3.2 蚁群算法原理 |
| 3.3.3 仿真参数的设置 |
| 3.3.4 仿真结果 |
| 3.3.5 基于ACO优势对HNN全局规划的补充 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 智能布线控制设计与实现 |
| 4.1 硬件实现 |
| 4.1.1 PLC控制系统结构 |
| 4.1.2 系统供电 |
| 4.1.3 中央处理单元 |
| 4.1.4 数字量模块 |
| 4.1.5 测量和定位工艺功能模块 |
| 4.1.6 运动轴控制 |
| 4.2 软件实现 |
| 4.2.1 可编程控制器软件设计平台 |
| 4.2.2 下位机主程序 |
| 4.2.3 控制算法程序 |
| 4.2.4 异常报警子程序 |
| 4.3 智能布线监控系统设计与实现 |
| 4.3.1 上位机监控系统 |
| 4.3.2 上位机功能介绍 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于改进智能优化算法的裁剪机路径优化问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 裁剪机研究现状 |
| 1.2.2 孔群加工路径研究现状 |
| 1.2.3 服装裁剪路径研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 基于改进遗传-模拟退火的孔群加工路径优化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 孔群加工路径优化问题 |
| 2.3 最近邻算法 |
| 2.4 改进遗传-模拟退火算法 |
| 2.4.1 个体编码设计 |
| 2.4.2 适应度函数 |
| 2.4.3 选择机制 |
| 2.4.4 交叉、变异算子 |
| 2.4.5 局部搜索 |
| 2.5 停止准则 |
| 2.6 算法流程 |
| 2.7 实验结果与分析 |
| 2.7.1 应用实例 |
| 2.7.2 对比实验 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于改进变邻域搜索的服装裁剪路径优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 服装裁剪路径优化问题 |
| 3.3 改进的变邻域搜索算法 |
| 3.3.1 初始化 |
| 3.3.2 局部搜索 |
| 3.3.3 抖动阶段 |
| 3.4 禁忌搜索-动态规划混合算法 |
| 3.5 停止准则 |
| 3.6 算法流程 |
| 3.7 实验结果与分析 |
| 3.7.1 应用实例 |
| 3.7.2 对比实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 裁剪机路径优化软件系统的实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 软件系统的设计 |
| 4.3 用户登录 |
| 4.4 文件导入 |
| 4.5 裁片文件处理 |
| 4.5.1 排样文件解析 |
| 4.5.2 角点数据提取 |
| 4.5.3 文件处理效果 |
| 4.6 路径优化功能实现 |
| 4.6.1 路径图像显示 |
| 4.6.2 数据结果显示 |
| 4.6.3 优化结果处理 |
| 4.6.4 样片轮廓放大 |
| 4.6.5 裁剪指令文件 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 发明专利 |
| 学位论文数据 |
（3）基于遗传算法的飞机钣金CAD/CAPP集成系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究内容 |
| 1.1.3 研究目的及意义 |
| 1.2 研究方法及国内外研究现状 |
| 1.2.1 全三维数字化MBD技术 |
| 1.2.2 FBD参数化设计技术 |
| 1.2.3 KBE知识工程 |
| 1.2.4 复杂网络理论 |
| 1.2.5 CAPP工艺决策与智能优化算法 |
| 1.3 本章小结 |
| 第二章 基于特征的框肋零件MBD模型参数化设计 |
| 2.1 飞机发展史 |
| 2.1.1 飞机钣金零件 |
| 2.1.2 飞机框、肋类钣金零件 |
| 2.2 框肋件MBD模型设计与二次开发 |
| 2.2.1 零件几何结构与特征分析 |
| 2.2.2 全三维MBD模型搭建 |
| 2.2.3 MBD模型特征参数化设计 |
| 2.3 框肋件特征识别与提取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于蚁群算法的孔群加工路线优化 |
| 3.1 飞机制孔技术 |
| 3.1.1 现代飞机连接技术 |
| 3.1.2 自动制孔技术 |
| 3.2 飞机框肋件孔群加工路线优化 |
| 3.2.1 研究背景 |
| 3.2.2 问题描述 |
| 3.2.3 算法模型及改进策略 |
| 3.2.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于复杂网络的框肋件加工工艺排序优化 |
| 4.1 飞机钣金零件智能工艺决策 |
| 4.1.1 飞机零件加工研究现状 |
| 4.1.2 飞机框肋件加工工艺 |
| 4.2 复杂网络理论 |
| 4.2.1 理论介绍 |
| 4.2.2 框肋件网络模型 |
| 4.3 基于复杂网络的飞机框肋件工艺路线优化 |
| 4.3.1 遗传算法概述 |
| 4.3.2 模型构建与改进策略 |
| 4.3.3 仿真实验与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 飞机框肋钣金零件CAD/CAPP设计开发平台 |
| 5.1 软件平台简介 |
| 5.2 系统需求分析 |
| 5.3 平台开发实例 |
| 5.3.1 系统功能介绍 |
| 5.3.2 平台开发应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 成果总结 |
| 6.2 创新与价值 |
| 6.3 工作展望与设想 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于STEP孔类模具的信息提取与路径优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 基于STEP中性文件几何信息提取的背景及意义 |
| 1.2 孔群路径优化的背景及意义 |
| 1.3 国内外STEP数据交换技术研究现状 |
| 1.4 孔群路径优化的研究现状 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第二章 孔类模具STEP中性文件几何信息提取 |
| 2.1 STEP标准的具体内容以及STEP中性文件结构组成 |
| 2.1.1 STEP标准的具体内容 |
| 2.1.2 STEP中性文件结构组成 |
| 2.2 STEP中性文件扩展边界表示法 |
| 2.3 孔类模具中性文件几何信息提取 |
| 2.4 孔群模具几何信息描述以及提取实例研究 |
| 2.4.1 实体几何信息描述 |
| 2.4.2 STEP中性文件提取实例研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 孔类模具加工路径的优化 |
| 3.1 孔群加工路径模型 |
| 3.2 改进遗传算法在孔群加工路径中的应用 |
| 3.2.1 编码方式 |
| 3.2.2 适应度函数的选择 |
| 3.2.3 种群选择策略,交叉和变异 |
| 3.2.4 改进遗传算法流程 |
| 3.3 实例应用 |
| 3.3.1 遗传算法与改进算法对比实验 |
| 3.3.2 其他优化对比实验 |
| 3.3.3 实验结果及数据分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 超大规模孔群加工路径优化 |
| 4.1 自适应层次谱聚类 |
| 4.1.1 自适应相似矩阵的构建 |
| 4.1.2 自适应谱聚类过程 |
| 4.1.3 自适应层次谱聚类流程 |
| 4.2 超大规模孔群加工路径的优化 |
| 4.2.1 类间最短路径模型建立 |
| 4.2.2 类内最短加工路径模型的建立 |
| 4.2.3 超大规模孔群加工路径优化模型的建立与求解 |
| 4.3 数值实验 |
| 4.3.1 遗传算法与改进算法对比模拟实验 |
| 4.3.2 数据分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（5）孔群零件三坐标路径规划研究——基于连续型Hopfield神经网络算法（论文提纲范文）
| 1 CMM测量路径问题 |
| 2 建立孔群的全局路径规划模型 |
| 3 建立连续型Hopfie ld神经网络算法模型 |
| 3.1 建立换位矩阵映射 |
| 3.2 建立网络能量函数和网络动态方程 |
| 3.3 网络函数初始化 |
| 3.4 Hopfield神经网络优化流程 |
| 4 孔群零件三坐标路径规划的实例验证 |
| 5 结论 |
（6）基于动力学仿真的螺旋铣孔切削参数优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 论文的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 螺旋铣孔工艺运动机理分析 |
| 1.2.2 切削过程动力学建模 |
| 1.2.3 孔群加工路径优化现状 |
| 1.2.4 切削参数优化现状研究 |
| 1.3 论文的内容 |
| 第二章 螺旋铣孔铣削力及动力学建模 |
| 2.1 螺旋铣孔运动学分析 |
| 2.2 螺旋铣孔静力学分析 |
| 2.3 螺旋铣孔动力学分析 |
| 2.4 模型验证与分析 |
| 2.4.1 切削力与稳定性叶瓣图预测实现 |
| 2.4.2 切削力模型研究 |
| 2.4.3 颤振稳定域试验验证 |
| 2.5 总结 |
| 第三章 螺旋铣孔孔群加工中路径研究 |
| 3.1 旅行商问题的数学模型 |
| 3.2 遗传算法 |
| 3.2.1 遗传算法概述 |
| 3.2.2 遗传算法基本步骤 |
| 3.2.3 遗传算法的特点 |
| 3.3 蚁群算法 |
| 3.3.1 蚁群算法原理 |
| 3.3.2 蚁群算法模型及实现 |
| 3.3.3 群算法基本参数特性 |
| 3.3.4 蚁群算法的特点 |
| 3.4 孔群加工路径优化模型 |
| 3.5 孔群加工路径优化问题进化求解 |
| 3.6 孔群路径加工优化仿真及试验验证 |
| 3.6.1 优化仿真 |
| 3.6.2 试验验证 |
| 3.7 总结 |
| 第四章 螺旋铣孔铣削工艺参数优化研究 |
| 4.1 切削优化变量的确定 |
| 4.2 螺旋铣孔切削参数优化目标函数的研究 |
| 4.3 螺旋铣孔铣削参数优化约束条件的研究 |
| 4.3.1 表面形貌的约束 |
| 4.3.2 切削力约束 |
| 4.3.3 高速铣削机床功率的约束 |
| 4.3.4 铣削速度约束 |
| 4.3.5 稳定性约束 |
| 4.4 目标优化函数的建模与求解 |
| 4.4.1 目标函数优化建模 |
| 4.4.2 优化算法的选择 |
| 4.5 铣削参数优化仿真及试验验证 |
| 4.5.1 优化仿真 |
| 4.5.2 试验验证 |
| 4.6 总结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间主要的研究成果 |
| 致谢 |
（8）孔群数控加工切削参数及工艺路径优化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状概述 |
| 1.2.1 CAPP的研究现状 |
| 1.2.2 工艺优化研究现状 |
| 1.2.3 孔群加工工艺发展现状 |
| 1.2.4 遗传算法发展现状 |
| 1.3 论文研究内容与方法 |
| 2 孔群零件的加工工艺 |
| 2.1 数控加工工艺规划 |
| 2.1.1 加工工艺分析 |
| 2.1.2 加工方法的选择 |
| 2.1.3 零件加工阶段 |
| 2.1.4 加工工序的安排和划分 |
| 2.1.5 走刀路线的确定 |
| 2.2 孔群加工工艺特点 |
| 2.3 孔群加工工艺分析 |
| 2.4 孔群加工工艺优化方法 |
| 2.4.1 孔群零件数控加工优化方法的分类 |
| 2.4.2 同类孔路径优化方法的研究 |
| 2.4.3 不同类孔路径优化方法的研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 遗传算法原理及其改进 |
| 3.1 遗传算法的理论 |
| 3.1.1 遗传算法概述 |
| 3.1.2 遗传算法的基本运算过程 |
| 3.1.3 遗传算法的特点 |
| 3.2 改进遗传算法的性能评价 |
| 3.2.1 改进措施 |
| 3.2.2 性能对比 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于改进遗传算法的孔加工切削参数优化 |
| 4.1 切削参数优化模型的建立 |
| 4.1.1 加工时间数学模型 |
| 4.1.2 加工成本数学模型 |
| 4.1.3 多目标优化模型的建立 |
| 4.1.4 约束条件 |
| 4.2 切削参数优化模型求解 |
| 4.2.1 已知条件 |
| 4.2.2 函数表达式 |
| 4.2.3 遗传运算 |
| 4.2.4 优化结果仿真验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于改进遗传算法的孔群加工工艺优化 |
| 5.1 孔群优化数学模型 |
| 5.1.1 零件特征表示 |
| 5.1.2 约束条件 |
| 5.1.3 加工顺序的表示 |
| 5.1.4 优化函数模型 |
| 5.2 基于改进遗传算法的孔群加工路径优化流程 |
| 5.3 实例求解 |
| 5.4 性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录：硕士研究生期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）机器人自动钻铆系统离线任务规划方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 选题意义与课题来源 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 机器人自动钻铆离线编程 |
| 1.3.2 基于模型定义的装配孔工艺特征信息快速添加技术 |
| 1.3.3 机器人离散孔群加工路径规划方法 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 机器人自动钻铆离线编程系统任务需求分析 |
| 2.1 机器人自动钻铆系统工作原理 |
| 2.1.1 系统组成 |
| 2.1.2 系统工作流程 |
| 2.1.3 离线任务规划分析 |
| 2.2 离线任务规划需求分析 |
| 2.2.1 飞机部件装配工艺需求分析 |
| 2.2.2 机器人任务规划需求分析 |
| 2.2.3 多功能末端执行器任务需求分析 |
| 2.2.4 柔性工装系统任务需求分析 |
| 2.3 机器人自动钻铆离线编程系统任务规划总体方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于模型定义的装配孔工艺特征信息快速添加技术 |
| 3.1 装配孔工艺特征需求分析 |
| 3.1.1 产品工艺特征信息模型建模需求分析 |
| 3.1.2 工艺特征信息需求分析 |
| 3.2 基于模型定义的装配孔工艺特征 |
| 3.2.1 基于模型定义技术和特征技术 |
| 3.2.2 基于模型定义的装配孔工艺特征 |
| 3.3 基于模型定义的装配孔工艺特征信息快速添加技术 |
| 3.3.1 装配孔工艺特征信息模型的数学表达 |
| 3.3.2 装配孔工艺特征信息快速添加技术 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 机器人加工路径优化方法 |
| 4.1 旅行商问题的数学模型和优化方法 |
| 4.1.1 旅行商问题的描述 |
| 4.1.2 蚁群算法和模拟退火算法对TSP问题的优化 |
| 4.1.3 基于蚁群退火混合算法对TSP问题的优化 |
| 4.1.4 蚁群退火混合算法优越性验证 |
| 4.2 机器人加工路径优化约束分析 |
| 4.2.1 分站式机器人加工路径优化约束分析 |
| 4.2.2 基于基准孔检测的机器人加工路径优化约束分析 |
| 4.2.3 基于进退刀点和避让点的机器人加工路径优化约束分析 |
| 4.2.4 基于孔位加工分组条件的机器人加工路径优化约束分析 |
| 4.3 机器人加工路径建模和优化方法 |
| 4.3.1 路径最短的机器人加工路径优化数学模型 |
| 4.3.2 基于蚁群退火混合算法的机器人加工路径优化方法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 离线编程系统实现和机器人加工路径优化算法验证 |
| 5.1 面向飞机部件的机器人自动钻铆离线编程系统 |
| 5.1.1 离线编程系统开发工具 |
| 5.1.2 离线编程系统架构 |
| 5.1.3 离线编程系统组成 |
| 5.1.4 离线编程系统功能模块 |
| 5.2 工艺特征信息模型建立的实现与应用 |
| 5.2.1 工艺特征信息添加功能设计流程 |
| 5.2.2 应用实例 |
| 5.3 机器人加工路径规划优化算法验证与应用 |
| 5.3.1 机器人加工路径优化算法仿真 |
| 5.3.2 路径优化方法的应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（10）基于TSP的孔群加工路径优化算法（论文提纲范文）
| 1 路径优化算法的数学模型 |
| 2 智能融合算法 |
| 3 路径优化实验结果与分析 |
| 3.1 路径优化实验 |
| 3.2 实验数据分析 |
| 4 结束语 |
四、基于Hopfield算法的孔群加工路径规划（论文参考文献）
- [1]基于连续型Hopfield神经网络的布线路径规划研究与应用[D]. 杨政. 太原理工大学, 2021(01)
- [2]基于改进智能优化算法的裁剪机路径优化问题研究[D]. 廖义辉. 浙江工业大学, 2020(02)
- [3]基于遗传算法的飞机钣金CAD/CAPP集成系统研究[D]. 朱健. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [4]基于STEP孔类模具的信息提取与路径优化方法研究[D]. 杨彩虹. 中北大学, 2019(09)
- [5]孔群零件三坐标路径规划研究——基于连续型Hopfield神经网络算法[J]. 龚玉玲,徐晓栋. 科技创新与生产力, 2018(02)
- [6]基于动力学仿真的螺旋铣孔切削参数优化研究[D]. 郭文慧. 湖南工业大学, 2017(01)
- [7]基于混合算法的数控加工路径规划优化[J]. 余蔚荔. 现代电子技术, 2016(16)
- [8]孔群数控加工切削参数及工艺路径优化的研究[D]. 王松淳. 西安建筑科技大学, 2016(02)
- [9]机器人自动钻铆系统离线任务规划方法研究[D]. 陈亚丽. 南京航空航天大学, 2015(03)
- [10]基于TSP的孔群加工路径优化算法[J]. 颜国霖. 延边大学学报(自然科学版), 2014(04)