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    釉噴軌跡優(yōu)化方法

    2018-12-07 01:42:26楊欣彤劉婷蔡晨陽
    神州·下旬刊 2018年11期
    關(guān)鍵詞:路徑規(guī)劃運(yùn)籌學(xué)遺傳算法

    楊欣彤?劉婷?蔡晨陽

    摘要:隨著社會(huì)的進(jìn)步,噴涂軌跡規(guī)劃作為自動(dòng)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,實(shí)現(xiàn)對釉噴軌跡的優(yōu)化。

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

    1模型構(gòu)建

    1.1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:

    (1)

    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:

    (2)

    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。

    如圖1所示,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

    (3)

    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:

    (4)

    利用公式(4)求得函數(shù)(3)中的參數(shù),并對噴槍單行程漆膜厚度分布模型進(jìn)行仿真分析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??;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。

    1.2 雙道噴涂厚度模型

    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。則兩次噴涂行程漆膜厚度疊加區(qū)域?qū)挾萪為:

    d=2a×c% (5)

    在重疊部分工件表面點(diǎn)p的漆膜厚度為:

    zp=zp,1+zp,2(6)

    雙道噴涂行程后,表面點(diǎn)p的漆膜厚度分布為:

    (7)

    2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):

    (8)

    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。將計(jì)算得到的參數(shù)代入式(6)中,在 MATLAB 編程環(huán)境下運(yùn)用多變量遺傳算法以函數(shù)式(7)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) v 421.8301mm/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。

    3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β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。

    參考文獻(xiàn):

    [1]張鵬,龔俊,曾勇,等.面向大曲率曲面的噴涂機(jī)器人噴槍軌跡規(guī)劃研究[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù),2015,34 (11):1670-1674.

    [2]張盼盼,孟正大.基于種子曲線的復(fù)雜曲面噴涂路徑規(guī)劃[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī),2016,29 (10):97-99.

    [3]Morris G M,Goodsell D S,Halliday R S,et al.Automated docking using a Lamarckian genetic algorithm and an empirical binding free energy function[J].Journal of Computational Chemistry,2015,19 (14):1639-1662.

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