一种基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法，涉及夹具定位方案优化领域，其实现步骤为：构建一个工件位置偏移的模型，并确定工件在不同方向上偏移量的方差函数；在决策空间中随机产生初始种群；对种群的个体进行基因重组得到新的个体；筛选新旧个体并更新种群；在种群中的优秀个体满足聚集条件后更换基因重组的方式，进化代数满足终止条件后得到最优解。将其运用到夹具定位中，根据工件在不同方向上的加工精度需求分配对应的权重，得到对应加工需求下最优的偏移量方差。该方法具有更优的搜索能力和和收敛速度，不易陷入局部最优，可以满足大批量的工件加工需求。

A Cmode optimal fixture location method based on greedy mutation search

【技术实现步骤摘要】
一种基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法
本专利技术涉及夹具定位方案优化领域，尤其涉及一种基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法。
技术介绍
机床夹具作为生产制造过程的重要装备之一，它的作用是完成工件在机床上的定位和夹紧，并且使工件在整个加工过程中能够抵抗外力的作用，保证工件相对于机床、刀具始终占据正确的位置和姿态，以完成工件全部特征的加工。夹具定位方案是影响加工质量的重要因素，为了得到加工精度更高的产品，必须得到更加合理的夹具定位方案。CMODE(CombiningMultiobjectiveOptimizationWithDifferentialEvolution)多目标优化与差分进化结合算法将约束优化问题转化成目标函数和约束违反程度的二目标优化问题。它通过将多目标法与差分进化相结合求解转化后的优化问题。在进化过程中，子代个体中的非支配个体被随机地选择替换父代中被子代对应支配的个体，进而更新种群，并将子代中约束违反程度最小的进行存档，当存档集中个体达到限定数量时，执行一定概率的确定性取代机制和随机性取代机制。C本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1、构建工件位置偏移模型；/n步骤2、在决策空间中随机生成初始种群；/n步骤3、检测种群中的优秀个体是否聚集，根据聚集情况进行基因重组；/n步骤4、判别问题中变量维度，根据维度情况更新种群；/n步骤5、进化代数满足终止条件后得到最优解。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1、构建工件位置偏移模型；
步骤2、在决策空间中随机生成初始种群；
步骤3、检测种群中的优秀个体是否聚集，根据聚集情况进行基因重组；
步骤4、判别问题中变量维度，根据维度情况更新种群；
步骤5、进化代数满足终止条件后得到最优解。


2.如权利要求1所述的基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法，其特征在于，所述步骤1中所述工件位置偏移模型为：
根据工件在各方向上加工精度要求，对x，y，z三个方向的偏移量方差函数赋予合适的权重，获取工件位置偏移量的方差作为目标函数；








3.如权利要求1所述的基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法，其特征在于，所述步骤2包括：
步骤21、在所述决策空间中均匀随机采集产生初始种群x1,x2,…,xNP；
步骤22、建立一个外部存档集A，用于收集进化过程后子代个体中基于可行性准则的最差个体和更新种群的作用，初始化时A为空集。


4.如权利要求1所述的基于贪婪变异搜索的CMODE优化夹具定位方法，其特征在于，所述步骤3包括：
步骤31、选择种群中目标函数值最优的8个个体x1,x2,…,x8(依次为目标函数值从优到次排序)，并求x1与x2,x3,…,x8在各个变量上的差，得到x12,x13,…,x18(xi＝[xi,1,xi,2,…xi,j]，x1m＝[x1m,1,x1m,2,…x1m,j]，i和m分别表示1～8和2～8之间的整数，j表示变量维度)；
步骤32、若所述变量维度小于或等于10，则在1-j之间随机生成一个整数k1，并判断|x12,k1|,…,|x18,k1|＞μ是否满足，满足则执行基因重组方式1，不满足则执行基因重组方式2；若所述变量维度大于10，则在1-j之间随机生成两个不同的整数k2和k3，并判断|x12,k3,|…,|x18,k3|＞μ和...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁宇明，张祥飞，黎明，秦国华，周琳霞，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：江西;36