航天零部件制造工艺路线规划

工艺路线规划的主要研究内容是针对加工特征选择合适的加工方法和制造资源，并对其进行排序，以降低加工成本。 需要注意的是，工艺路线并不等同于工艺表。 它只讨论加工特征的加工顺序、加工方法和制造资源的选择，不涉及刀具路径设计和切削参数等具体的加工内容。 工艺路线规划是一个NP难度的哈密顿路径问题[，在工程实践中受到很多工艺规则的制约。 

因此，在规划工艺路线时，大多数文件将其分为两部分进行考虑：第一，确保工艺路线满足工艺规则的约束； 其次，优化工艺路线，尽可能降低其加工成本。 在工艺路线规划中，主要使用启发式算法。 

 在算法中，破坏工艺路线可行性的因素主要存在于两个方面。 一方面，当初始工艺路线生成时，完全随机的生成方式会生成一部分不符合规则的规则。 工艺路线。 在这方面，边缘选择策略用于生成初始工艺路线。 根据工艺步骤优先级图，通过随机拓扑排序算法生成初始计划。 基于多色集理论，通过构造带栅栏的布尔矩阵的方法来表达工艺步骤排序规则。 初始工艺路线的生成有效提高了初始工艺路线的生成效率。

另一方面，没有规则约束的邻域搜索方法也会产生不符合规则的工艺路线。 为此，采用了可行性审查方法。 算法的每次迭代完成后，不符合的过程将根据过程顺序规则淘汰。 符合要求的程序。 窦建平采用子序列交叉变异的方法，用工艺路线的可行序列引导变异，有效保证

后代的可行性。 此外，为了更清楚地表达规则对步骤顺序的约束，根据步骤的排序规则制定了一个优先级矩阵，使 加工过程 更规范、更简单。 在工艺路线优化方法的研究中，以机床、刀具和进给方向的更换频率以及资源使用引起的消耗为评价因子构建目标函数，粒子群算法用于优化。 

同时考虑加工成本和时间成本，根据特性约束和加工方法约束建立的工艺约束矩阵对方案进行优化，采用粒子群算法进行优化。 将影响工艺路线质量的诸多因素进行层次划分，采用模糊综合评价的方法实现决策优化。

根据上述文献分析，工艺路线规划的主流方法有遗传算法（GA）、人工免疫算法（Artificial Immune System，AIS）等智能算法。 虽然智能算法近年来发展迅速，但由于工艺模型比较复杂，在工艺路线规划领域的应用还没有达到相对成熟的水平，研究潜力很大。 智能算法的问题处理机制还存在以下问题：

• (1)智能算法没有充分利用工艺场的先验知识，导致为了构建一套可行的工艺路线需要大量的计算。
• (2) 可行工艺路线分布的不平衡很容易被基于亲和力的机制放大，特别是航天器外壳部件的大量特征，导致潜在工艺路线容易被淘汰，陷入局部最优。
• (3)在工艺路线规划中没有考虑同一特征存在不同的加工方法，包括对加工成本的影响，以及不同加工方法的加工方法。 因此，在保证工艺路线可行性的基础上，对其进行优化调整，以获得低成本的工艺路线，这是本文的主要研究内容。

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