基于遗传算法的烟草输送机振槽排样优化算法.pdf

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1、第28卷第6期2015年”月机电产品开发与剀新Devel叩ment＆hmovationofMacllinery＆ElectdcalP10ductsV01．28．NO．6NOv．．2015文章编号：1002—6673(2015)06_040-03基于遗传算法的烟草输送机振槽排样优化算法张世龙，赵罘，薛美荣，李娜(北京工商大学材料与机械工程学院，北京100048)摘要：针对烟草输送机振槽加工材料浪费率高的问题，提出了遗传算法对其进行优化排样。确定了适用于排样优化的编码方式，编写了选择算子，交叉算子及变异算子，在Madab上编写程序并得到实现。实例测

2、试结果表明通过遗传算法对其进行优化排样可有效提升材料利用率。关键词：振槽；遗传算法；排样优化中图分类号：THl22文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1002—6673．2015．06．014O州山niz娟蚰舢gor妯mforVibmti佃SlotofTobaccoVibratingCo州eyorBasedonGemtic越gorithmzHANGSkLor曙．zHAo氏，XUEMei—Rong。LlN口(SchoolofMateriaSaIldMecllallicalEng洫ee血g，Be面ingTechn0109)ra11d

3、Bu曲essUmVerS时，Be巧iIlg100048，ClliIla)Ab!出砸：AiIl血gatdleproblemofllighwasngenteofVibmdonSlotprocesshgmateriali11tobaccoconVeyer，thegenedcalgorit№wasproposedtoop嘶zedlehyout．EncoderrnodeofhyoutopdIIlj∞donwaSdetem血ed．Theselec石onopentor，crossoVeroperatora11dInuta—donopentorweredesi

4、印ed，aIlddlepro鲥【IIlwaswIitceni11Madab．Thetestresukof山eexamplesshow妇themetllodcalle雎c曲elyimprovedleu曲2adonofma七erialSbydlegeneticalgorith．1【eywords：、，ibradonslot；genedcalgori岫；layoutop血nizadon0引言在烟草生产过程中．烟草输送一般都是通过输送机带动振槽进行往复振动，从而使得烟草在振槽中进行前进运动。由于需要长期进行往复振动，所以振槽比较容易损坏。为了保证稳定生

5、产，需要定期更换振槽。由于烟草输送线比较长，所以振槽也相应比较长，在生产振槽过程中。往往是用多条小矩形母材加以焊接拼接而成。然而目前多数企业在实际生产中仍是根据目测和经验，采用手工进行排样。排样工人预先用一些材料做出零件模型。当需要在板料上加工某些零件时，把这些零件的模型尽可能紧密地放在板料上，沿模型的轮廓把形状画出来，然后再进行切割。排样工人通过反复排放、比较来寻求较好的排放方案。劳动强度高、工作量大且效率和材料利用率都较低。故本文旨在基于遗传算法提出一个有效的求解输送机振槽排样问题的方法。以期提修稿日期：2015—09—10项目来源：北京工

6、商大学研究生科研能力提升计划项目资助(2015)作者简介：张世龙(1991一)，男，河南信阳人，研究生。主要研究方向：机械设计及理论；通讯作者：赵罘(1972一)，男，吉林长春人，副教授。高材料的利用率。1遗传算法1975年，J．H．HollaIld教授受生物学中“生物进化”和“自然选择”学说的启发，提出了著名的遗传算法。遗传算法可看成一种全局数值优化，它模拟基因重组与进化的自然过程。把待解问题的参数编成二进制码，称为“基因”，若干基因组成一个“染色体”。许多染色体进行类似于自然选择、杂交和变异的运算，经过多次重复运算(即世代遗传)，直至得到最

7、后的优化结果【l】。图1是遗传算法的基本流程图。1．1数学模型设振槽展开后矩形的长为L，宽为W。有K种矩形母材，其中长、宽分别为li、诵，即可横放也可竖放，如图2所示。芏参数编码计算各随机染色体的进化函敷值C雪±YEs图1遗传算法的基本流程图Fig．1Basicnow矗gtu湾of咎耻廿caIgorithm·产品与市场·母梃三—{；一振槽展开后矩形图2数学模型图ng．2n弘n0fma伍蛐la廿cmmo山I为了使得只在一个方向上有焊缝，需要所使用母材在宽度方向比目标振槽宽度宽。然后一条一条通过焊接得到最终振槽矩形。因此在纵向方向只能排放一行母材，

8、一行上的母材只能被横放或竖放，假设板材的数量总是足够的。我们用yi表示横放时的零件个数，xi表示竖放时的零件个数。目标函数：fk1MinI∑埘；(xi