[发明专利]基于遗传算法的轮廓曲线数控代码生成方法及其数控机床

摘要

基于遗传算法的轮廓曲线数控代码生成方法及其数控机床，用于数控机床，包括如下加工步骤：(1)于数控系统中对加工工件的轮廓曲线建立数学模型；(2)将遗传算法于计算机中编程迭代计算，求取逼近节点；(3)生成并输出加工刀具的加工曲面刀位轨迹数控代码；(4)将加工工件放入加工台，通过夹具定位固定；(5)由刀库出刀对刀，定位加工起点位置；(6)加工刀具依获得的加工曲面刀位轨迹数控代码，于加工台上对加工工件加工。本发明提出基于遗传算法的轮廓曲线数控代码生成方法并应用于数控机床，直接有效地确定最优的加工曲面刀位轨迹，使加工刀具准确地完成数控加工，提高数控机床的工作效率和质量，操作简单直接，加工精度高。

主权项

1.基于遗传算法的轮廓曲线数控代码生成方法，其特征在于：用于数控机床，包括如下加工步骤：(1)于数控系统中对加工工件的轮廓曲线建立数学模型；(2)将遗传算法于计算机中编程迭代计算，求取有效的逼近节点；(3)生成并输出加工刀具的加工曲面刀位轨迹数控代码；(4)将加工工件放入加工台，通过夹具定位固定；(5)由刀库出刀对刀，定位加工起点位置；(6)所述加工刀具依步骤(3)获得的加工曲面刀位轨迹数控代码，于所述加工台上对所述加工工件加工，获得成品；所述建立数学模型包括如下步骤：Ⅰ.确定允许误差、波动误差和逼近直线的斜率；Ⅱ.确定自由曲线方程和逼近直线方程；Ⅲ.确定目标函数、约束条件和终止条件；所述遗传算法迭代计算包括如下步骤：①给定自由曲线参数和加工起点坐标；②采用实数编码，设定初始种群个体，随机生成个体位置坐标，计算所有个体的目标函数；③采用轮盘赌的方法选择较优的个体；采用中间重组方式，计算下一代个体的位置；利用实数变异的方法，对下一代个体进行变异操作；④计算所有个体的目标函数值，加权平均求出该种群的平均目标函数值；⑤评价所述平均目标函数值与波动误差的大小关系，即种群整体在波动误差范围内为目标函数的最优解，存储当前种群个体位置坐标的平均值为下一节点坐标；否则返回步骤③迭代；所述目标函数为所述自由曲线与逼近直线的误差，所述约束条件为逼近节点在自由曲线上，所述迭代终止条件为误差允许范围。