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激光切割路径优化算法研究

作　者: 陈广勋
导　师: 张李超
学　校: 华中科技大学
专　业: 材料加工工程
关键词: 激光切割路径优化蚁群算法 GPU 计算
分类号: TN249
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

激光切割是激光加工行业中的一项重要的技术,数控激光切割机在切割零件时,会有大量的空行程,通过CAM软件对切割路径进行优化,减少空行程,可以在不影响切割质量的前提下提高生产效率。因此,对激光切割过程中的路径优化展开研究,具有较大的理论价值和实际意义。本文首先根据激光切割的特点,对钣金零件的轮廓进行几何抽象。零件轮廓由外环、内环构成,环又由顶点和边构成。路径优化问题可简化为确定切割的穿孔点位置和安排环的切割顺序的两个子问题。本课题采用了蚁群算法对路进进行优化。蚁群算法是一种仿生优化算法,其思想来源于蚂蚁觅食时总能找到一条从蚁穴到食物的最短路径。该算法被成功的应用于求解TSP问题,具有较好的鲁棒性、分布式和自组织性,是目前已知的效果较好的一种路径优化算法。根据蚁群算法的数学模型,开发出了在普通CPU上运行的路径优化算法。实验证明,该算法优化效果明显。虽然蚁群算法具有较好的优化效果,但由于路径优化问题固有的复杂性,该算法存在搜索时间过长的缺陷。针对这一缺陷,本文采用了图形显示加速卡中的GPU进行算法加速。GPU的计算能力要强于CPU,适合做大规模、细粒度的并行计算,但其编程模式与常规的CPU串行计算、及多核CPU的小规模并行计算模型存在非常大的区别,作者将蚁群算法中最耗费时间的计算工作采用并行程序设计的方法放到GPU上去运行,实践证明可大幅度提高复杂路径优化的速度。该算法已应用到激光切割软件中,并可在快速成形等其他制造领域获得广泛应用。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-14
  1.1 激光切割技术概述  8
  1.2 激光切割 CAM 软件概述  8-10
  1.3 目前国内外激光切割 CAM 软件的研究现状  10-11
  1.4 课题研究的来源、目的和意义  11-12
    1.4.1 课题的来源  11
    1.4.2 课题的目的和意义  11-12
  1.5 本文的主要工作及章节划分  12-13
  1.6 本章小结  13-14
2 激光切割路径优化的原理与方法  14-20
  2.1 零件轮廓的几何表达及定义  14
  2.2 切割路径数学模型的建立  14-17
  2.3 路径优化的具体思路  17-18
  2.4 国内外已有的 TSP 问题的求解方法  18-19
  2.5 本章小结  19-20
3 基于蚁群算法的路径优化  20-39
  3.1 蚁群算法概述  20-21
  3.2 蚁群算法原理  21-23
  3.3 蚁群算法的系统学特征  23-25
    3.3.1 分布式特征  23-24
    3.3.2 自组织特征  24
    3.3.3 反馈特征  24-25
  3.4 蚁群算法的数学模型  25-28
  3.5 路径优化算法的具体实现  28-33
    3.5.1 算法的流程  28-30
    3.5.2 算法的具体实现  30-33
  3.6 路径优化算法的实验结果及分析  33-37
  3.7 本章小结  37-39
4 基于 GPU 的路径优化算法加速  39-47
  4.1 基于 GPU 的通用计算概述  39-43
    4.1.1 GPU 简介  39-40
    4.1.2 GPU 的计算技术  40-42
    4.1.3 CUDA 编程模型  42-43
  4.2 算法加速的具体实现  43-45
  4.3 算法加速的实验结果分析  45-46
  4.4 本章小结  46-47
5 总结与展望  47-49
  5.1 全文总结  47
  5.2 研究展望  47-49
致谢  49-50
参考文献  50-54

激光切割路径优化算法研究

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