【摘 要】
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针对复杂零件加工特征多、加工工艺多样等问题，提出一种基于改进遗传算法的零件加工工序优化方法。该方法利用三维工步矩阵实现制造信息存储和表达，建立工步约束矩阵作为约束条件，以花费成本最低作为目标建立加工工序优化的数学模型；对基因进行分层编码，针对不同的决策层选择对应的交叉、变异算子，引入选择层编码实现加工车间加工方式和制造资源的动态决策；以箱体零件为例进行验证。结果表明：改进后的遗传算法提高了种群质量
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针对复杂零件加工特征多、加工工艺多样等问题，提出一种基于改进遗传算法的零件加工工序优化方法。该方法利用三维工步矩阵实现制造信息存储和表达，建立工步约束矩阵作为约束条件，以花费成本最低作为目标建立加工工序优化的数学模型；对基因进行分层编码，针对不同的决策层选择对应的交叉、变异算子，引入选择层编码实现加工车间加工方式和制造资源的动态决策；以箱体零件为例进行验证。结果表明：改进后的遗传算法提高了种群质量，加快了算法收敛的速度，得到了符合工序约束的加工序列，验证了改进方法的有效性。
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