საჰაერო კოსმოსური ნაწილების წარმოების პროცესის მარშრუტის დაგეგმვა

პროცესის მარშრუტის დაგეგმვის მთავარი კვლევის შინაარსი არის დამუშავების შესაფერისი მეთოდებისა და წარმოების რესურსების შერჩევა დამუშავების მახასიათებლებისთვის და მათი დახარისხება დამუშავების ხარჯების შესამცირებლად. უნდა აღინიშნოს, რომ პროცესის მარშრუტი არ არის პროცესის ცხრილის ექვივალენტი. იგი განიხილავს მხოლოდ დამუშავების მახასიათებლების დამუშავების თანმიმდევრობას, დამუშავების მეთოდების შერჩევას და წარმოების რესურსებს და არ მოიცავს დამუშავების სპეციფიკურ შინაარსს, როგორიცაა ხელსაწყოს ბილიკის დიზაინი და ჭრის პარამეტრები. პროცესის მარშრუტის დაგეგმვა არის NP სირთულის ჰამილტონის ბილიკის პრობლემა [, და საინჟინრო პრაქტიკაში, ის შეზღუდულია მრავალი პროცესის წესით. 

ამიტომ, პროცესის მარშრუტის დაგეგმვისას, დოკუმენტების უმეტესობა მას ყოფს განსახილველად ორ ნაწილად: პირველ რიგში, უზრუნველყოს, რომ პროცესის მარშრუტი აკმაყოფილებს პროცესის წესების შეზღუდვებს; მეორეც, პროცესის მარშრუტის ოპტიმიზაცია და შეძლებისდაგვარად შეამცირეთ მისი დამუშავების ღირებულება. პროცესის მარშრუტის დაგეგმვისას ძირითადად გამოიყენება ევრისტიკული ალგორითმები. 

 ალგორითმში ფაქტორები, რომლებიც ძირს უთხრის პროცესის მარშრუტის მიზანშეწონილობას, ძირითადად ორი ასპექტით არსებობს. ერთის მხრივ, როდესაც საწყისი პროცესის მარშრუტი გენერირებულია, სრულიად შემთხვევითი გენერირების მეთოდი წარმოქმნის წესების ნაწილს, რომელიც არ შეესაბამება წესებს. პროცესის მარშრუტი. ამასთან დაკავშირებით, კიდეების შერჩევის სტრატეგია გამოიყენება საწყისი პროცესის მარშრუტის შესაქმნელად. პროცესის საფეხურის პრიორიტეტული რუკის მიხედვით, საწყისი გეგმა გენერირდება შემთხვევითი ტოპოლოგიური დახარისხების ალგორითმის მეშვეობით. მრავალფეროვანი სიმრავლის თეორიაზე დაყრდნობით პროცესის საფეხურების დახარისხების წესი გამოიხატება შემოღობილი ლოგიკური მატრიცის აგების მეთოდით. საწყისი პროცესის მარშრუტის გენერირება ეფექტურად აუმჯობესებს საწყისი პროცესის მარშრუტის გენერირების ეფექტურობას.

მეორეს მხრივ, სამეზობლო ძიების მეთოდი წესების შეზღუდვის გარეშე ასევე გამოიმუშავებს პროცესის მარშრუტებს, რომლებიც არ შეესაბამება წესებს. ამისათვის მიღებულია მიზანშეწონილობის განხილვის მეთოდი. ალგორითმის ყოველი გამეორების დასრულების შემდეგ, არათანმიმდევრული პროცესი აღმოიფხვრება პროცესის თანმიმდევრობის წესების მიხედვით. პროგრამა, რომელიც აკმაყოფილებს მოთხოვნებს. დუ ჯიანპინგი იღებს ქვე-მიმდევრობის ჯვარედინი მუტაციის მეთოდს და იყენებს პროცესის მარშრუტის შესაძლებელ თანმიმდევრობას მუტაციის წარმართვისათვის, რაც ეფექტურად იძლევა გარანტიას

შთამომავლობის მიზანშეწონილობა. გარდა ამისა, იმისათვის, რომ უფრო მკაფიოდ გამოვხატოთ წესების შეზღუდვები ნაბიჯების თანმიმდევრობასთან დაკავშირებით, ჩამოყალიბდა პრიორიტეტული მატრიცა ნაბიჯების რიგის წესების შესაბამისად დამუშავების პროცესი უფრო სტანდარტიზებული და მარტივი. პროცესის მარშრუტის ოპტიმიზაციის მეთოდის კვლევაში, ჩარხების ჩანაცვლების სიხშირე, ხელსაწყოს და კვების მიმართულება და რესურსის გამოყენებით გამოწვეული მოხმარება გამოიყენება შეფასების ფაქტორად ობიექტური ფუნქციის ასაგებად და ნაწილაკების გროვა. ალგორითმი გამოიყენება ოპტიმიზაციისთვის. 

ამავდროულად, განიხილება დამუშავების ღირებულება და დრო, და სქემა ოპტიმიზებულია პროცესის შეზღუდვის მატრიცის საფუძველზე, რომელიც დადგენილია მახასიათებლებისა და დამუშავების მეთოდების შეზღუდვით, ხოლო ნაწილაკების გროვის ალგორითმი გამოიყენება ოპტიმიზაციისთვის. დაყავით მრავალი ფაქტორის დონეები, რომლებიც გავლენას ახდენენ პროცესის მარშრუტის ხარისხზე და გამოიყენეთ ბუნდოვანი ყოვლისმომცველი შეფასების მეთოდი გადაწყვეტილების ოპტიმიზაციის მისაღწევად.

ზემოაღნიშნული ლიტერატურის ანალიზის თანახმად, პროცესის დაგეგმვის ძირითადი მეთოდებია გენეტიკური ალგორითმი (GA), ხელოვნური იმუნური ალგორითმი (ხელოვნური იმუნური სისტემა, AIS) და სხვა ინტელექტუალური ალგორითმები. მიუხედავად იმისა, რომ ბოლო წლებში ინტელექტუალური ალგორითმები სწრაფად განვითარდა, რადგან პროცესის მოდელი შედარებით რთულია, პროცესის მარშრუტის დაგეგმვის სფეროში გამოყენებამ არ მიაღწია შედარებით მოწიფულ დონეს და კვლევის პოტენციალი დიდია. ინტელექტუალური ალგორითმების პრობლემის მართვის მექანიზმს კვლავ აქვს შემდეგი პრობლემები:

• (1) ინტელექტუალური ალგორითმი არ იყენებს პროცესის სფეროს წინარე ცოდნას, რაც იწვევს უამრავ გამოთვლას, რათა შეიქმნას პროცესის განხორციელების მარშრუტების ნაკრები.
• (2) დისბალანსი განხორციელების პროცესის მარშრუტების განაწილების პროცესში ადვილად იზრდება მექანიზმიდან გამომდინარე, რომელიც ემყარება მიახლოებას, განსაკუთრებით კოსმოსური ხომალდის ჭურვის ნაწილების მახასიათებლების დიდ რაოდენობას, რაც იწვევს პოტენციური პროცესის მარშრუტების ადვილად აღმოფხვრას და ადგილობრივ ოპტიმალურში ჩავარდნას.
• (3) მან არ განიხილა ერთი და იმავე მახასიათებლის დამუშავების სხვადასხვა მეთოდის არსებობა, მათ შორის ზემოქმედება დამუშავების ხარჯებზე და სხვადასხვა დამუშავების მეთოდების დამუშავების მეთოდები პროცესის მარშრუტის დაგეგმვაში. ამრიგად, პროცესის მარშრუტის მიზანშეწონილობის უზრუნველსაყოფად, ოპტიმიზაცია და მორგება დაბალბიუჯეტიანი პროცესის მარშრუტის მისაღებად, რაც ამ სტატიის მთავარი კვლევითი შინაარსია.

ამ სტატიის ბმული საჰაერო კოსმოსური ნაწილების წარმოების პროცესის მარშრუტის დაგეგმვა

ხელახლა დაბეჭდვა განცხადება: თუ არ არსებობს სპეციალური ინსტრუქციები, ამ საიტზე არსებული ყველა სტატია ორიგინალურია. გთხოვთ მიუთითოთ დაბეჭდვის წყარო: https: //www.cncmachiningptj.com/，thanks

PTJ CNC მაღაზია აწარმოებს ნაწილებს შესანიშნავი მექანიკური თვისებებით, სიზუსტით და განმეორებადობით ლითონისა და პლასტმასისგან. 5 ღერძიანი CNC საღარავი ხელმისაწვდომია.მაღალი ტემპერატურის შენადნობის დამუშავება დიაპაზონის ჩათვლით ინკონელის დამუშავება,მონელის დამუშავება,Geek Ascology დამუშავება,კობრი 49 დამუშავება,ჰასტელოის დამუშავება,Nitronic-60 დამუშავება,Hymu 80 დამუშავება,ინსტრუმენტები ფოლადის დამუშავებადა ა.შ. იდეალურია კოსმოსური პროგრამებისთვის.CNC მექანიზმი აწარმოებს შესანიშნავი მექანიკური თვისებების, სიზუსტისა და განმეორებადობის ნაწილებს ლითონისა და პლასტმასისგან. 3-ღერძიანი და 5 ღერძიანი CNC საღარავი ხელმისაწვდომია. ჩვენ სტრატეგიას გაგიწევთ, რათა უზრუნველყოთ ყველაზე ეფექტური მომსახურება, რომელიც დაგეხმარებათ თქვენი მიზნის მიღწევაში, მოგესალმებით კონტაქტი ( sales@pintejin.com ) პირდაპირ თქვენი ახალი პროექტისთვის.