分层遗传算法在水火弯板工艺参数预报中的应用

"基于遗传算法的水火弯板工艺参数预报方法研究 (2006年)" 本文主要探讨了如何利用遗传算法解决水火弯板工艺参数优化问题，以提高钢板加工效率和精度。水火弯板是造船行业中一种重要的热加工工艺，用于形成船体双曲度外板曲面。然而，传统依赖熟练工人经验和手工操作的方式存在效率低下和质量不稳定的问题。 文章首先建立了一个双目标函数模型，这两个目标函数分别是钢板加工时间和钢板收缩率曲线的拟合优度。通过权重系数变化法，将这两个目标转化为单一的优化问题。接着，作者引入了分层遗传算法（Hierarchical Genetic Algorithm, HGA）来处理这个问题。HGA是一种改进的遗传算法，它能够处理多层编码和多目标优化问题。 在HGA的基础上，文章应用了三次样条插值技术来逼近复杂的曲线和曲面，同时结合误差分析来评估目标函数的适应度。为了限制工艺过程，设置了三个约束条件：加热线条数、相邻加热线之间的距离（加热线间距）以及加热线的收缩量。通过这些约束，文章构建了分层遗传算法的编码结构，内层和外层编码分别采用不同的遗传算子，以适应不同层次的优化需求。 在实际应用中，这种方法通过对加热线的布局和加工参数进行预测，最终得到适合船体外板的水火弯板工艺参数。经过算例验证，该方法在预测水火弯板工艺参数方面表现良好，能有效提高工作效率和成型质量，有助于缓解造船过程中周期和质量的瓶颈问题。 关键词：水火弯板；工艺参数预报；分层遗传算法；目标函数 这篇论文属于自然科学领域，特别是船舶工程和土木工程的交叉研究，得到了国家“八六三”高技术研究发展计划的资助。作者刘玉君等人来自大连理工大学船舶工程学院，他们通过理论分析和实证研究，为水火弯板工艺的自动化提供了新的思路和工具。