收稿日期:2022-10-31∗基金项目:省教育厅科技项目《基于机器视觉的微型镜头缺陷检测与识别方法研究》(20JK0857)作者简介:屈瑞娜(1978-),女,河南人,本科,讲师,主要研究方向为计算机自动控制。∗通讯作者:颜翠翠(1989-),女,陕西人,研究生,讲师,主要研究方向为控制科学与工程。基于遗传算法的一体式3D打印自动化控制技术∗屈瑞娜,颜翠翠∗(西安思源学院,西安710038)摘要:针对传统3D打印机存在打印自动化控制效果不佳,导致打印时间和打印成本增加的问题,提出基于改进遗传算法的一体式3D打印自动化控制技术。首先构建基于3D打印任务多目标优化调度模型,并确定优化调度的约束条件和目标函数;然后基于传统遗传算法的3D打印任务多目标优化调度问题,基于遗传算法的子代选择,引入浓度平衡机制和抑制条件,将三轮迭代缩减至一轮,得到基于改进遗传算法的3D打印任务多目标优化调度方法。仿真结果表明,改进后的遗传算法在47次、88次、86次和95次时即可实现收敛,收敛速度明显优于粒子群优化算法和传统遗传算法,寻优求解效率更高。实际应用发现,3D打印机的总打印时间由16.8小时降低至9小时,打印成本由2759.3元下降至1762.4元。由此说明,改进的遗传算法可减少3D打印机的打印时间和打印成本、提高打印效率,可实现3D打印自动化控制。关键词:遗传算法;3D打印;多目标任务;优化调度;自动化控制中图分类号:TP392文献标识码:ADOI编码:10.14016/j.cnki.1001-9227.2023.01.085AutomaticControlTechnologyoftheIntegrated3DPrintingBasedonGeneticAlgorithmQURuina,YANCuicui∗(Xi’anSiyuanuniversity,Xi’an710038)Abstract:Inviewoftheproblemthatthetraditional3Dprinterhaspoorprintingautomaticcontroleffect,whichleadstotheincreaseofprintingtimeandprintingcost,theintegrated3Dprintingautomaticcontroltechnologybasedontheimprovedgeneticalgorithmisproposed.Firstly,constructthemulti-objectiveoptimalschedulingmodelbasedon3Dprintingtask,anddeterminetheconstraintsandobjectivefunctionsforoptimalschedulingbasedontraditionalgeneticalgorithm,introducetheconcentrationbalancemechanismandsuppressioncondition,reducethethreeroundsofiterationtooneround,andobtainthemulti-objectiveoptimalschedulingmethodfor3Dprintingtasksbasedonimprovedgeneticalgorithm.Thesimulationresultsshowthattheimprovedgeneticalgorithmcanachieveconvergencein47,...
