Programmierung von CNC-Messgeräten mit
genetischen AlgorithmenSimeon Perlov
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Präsentation von Simeon Perlov
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http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/W.Langdon/ftp/papers/brezocnik_2004_AJME.pdf
Übersicht• Einleitung: CNC• Koordinatenmessgeräte• Wegfindung• Vorteile/Nachteile• Fazit
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Was sind CNCs und wofür steht diese Abkürzung
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Das Thema ist spezifisch auf diese Koordinatenmessgeräte bezogen
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Wegfindung: Wie man hier genetische Algorithmen verwenden kann
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Ob es sinnvoll ist, genetische Algorithmen zu verwenden und Zusammenfassung der Informationen
Einleitung: CNC• Computerized Numerical Control• Automatische Steuerung für Werkzeugmaschinen• Setzt 3D-Designs auf realen Objekten um
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oder auf Deutsch: Rechnergestützte numerische Steuerung
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wie zum Beispiel: Bohrer, Schneide- / Biegemaschinen
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3D-Muster werden mit einem CAD-Programm angefertigt und von dem CNC verstanden
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In der Industrie hat bereits jede Maschine ein CNC, denn sonst müsste man sie manuell bedienen
Koordinatenmessgeräte• Kennen das 3D-Modell vom Objekt• Prüfen hergestelltes Objekt auf Fehler
• Messkopfsystem• 3 Achsen-Bewegung: X, Y, Z
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Ein Messkopf der z.B. das Objekt berühren muss, kann sich innerhalb von 3 Achsen bewegen: X, Y und Z
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4: Messkopf (in der Skizze vergrößert, in Realität sehr winzig)
Wegfindung• Weg zwischen 2 Punkten
für Koordinatenmessgerätberechnen
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Wegfindung wird benötigt damit das Messgerät an bestimmte Stellen des Objekts navigieren kann, um sie zu vermessen
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Wenn der Messkopf gegen das Objekt stößt, kann er zerstört werden
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Bild: Messkopf + Objekt werden diskretisiert
Wegfindung• Individuum = 1 Pfad• Gen = Diskrete Bewegung in eine Richtung
Wegfindung: Fitness• Länge des Programms (Anzahl Schritte)• Distanz vom Messkopf zum Zielpunkt• Anzahl der Kollisionen
Verhältnis 1:2:10
Wegfindung: Parameter• Bevölkerung: 50 Individuen• Crossover• pc = 0.2• pm = 0.2
Vorteile• Einfache und universelle Implementierung• Rutscht nicht so leicht ins lokale Optimum
Nachteile• Diskretisierung benötigt
sehr viel Rechenaufwand• Keine Zeitgarantie
Fazit• Allgemein für Wegfindung verwendbar• In der Zukunft: Mehr Verwendung von genetischen
Algorithmen
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