کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
1698574 1519308 2016 6 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Implementation and Testing of a Genetic Algorithm for a Self-learning and Automated Parameterisation of an Aerodynamic Feeding System
ترجمه فارسی عنوان
پیاده سازی و تست الگوریتم ژنتیک برای خودآموزی و پارامترهای خودکار یک سیستم تغذیه آیرودینامیک
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه سایر رشته های مهندسی مهندسی صنعتی و تولید
چکیده انگلیسی

An active aerodynamic feeding system developed at the IFA offers a large potential regarding output rate, reliability and neutrality towards part geometries. In this paper, the procedure of a genetic algorithm's into the feeding system's control is shown. The genetic algorithm automatically identifies optimal values for the feeding system's parameters which need to be adjusted when setting up for new workpieces. The general functioning of the automatic parameter identification is confirmed during tests on the convergence behaviour of the genetic algorithm. Thereby, a trade-off between the adjustment time of the feeding system and the solution quality is revealed.

ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia CIRP - Volume 44, 2016, Pages 79–84
نویسندگان
, , , ,