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
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مونتاژ، الگوریتم، بهینه سازی
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
Journal: Procedia CIRP - Volume 44, 2016, Pages 79–84
نویسندگان
Jan Busch, Sebastian Blankemeyer, Annika Raatz, Peter Nyhuis,