1,243 research outputs found

    Pengoptimuman jarak laluan mata alat menggunakan algoritma koloni semut untuk proses pengisaran poket

    Get PDF
    Pada masa kini, proses pemesinan kisar poket menggunakan mesin Kawalan Komputer Berangka (CNC) banyak digunakan dalam pemotongan logam. Terdapat dua langkah pemesinan di dalam proses pengisaran poket iaitu pemesinan kasar dan kemasan. Pemesinan kasar mengambil masa lebih 50 % dari keseluruhan masa pemotongan kerana sejumlah besar bahan kerja dipotong sehingga hampir menyerupai bentuk yang dikehendaki. Oleh itu, adalah penting untuk mempercepatkan masa pemesinan kasar. Pemesinan kontur selari dapat menghasilkan masa pemesinan kasar yang lebih rendah berbanding zigzag dan satu hala. Walau bagaimanapun, terdapat satu masalah di dalam pemesinan kontur iaitu berlaku bahagian lebihan tidak terpotong pada bahagian bucu dan tengah. Kawasan lebihan tidak terpotong ini berlaku kerana penetapan nilai selang antara kontur (ω) yang melebihi jejari mata alat (r). Salah satu cara untuk memotong kawasan lebihan ini adalah dengan menambahkan satu laluan mata alat tambahan (Llt) ke atas laluan asal, iaitu laluan kontur selari. Kaedah penghasilan laluan mata alat tambahan yang diperkenalkan kajian terdahulu berjaya untuk memotong keseluruhan kawasan lebihan ini. Namun, laluan yang dihasilkan oleh kajian sebelum ini tidak mempertimbangkan pergerakan mata alat yang menyumbang kepada peningkatan jarak laluan mata alat dan masa pemesinan kasar. Oleh itu, objektif kajian ini adalah untuk mengoptimumkan laluan mata alat bagi menentukan jarak laluan mata alat yang minimum di dalam proses pengisaran poket berdasarkan pemesinan kontur selari menggunakan kaedah cerdik buatan (AI). Algoritma kontur selari (Algo-KS) dibina bagi menghasilkan laluan mata alat secara kontur selari dan untuk menentukan kawasan lebihan tidak dipotong. Algoritma Koloni Semut berdasarkan aturan peralihan baru (ACO-PB) telah diperkenalkan untuk menentukan pergerakan mata alat bagi memotong kawasan lebihan berdasarkan aturan peralihan dan jarak minimum di antara dua kawasan lebihan. ACO-PB telah diuji keberkesanannya ke atas dua model iaitu model pertama dan model kedua bagi menentukan masa pemesinan kasar (Tmk). Seterusnya, Tmk yang diperoleh ini disahkan keputusannya menggunakan proses uji kaji pemesinan. Uji kaji dilakukan dengan mempraktikkan laluan mata alat yang dihasilkan berdasarkan ACO-PB ke dalam mesin kisar CNC tiga-paksi. Bahan kerja Aluminium 6061 dan mata alat jenis keluli laju tinggi (HSS) hujung rata yang bersalut Titanium Nitrida digunakan sepanjang proses pemesinan kasar. Hasil kajian mendapati terdapat perbezaan Tmk sebanyak 7.2 % di antara Tmk ACO-PB dan uji kaji. Keputusan ini telah mengesahkan bahawa ACO-PB yang dibangunkan berupaya untuk meminimumkan jarak laluan mata alat dan dapat dipraktikkan di dalam proses pemesinan sebenar. Llt dan Tmk yang dihasilkan ACO-PB juga telah dibandingkan dengan Llt dan Tmk yang diperoleh berdasarkan kajian terdahulu. Keputusan simulasi menunjukkan ACO-PB telah menghasilkan laluan mata alat yang lebih pendek sebanyak 23.7 % dan pengurangan Tmk sebanyak 4.95 % berbanding kajian terdahulu. Kajian ini juga telah membandingkan Tmk yang diperoleh menggunakan ACO-PB dan Mastercam dan mendapati ACO-PB berjaya mengurangkan Tmk sebanyak 46.5 %. Sebagai kesimpulan, kajian ini telah berjaya membangunkan algoritma ACO-PB yang berupaya untuk meminimumkan jarak laluan mata alat di dalam pemesinan kontur selari dan mengurangkan masa pemotongan bagi proses pemesinan kasar

    PCB Drill Path Optimization by Combinatorial Cuckoo Search Algorithm

    Get PDF
    Optimization of drill path can lead to significant reduction in machining time which directly improves productivity of manufacturing systems. In a batch production of a large number of items to be drilled such as printed circuit boards (PCB), the travel time of the drilling device is a significant portion of the overall manufacturing process. To increase PCB manufacturing productivity and to reduce production costs, a good option is to minimize the drill path route using an optimization algorithm. This paper reports a combinatorial cuckoo search algorithm for solving drill path optimization problem. The performance of the proposed algorithm is tested and verified with three case studies from the literature. The computational experience conducted in this research indicates that the proposed algorithm is capable of efficiently finding the optimal path for PCB holes drilling process

    Pengoptimuman jarak laluan mata alat menggunakan algoritma koloni semut untuk proses pengisaran poket

    Get PDF
    Pada masa kini, proses pemesinan kisar poket menggunakan mesin Kawalan Komputer Berangka (CNC) banyak digunakan dalam pemotongan logam. Terdapat dua langkah pemesinan di dalam proses pengisaran poket iaitu pemesinan kasar dan kemasan. Pemesinan kasar mengambil masa lebih 50 % dari keseluruhan masa pemotongan kerana sejumlah besar bahan kerja dipotong sehingga hampir menyerupai bentuk yang dikehendaki. Oleh itu, adalah penting untuk mempercepatkan masa pemesinan kasar. Pemesinan kontur selari dapat menghasilkan masa pemesinan kasar yang lebih rendah berbanding zigzag dan satu hala. Walau bagaimanapun, terdapat satu masalah di dalam pemesinan kontur iaitu berlaku bahagian lebihan tidak terpotong pada bahagian bucu dan tengah. Kawasan lebihan tidak terpotong ini berlaku kerana penetapan nilai selang antara kontur (ω) yang melebihi jejari mata alat (r). Salah satu cara untuk memotong kawasan lebihan ini adalah dengan menambahkan satu laluan mata alat tambahan (Llt) ke atas laluan asal, iaitu laluan kontur selari. Kaedah penghasilan laluan mata alat tambahan yang diperkenalkan kajian terdahulu berjaya untuk memotong keseluruhan kawasan lebihan ini. Namun, laluan yang dihasilkan oleh kajian sebelum ini tidak mempertimbangkan pergerakan mata alat yang menyumbang kepada peningkatan jarak laluan mata alat dan masa pemesinan kasar. Oleh itu, objektif kajian ini adalah untuk mengoptimumkan laluan mata alat bagi menentukan jarak laluan mata alat yang minimum di dalam proses pengisaran poket berdasarkan pemesinan kontur selari menggunakan kaedah cerdik buatan (AI). Algoritma kontur selari (Algo-KS) dibina bagi menghasilkan laluan mata alat secara kontur selari dan untuk menentukan kawasan lebihan tidak dipotong. Algoritma Koloni Semut berdasarkan aturan peralihan baru (ACO-PB) telah diperkenalkan untuk menentukan pergerakan mata alat bagi memotong kawasan lebihan berdasarkan aturan peralihan dan jarak minimum di antara dua kawasan lebihan. ACO-PB telah diuji keberkesanannya ke atas dua model iaitu model pertama dan model kedua bagi menentukan masa pemesinan kasar (Tmk). Seterusnya, Tmk yang diperoleh ini disahkan keputusannya menggunakan proses uji kaji pemesinan. Uji kaji dilakukan dengan mempraktikkan laluan mata alat yang dihasilkan berdasarkan ACOPB ke dalam mesin kisar CNC tiga-paksi. Bahan kerja Aluminium 6061 dan mata alat jenis keluli laju tinggi (HSS) hujung rata yang bersalut Titanium Nitrida digunakan sepanjang proses pemesinan kasar. Hasil kajian mendapati terdapat perbezaan Tmk sebanyak 7.2 % di antara Tmk ACO-PB dan uji kaji. Keputusan ini telah mengesahkan bahawa ACO-PB yang dibangunkan berupaya untuk meminimumkan jarak laluan mata alat dan dapat dipraktikkan di dalam proses pemesinan sebenar. Llt dan Tmk yang dihasilkan ACO-PB juga telah dibandingkan dengan Llt dan Tmk yang diperoleh berdasarkan kajian terdahulu. Keputusan simulasi menunjukkan ACO-PB telah menghasilkan laluan mata alat yang lebih pendek sebanyak 23.7 % dan pengurangan Tmk sebanyak 4.95 % berbanding kajian terdahulu. Kajian ini juga telah membandingkan Tmk yang diperoleh menggunakan ACO-PB dan Mastercam dan mendapati ACO-PB berjaya mengurangkan Tmk sebanyak 46.5 %. Sebagai kesimpulan, kajian ini telah berjaya membangunkan algoritma ACO-PB yang berupaya untuk meminimumkan jarak laluan mata alat di dalam pemesinan kontur selari dan mengurangkan masa pemotongan bagi proses pemesinan kasar

    Traveling Salesman Problem

    Get PDF
    This book is a collection of current research in the application of evolutionary algorithms and other optimal algorithms to solving the TSP problem. It brings together researchers with applications in Artificial Immune Systems, Genetic Algorithms, Neural Networks and Differential Evolution Algorithm. Hybrid systems, like Fuzzy Maps, Chaotic Maps and Parallelized TSP are also presented. Most importantly, this book presents both theoretical as well as practical applications of TSP, which will be a vital tool for researchers and graduate entry students in the field of applied Mathematics, Computing Science and Engineering

    NASA Center for Intelligent Robotic Systems for Space Exploration

    Get PDF
    NASA's program for the civilian exploration of space is a challenge to scientists and engineers to help maintain and further develop the United States' position of leadership in a focused sphere of space activity. Such an ambitious plan requires the contribution and further development of many scientific and technological fields. One research area essential for the success of these space exploration programs is Intelligent Robotic Systems. These systems represent a class of autonomous and semi-autonomous machines that can perform human-like functions with or without human interaction. They are fundamental for activities too hazardous for humans or too distant or complex for remote telemanipulation. To meet this challenge, Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) has established an Engineering Research Center for Intelligent Robotic Systems for Space Exploration (CIRSSE). The Center was created with a five year $5.5 million grant from NASA submitted by a team of the Robotics and Automation Laboratories. The Robotics and Automation Laboratories of RPI are the result of the merger of the Robotics and Automation Laboratory of the Department of Electrical, Computer, and Systems Engineering (ECSE) and the Research Laboratory for Kinematics and Robotic Mechanisms of the Department of Mechanical Engineering, Aeronautical Engineering, and Mechanics (ME,AE,&M), in 1987. This report is an examination of the activities that are centered at CIRSSE

    Variant-oriented Planning Models for Parts/Products Grouping, Sequencing and Operations

    Get PDF
    This research aims at developing novel methods for utilizing the commonality between part/product variants to make modern manufacturing systems more flexible, adaptable, and agile for dealing with less volume per variant and minimizing total changes in the setup between variants. Four models are developed for use in four important domains of manufacturing systems: production sequencing, product family formation, production flow, and products operations sequences retrieval. In all these domains, capitalizing on commonality between the part/product variants has a pivotal role. For production sequencing; a new policy based on setup similarity between product variants is proposed and its results are compared with a developed mathematical model in a permutation flow shop. The results show the proposed algorithm is capable of finding solutions in less than 0.02 seconds with an average error of 1.2%. For product family formation; a novel operation flow based similarity coefficient is developed for variants having networked structures and integrated with two other similarity coefficients, operation and volume similarity, to provide a more comprehensive similarity coefficient. Grouping variants based on the proposed integrated similarity coefficient improves changeover time and utilization of the system. A sequencing method, as a secondary application of this approach, is also developed. For production flow; a new mixed integer programing (MIP) model is developed to assign operations of a family of product variants to candidate machines and also to select the best place for each machine among the candidate locations. The final sequence of performing operations for each variant having networked structures is also determined. The objective is to minimize the total backtracking distance leading to an improvement in total throughput of the system (7.79% in the case study of three engine blocks). For operations sequences retrieval; two mathematical models and an algorithm are developed to construct a master operation sequence from the information of the existing variants belonging to a family of parts/products. This master operation sequence is used to develop the operation sequences for new variants which are sufficiently similar to existing variants. Using the proposed algorithm decreases time of developing the operations sequences of new variants to the seconds

    Application of traveling salesman problem in generating a collision-free tool path in drilling

    Get PDF
    In machining, the tool path is generated according to the workpiece geometry and arrangement of holes. Majority of Computer Aided Manufacturing (CAM) software offer a set of predefined strategies to choose from. These tool paths are mostly far from being the optimum path, specifically for complex geometries with non-flat surfaces. This thesis introduces a new algorithm based on Travelling Salesman Problem (TSP). The proposed local search algorithm generates an optimum collision free tool path in drilling operations. The developed optimization algorithm considers multiple constraints such as location of tool origin and presence of obstacles. Furthermore, a discussion on stopping criteria for the developed algorithm is presented. Obtained results confirm the proposed algorithm is capable of providing optimum collision free path with more than 50% reduction (in given examples) in path length compared to the HSMWorks software

    The enhanced best performance algorithm for global optimization with applications.

    Get PDF
    Doctor of Philosophy in Computer Science. University of KwaZulu-Natal, Durban, 2016.Abstract available in PDF file
    corecore