Enfoques Universales y Automatizados para Optimizar el Orden de Procesamiento de Geometrías en una Herramienta CAM para Sistemas Basados en Escáneres Galvánicos Redundantes
Autores: Kurth, Daniel; Reiff, Colin; Jiang, Yujiao; Verl, Alexander
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Enfoques Universales y Automatizados para Optimizar el Orden de Procesamiento de Geometrías en una Herramienta CAM para Sistemas Basados en Escáneres Galvánicos Redundantes
Categoría
Procesos industriales
Subcategoría
Automatización industrial
Palabras clave
Sistemas dinámicos
Orden de procesamiento
Trayectorias
Herramienta de planificación
Geometrías 2D
Sistemas redundantes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La combinación de sistemas altamente dinámicos con un espacio de trabajo limitado y un sistema menos dinámico con un espacio de trabajo más grande promete combinar las ventajas de ambos sistemas mientras elimina las desventajas. Para estos sistemas, los algoritmos de separación determinan las trayectorias en función de las geometrías objetivo. Sin embargo, los órdenes de procesamiento arbitrarios de estos resultan en trayectorias ineficientes porque las geometrías sucesivas pueden estar geométricamente distantes. Esto provoca que el sistema dinámico opere por debajo de su potencial. Las herramientas de planificación actuales no optimizan el orden de procesamiento para tales sistemas redundantes. El objetivo es diseñar e implementar una herramienta de planificación para la aplicación de marcado láser. La herramienta considera el orden de procesamiento de las geometrías 2D desde un punto de vista geométrico. Los datos de trayectoria secuenciados resultantes pueden ser utilizados por algoritmos de generación de trayectorias para aprovechar al máximo el potencial de los sistemas redundantes. El enfoque analiza la literatura sobre Problemas del Viajante (TSP), que luego se transfiere a la aplicación dada. Se desarrollan e integran un algoritmo heurístico y un algoritmo genético en una herramienta de planificación. Los resultados muestran que el algoritmo heurístico es más rápido, mientras que aún produce soluciones cuya longitud total de trayectoria es similar a la del algoritmo genético. A pesar de que las soluciones no cumplen con ningún estándar de optimalidad, los enfoques automatizados presentados son superiores a los enfoques manuales y deben considerarse como un punto de partida para futuras investigaciones.
Descripción
La combinación de sistemas altamente dinámicos con un espacio de trabajo limitado y un sistema menos dinámico con un espacio de trabajo más grande promete combinar las ventajas de ambos sistemas mientras elimina las desventajas. Para estos sistemas, los algoritmos de separación determinan las trayectorias en función de las geometrías objetivo. Sin embargo, los órdenes de procesamiento arbitrarios de estos resultan en trayectorias ineficientes porque las geometrías sucesivas pueden estar geométricamente distantes. Esto provoca que el sistema dinámico opere por debajo de su potencial. Las herramientas de planificación actuales no optimizan el orden de procesamiento para tales sistemas redundantes. El objetivo es diseñar e implementar una herramienta de planificación para la aplicación de marcado láser. La herramienta considera el orden de procesamiento de las geometrías 2D desde un punto de vista geométrico. Los datos de trayectoria secuenciados resultantes pueden ser utilizados por algoritmos de generación de trayectorias para aprovechar al máximo el potencial de los sistemas redundantes. El enfoque analiza la literatura sobre Problemas del Viajante (TSP), que luego se transfiere a la aplicación dada. Se desarrollan e integran un algoritmo heurístico y un algoritmo genético en una herramienta de planificación. Los resultados muestran que el algoritmo heurístico es más rápido, mientras que aún produce soluciones cuya longitud total de trayectoria es similar a la del algoritmo genético. A pesar de que las soluciones no cumplen con ningún estándar de optimalidad, los enfoques automatizados presentados son superiores a los enfoques manuales y deben considerarse como un punto de partida para futuras investigaciones.