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基于遺傳算法的散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)的NURBS 曲面擬合與優(yōu)化

2010-07-30 03:02張志強(qiáng)李建軍
關(guān)鍵詞:控制頂點(diǎn)光順適應(yīng)度

張志強(qiáng),李建軍,趙 堅(jiān)

(天津城市建設(shè)學(xué)院 能源與機(jī)械工程系,天津 300384)

基于截面數(shù)據(jù)點(diǎn)的 NURBS 曲面擬合優(yōu)化問(wèn)題的解決已比較成熟,但基于散亂數(shù)據(jù)點(diǎn) NURBS曲面擬合優(yōu)化問(wèn)題的解決還不夠完善.曲面擬合優(yōu)化問(wèn)題可以描述為:給定散亂數(shù)據(jù)點(diǎn) Pi(i=1 2 …n)、對(duì)應(yīng)的矢量參數(shù)及容差 Tol,求在給定容差下,以盡量少的控制頂點(diǎn)表示出逼近給定數(shù)據(jù)點(diǎn)Pi的樣條曲面 r(u,v),并要求曲面較為光順.這樣,可以對(duì)復(fù)雜曲面進(jìn)行簡(jiǎn)潔表達(dá),在數(shù)控加工過(guò)程中,能減少 NC代碼輸入長(zhǎng)度,提高曲面加工速度和精度.

1 遺傳算法與NURBS曲面表達(dá)

遺傳算法是由美國(guó) Michigan大學(xué)的 John Holland提出的自適應(yīng)隨機(jī)搜索算法[1-3].遺傳算法依據(jù)優(yōu)勝劣汰和適者生存的自然法則,從初始種群出發(fā),采用基于適應(yīng)值比例的選擇策略在當(dāng)前種群中選擇個(gè)體,使用雜交和變異來(lái)產(chǎn)生下一代種群.通過(guò)一代代的競(jìng)爭(zhēng)淘汰,直到滿(mǎn)足期望的終止條件.遺傳算法廣泛應(yīng)用于函數(shù)優(yōu)化等領(lǐng)域,從理論上講,在不限制遺傳代數(shù)的條件下,它以概率1逼近全局最優(yōu)解.遺傳算法最初用于求解無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題,經(jīng)過(guò)改進(jìn),可以進(jìn)行多目標(biāo),多條件約束優(yōu)化問(wèn)題的求解[4-6].

NURBS方法表達(dá)自由曲線(xiàn)和曲面有很多優(yōu)勢(shì),利用控制頂點(diǎn)、權(quán)因子和矢量函數(shù)可對(duì)曲面進(jìn)行完全表述.NURBS曲面的表達(dá)式為[7]其中,wi,j(i=0,1,…,m;j=0,1,…,n)稱(chēng)為權(quán)或權(quán)因子(weights),分別與控制頂點(diǎn) di,,j相聯(lián)系,di,j呈拓?fù)渚匦侮嚵?,形成一個(gè)控制網(wǎng)格.規(guī)定四角頂點(diǎn)處的權(quán)因子(w0,0,…,w0,n,wm,0,…,wm,n)均大于 0,其余wi,j≥0,以防止分母為零,保留凸包性質(zhì)并保證曲線(xiàn)不致因權(quán)因子而退化為一點(diǎn).Ni,k(u)(i=0,1,…,m),Nj,l(v)(j=0,1,…,n)是分別由節(jié)點(diǎn)矢量 U=[u0,u1,…,um+k+1],V=[v0,v1,…,vn+l+1]按 De Boor-Cox 遞推公式?jīng)Q定的k,l次規(guī)范B樣條基函數(shù).

2 改變權(quán)因子優(yōu)化NURBS曲面

2.1 遺傳因子的選擇

控制頂點(diǎn)、權(quán)因子和矢量函數(shù)一經(jīng)確定,則曲線(xiàn)或曲面就可完全確定.如果將其全部設(shè)置為遺傳因子,則計(jì)算量過(guò)于龐大.在控制頂點(diǎn)和權(quán)因子確定后,節(jié)點(diǎn)矢量求取有比較成熟的方法,如里森費(fèi)爾德(Riesenfeld)方法和哈特利(Hartley)-賈德(Judd)方法,因此將節(jié)點(diǎn)矢量設(shè)置為權(quán)因子并不合適.由文獻(xiàn)[2]和文獻(xiàn)[3]可知,若權(quán)因子修改適當(dāng),它對(duì)曲面修改的效果與同時(shí)修改控制頂點(diǎn)和權(quán)因子的效果是相似的.基于以上考慮,利用 Hartley-Judd方法計(jì)算內(nèi)節(jié)點(diǎn)矢量值,選擇控制頂點(diǎn)的權(quán)因子作為遺傳基因.基因編碼方式主要有兩種:二進(jìn)制編碼和真值編碼.對(duì)于變量較多的優(yōu)化問(wèn)題,采用真值編碼,可使用較高的交叉概率和變異概率,以提高優(yōu)化的概率.因而對(duì)于該問(wèn)題,采用參數(shù)真值編碼.

2.2 評(píng)價(jià)函數(shù)的確定.

評(píng)價(jià)函數(shù)的確定基于以下思想,即曲面設(shè)計(jì)完成后,要求生成的曲面與給定的散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)的容差不大于給定值,且比較光順.進(jìn)行控制頂點(diǎn)權(quán)值優(yōu)化以達(dá)到采用盡量少的控制頂點(diǎn)來(lái)描述符合上述要求的曲面.因此,在評(píng)價(jià)函數(shù)中既有容差項(xiàng),又有光順項(xiàng).

2.2.1 容差項(xiàng)的確定

容差的含義為所有各散亂數(shù)據(jù)點(diǎn) Pi與所求得的曲面上的相應(yīng)最近點(diǎn) r(ukvk)的距離之和,用公式表示為

2.2.2 光順項(xiàng)的確定[4-5]

為求得光順項(xiàng)表達(dá)式,由彈性力學(xué)中的薄板彈性變形方程可寫(xiě)出該曲面的能量函數(shù)

式中:ru,rv,ruu,rvv分別為曲面 r(u,v)沿 u,v方向的一、二階偏導(dǎo)矢;ruv為混合偏導(dǎo)矢;αij和βij(i,j=0,1)為給定常數(shù),與材料特性有關(guān);在彈性變形方程中,f(u,v)代表形體所受的力,即外載荷.

這些參數(shù)對(duì)曲面的影響見(jiàn)文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5].計(jì)算時(shí),可令 f(u,v)=0,取 α11=α12=α22=0 β11=β22=1,β12=2,可計(jì)算出能量函數(shù)Er,取光順因子α=0.0001,則可寫(xiě)出評(píng)價(jià)函數(shù)J

3 主要計(jì)算步驟

(1)輸入散亂數(shù)據(jù)點(diǎn) Pi(i=1 2 … p)及其他初始參數(shù)(m,n,k,l,Tol,T).m 和 n 分別為沿矢量 u,v 方向的控制點(diǎn)個(gè)數(shù),所以共有控制頂點(diǎn)mn個(gè),k和l分別為沿矢量u,v方向的樣條次數(shù),Tol為容差,T為m與n的差值.

(2)由散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)按 B樣條曲面描述生成控制頂點(diǎn).

(3)利用遺傳算法,生成優(yōu)化曲面.

①確定遺傳代數(shù)、種群數(shù)目、交叉概率、變異概率等參數(shù).

②種群初始化.隨機(jī)生成各控制點(diǎn)權(quán)值并進(jìn)行編碼操作,從而生成遺傳個(gè)體,進(jìn)而生成整個(gè)種群.

③求解評(píng)價(jià)函數(shù)和適應(yīng)度函數(shù).取式(4)為評(píng)價(jià)函數(shù).

為求取 J的最小值,并防止分母為零,適應(yīng)度函數(shù)取為

④約束條件.取 w0,0,w0,n,wm,0,wm,n均大于 0,其余 wi,j(i=0,1,…,m;j=0,1,…,n)均不小于 0.

⑤求出此種群中各個(gè)體的適應(yīng)度,選取此代中的最優(yōu)個(gè)體,并與全局最優(yōu)個(gè)體的適應(yīng)度進(jìn)行比較,將適應(yīng)度大者保留為全局最優(yōu)個(gè)體.

⑥對(duì)全局最優(yōu)個(gè)體和遺傳代數(shù)進(jìn)行判斷,若最優(yōu)個(gè)體適應(yīng)度為 1,則輸出結(jié)果,程序結(jié)束.若遺傳代數(shù)達(dá)到設(shè)定值,則轉(zhuǎn)至步驟④,否則轉(zhuǎn)至步驟⑦.

⑦進(jìn)行染色體基因遺傳、交叉及變異操作.

⑧生成新一代種群,遺傳代數(shù)加1,轉(zhuǎn)至步驟③.

(4)計(jì)算所生成的曲面容差,并與給定的容差相比較,若大于給定容差Tol,則進(jìn)行下一步,否則,輸出結(jié)果,程序結(jié)束.

(5)增加控制頂點(diǎn)數(shù)目,n=n+1并轉(zhuǎn)至步驟②,若仍不滿(mǎn)足容差條件,則m=m+1,轉(zhuǎn)至步驟②.

4 實(shí)例仿真

圖1為散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)的 NURBS曲面擬合優(yōu)化結(jié)果,其中“*”表示給定散亂點(diǎn),擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)為238,初始參數(shù)取 m=3,n=3,k=3,l=3,Tol=0.9,T=5,交叉率為 0.9,變異率為 0.15,最大遺傳代數(shù)為 100.?dāng)M合后,m=6,n=9,所以擬合曲面共有控制頂點(diǎn) 54個(gè),此時(shí)Tol=0.857 6.

圖1 散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)的NURBS曲面擬合優(yōu)化

5 結(jié) 論

以遺傳算法為工具,通過(guò)種群規(guī)模的合理設(shè)定,恰當(dāng)?shù)剡x擇遺傳因子和評(píng)價(jià)函數(shù)以完成對(duì)散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲面擬合.仿真結(jié)果表明,此方法可以進(jìn)行散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)的 NURBS曲面擬合優(yōu)化,優(yōu)化后曲面符合容差條件,光順性較好,且曲面表述簡(jiǎn)單,有利于提高此類(lèi)曲面數(shù)控加工的速度和精度.

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