一种考虑干扰的多目标规划框架，用于并发的基于机器人的线材激光切割/铣削加工 作者：Jan Schachtsiek 和 Bernd Kuhlenk?tter

《Journal of Manufacturing and Materials Processing》：A Disturbance-Aware Multi-Objective Planning Framework for Concurrent Robotic Wire-Based DED-LB/M and Milling Jan Schachtsiek and Bernd Kuhlenk?tter

　　

摘要

混合机器人制造系统结合了增材和减材工艺，能够生产出复杂的高价值组件，但这些工艺通常按顺序执行，导致周期时间较长。同时执行定向能量沉积（DED）和铣削工艺可以提高生产效率，但会引入热、机械和空间上的耦合效应，这对传统的工艺规划提出了挑战。本研究解决了在正在进行DED工艺的情况下规划铣削操作的方法论问题。该并发规划任务被构建为一个混合整数、非线性、多目标优化问题，涵盖了排序和定位决策、切削参数以及与沉积轨迹的时间耦合。提出了一个分层的、基于替代模型的优化框架，该框架结合了统一的决策变量编码、确定性解码和分阶段的可行性验证，以确保机器人的可执行性。将热干扰、颗粒干扰和姿态依赖的动态兼容性等扰动因素作为模块化的目标抽象纳入考虑，从而能够在机械生产效率与保持沉积过程完整性之间进行系统化的权衡。通过在一个代表性的案例研究中验证所提出的框架，分析了空间排序、时间可行性以及扰动感知优化之间的相互作用。该案例研究提供了一个受控的实例，并展示了其在明确建模的时间和扰动约束下的应用。