电线电缆自动布局方法及装置.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010715609.2 (22)申请日 2020.07.22 (71)申请人 成都蓉软科技有限公司 地址 610000 四川省成都市中国(四川)自 由贸易试验区成都高新区天府五街 200号1号楼3层A、 B区 (72)发明人 马彬赵瑛峰马江涛武林林 (74)专利代理机构 北京卓唐知识产权代理有限 公司 11541 代理人 卜荣丽 (51)Int.Cl. G06F 30/18(2020.01) G06N 3/12(2006.01) G06F 111/04(2020.01) G。

2、06F 111/08(2020.01) G06F 113/16(2020.01) (54)发明名称 一种电线电缆自动布局方法及装置 (57)摘要 本申请公开一种电线电缆自动布局方法及 装置。 所述方法包括： 输入结构件模型以及电气 连接关系； 基于随机路径图算法， 在结构件模型 中构建路径网络； 针对所述路径网络， 基于遗传 算法进行分支结构的设计， 得到分支点及端子的 位置； 根据分支点和端子的位置， 设计电线电缆 各分支的离散点组成的中心曲线并进行曲线拟 合； 输出电线电缆的布局结果。 所述装置， 包括： 输入模块、 点的网络构建模块、 分支结构设计模 块、 中心曲线模块、 输出模块。 本。

3、申请解决相关技 术中， 未考虑电线电缆在工程应用中的限制条件 以及不能完全处理分支电线电缆的布局设计的 问题。 权利要求书3页 说明书11页 附图9页 CN 111859591 A 2020.10.30 CN 111859591 A 1.一种电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 包括如下步骤： 步骤S1： 输入结构件模型以及电气连接关系； 步骤S2： 基于随机路径图算法， 根据无干涉约束以及贴壁约束， 在结构件模型中构建路 径网络； 步骤S3： 针对所述路径网络， 基于遗传算法对分支结构进行分析， 得到分支点及端子的 位置； 步骤S4： 根据分支点和端子的位置， 将电线电缆各分支的离散点组成中。

4、心曲线并进行 曲线拟合； 步骤S5： 输出电线电缆的布局结果。 2.如权利要求1所述的电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 基于所述随机路径图算 法， 根据无干涉约束以及贴壁约束， 在结构件模型中构建点的网络， 步骤如下： 步骤S101： 初始化路径图R(N,E)， 其中， N为路径图中的点、 E指路径图中两个点相连 的边、 i为迭代次数、 K为终止循环数； 步骤S102： 通过随机采样得到一个随机点qnew； 步骤S103： 对所述随机点qnew进行干涉检查； 步骤S104： 若干涉， 则迭代次数i加1， 进入下一循环， 转到步骤S102， 若不干涉则继续步 骤S105； 步骤S105： 将。

5、所述随机点qnew加入N中， 找到N中与所述随机点qnew间距离小于设定第 一步长 的点集， 对于所述点集中每个点qnear与qnew进行连接； 步骤S106： 判断是否连接成功； 步骤S107： 若连接成功， 则将边qnew-qnear加入E中， 转到步骤S108， 若连接不成功， 转 到步骤S102； 步骤S108： 判断达到最大迭代次数； 步骤S109： 若达到最大迭代次数， 输出路径网络； 若未达到最大迭代次数， 返回至步骤 S102。 3.如权利要求2所述的电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 在步骤S102中， 所述随机 采样采用基于障碍物的均匀采样策略， 流程如下： 步骤S201。

6、： 初始化采样点的集合P、 最大循环次数n、 采样过程中使用的线段长度l、 第二 步长t； 步骤S202： 随机采样获得一个采样点pt， 记录循环次数； 步骤S203： 生成一个随机的方向并沿着方向以所述采样点pt为起点扩展出一条长 度为l的线段s； 步骤S204： 在所述线段s上每隔l/t的长度创建一个点， 将不发生干涉的点保存至采 样点的集合P中； 步骤S205： 判断是否到达最大循环次数； 步骤S206： 若到达最大循环次数， 则输出采样点的集合P， 将采样点的集合P加入至路径 图R中， 从集合P中随机采样， 能够得到随机点qnew； 若没有到达最大循环次数， 则循环次数 加1， 返回步。

7、骤S202， 重新进行随机采样。 权利要求书 1/3 页 2 CN 111859591 A 2 4.如权利要求1所述的电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 所述基于遗传算法进行分 支结构的设计， 流程如下： 步骤S301： 对分支电缆进行编码； 步骤S302： 种群初始化； 步骤S303： 计算变异概率pm以及交叉概率pc； 步骤S304： 进行变异操作； 步骤S305： 进行交叉操作； 步骤S306： 进行选择操作； 步骤S307： 判断是否达到终止条件； 步骤S308： 若达到终止条件， 则输出分支结构； 若没有达到终止条件， 则转到S302。 5.如权利要求4所述的电线电缆自动布局方法，。

8、 其特征在于， 所述种群初始化， 流程如 下： 步骤S401： 在端点组成的边界内随机生成N个分支点； 步骤S402： 按照距离远近， 为每个分支点寻找端点： 除了第一个分支点和最后一个分支 点， 其他每个分支点都寻找最近的一个端点； 而第一个分支点和最后一个分支点需寻找到 距离最近的两个端点； 步骤S403： 按照公式进行所述分支点的聚集， 其中N是指分支点的数 量； 步骤S404： 按照坐标大小顺序， 将所有分支点划分成K个点集， 每个点集中包含N/K个 分支点； 步骤S405： 在每个点集中随机找到一个点与相邻的点集进行连接， 相邻点集即是分支 点序号相邻； 步骤S406： 重复步骤S4。

9、02-S405， 直到生成预定义最大数量的种群。 6.如权利要求4所述的电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 所述变异操作， 流程如下： 根据所述变异概率pm判断是否进行变异操作： 在0-1之间生成第一随机数， 并将所述第 一随机数与变异概率进行比较， 若小于变异概率pm， 则进行变异操作， 否则， 则不进行变异 操作； 所述变异概率pm计算公式如下： pm(t)|exp(f(t)/f(t-1)-1)-1| (2) 其中， t是指第几代种群； f(t)是指第t种群的适应度数值； f(t-1)是指上一代种群的适 应度数值； 所述变异操作， 包括三个方面： 第一， 改变分支点的数量： 将整个种群分。

10、为三个部分； 第一部分将分支点的数量减少1 个； 第二部分将分支点的数量增加一个； 第三部分保持不变； 其中， 分支点的数量应该在1到 Nmax之间变化， Nmax的大小是电线电缆端子数量减去2， 分支点的增加与减少都随机进行选 择； 第二， 改变分支点的位置： 保留下来的分支点应移动至路径图中相邻的路径点的位置 上； 在改变分支点位置时， 应保证分支点的位置不应该超过端点组成的边界； 权利要求书 2/3 页 3 CN 111859591 A 3 第三， 改变邻接表结构： 当分支点被移除时， 其连接的端子应与移除分支点相邻的分支 点进行连接； 当新增分支点时， 新增的分支点应与距离最近端点和分。

11、支点相连， 所有种群个 体都应进行如下操作， 随机选择K个分支点， 将这些分支点与原分支点联系断开， 重新连接 至不同的分支点上。 7.如权利要求4所述的电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 所述交叉操作， 流程如下： 根据所述交叉概率pc判断是否进行交叉操作， 在0-1之间生成第二随机数， 并将所述第 二随机数与交叉概率进行比较， 若小于交叉概率pc， 则进行交叉操作， 否则， 则不进行交叉 操作； 所述交叉概率的公式如下： pc(t)1-pm(t) (3) 所述交叉操作， 包括四个方面： 第一， 将种群个体中分支点数量相同的进行配对； 第二， 比较邻接表中每一项的适应度数值， 找到最优的一。

12、项与最差的一项； 第三， 交换邻接表中相应的结构， 将中适应度值最小的两个个体的结构保存下来； 第四， 根据编码的原则， 重新调整邻接表的结构， 产生新的种群个体。 8.如权利要求4所述的电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 所述交叉操作， 流程如下： 采用精英选择来进行选择操作： 在每次迭代过程中， 根据种群个体的适应度数值对其 进行排序， 与种群大小相等个体被选择进入下一代种群。 9.如权利要求4所述的电线电缆自动布局方法， 其特征在于， 所述终止条件， 公式如下： 其中， nwbi第i个分支， ， lbi第i分支长度； gi5+nwbi， gi为第i个适应度； 终止条件是迭 代次数达到最。

13、大值或者 10.一种电线电缆自动布局装置， 其特征在于， 采用如权利要求1-9任一项所述的电线 电缆自动布局方法实现， 包括： 输入模块、 点的网络构建模块、 分支结构设计模块、 中心曲线 模块、 输出模块； 所述输入模块、 点的网络构建模块、 分支结构设计模块、 中心曲线模块、 输出模块， 依次 顺序连接； 所述输入模块， 用于输入结构件模型以及电气连接关系； 所述点的网络构建模块， 用于基于随机路径图算法， 在结构件模型中构建路径网络； 所述分支结构设计模块， 用于针对所述路径网络， 基于遗传算法进行分支结构的设计， 得到分支点及端子的位置； 所述中心曲线模块， 用于根据分支点和端子的位置。

14、， 设计电线电缆各分支的离散点组 成的中心线并进行曲线拟合； 所述输出模块， 用于输出电线电缆的布局结果。 权利要求书 3/3 页 4 CN 111859591 A 4 一种电线电缆自动布局方法及装置 技术领域 0001 本申请涉及电线电缆布局设计技术领域， 具体而言， 涉及一种电线电缆自动布局 方法及装置。 背景技术 0002 电线电缆在机电产品中作为传输电气能量及电子信号的介质， 在复杂机电产品中 被大量使用。 因此， 电线电缆的质量对机电产品的运行有着巨大的影响。 电线电缆的质量与 多种因素相关， 其中电线电缆的布局对电线电缆的运行状态有直接影响。 现如今， 电线电缆 的布局设计基本依靠。

15、人工经验， 需要消耗大量的人力物力并且花费大量的时间。 0003 目前， 为了减少电线电缆布局设计的人工工作量， 国内外均进行了大量电线电缆 自动布局设计的方法研究。 一方面， 通过优化布线流程以及快速定义电线电缆的逻辑关系 提高布局设计的效率； 另一方面， 将电线电缆的布局设计看作运动路径搜索问题， 期望用计 算机自动计算电线电缆的布局结果。 国外方面， 1996年， Conru就对分支电线电缆的结构和 通道设计方法进行了理论层面研究， 该研究并为考虑布局设计的工程约束以及电线电缆与 机械零件之间的干涉。 2007年， Kabul等提出了一种基于随机路径图算法的电线电缆路径搜 索的算法， 并。

16、使用自适应前向动力学方法来获得满足物理约束的电线电缆布局结果。 但是 该方法仅能够计算无分支的电线电缆的布局结果。 2016年， Hermansson等提出了一种满足 几何设计约束的电线电缆布局设计方法， 但该方法也只能应用于无分支电线电缆。 国内方 面， 北京理工大学的刘检华团队， 提出了多种基于随机采样的运动路径搜索的电线电缆的 布局设计方法， 然而其对分支电线电缆处理能力有限， 当电线电缆的分支数量太多时， 其方 法无法获得好的布局结果。 0004 综上所述， 虽然国内外目前的研究成果和方法对电线电缆的布局设计进行一定程 度的研究， 但仍都有考虑不足的方面。 一方面， 未考虑电线电缆在工。

17、程应用中的限制条件； 另一方面， 不能完全处理分支电线电缆的布局设计。 因此， 这些方法在工程中难以进行实 践。 0005 针对相关技术中， 未考虑电线电缆在工程应用中的限制条件以及不能完全处理分 支电线电缆的布局设计的问题， 目前尚未提出有效的解决方案。 发明内容 0006 本申请的主要目的在于提供一种电线电缆自动布局方法及装置， 以解决相关技术 中未考虑电线电缆在工程应用中的限制条件以及不能完全处理分支电线电缆的布局设计 的问题。 0007 为了实现上述目的， 第一方面， 本申请提供了一种电线电缆自动布局方法。 0008 具体流程如下 0009 步骤S1： 输入结构件模型以及电气连接关系；。

18、 0010 步骤S2： 基于随机路径图算法， 在结构件模型中构建路径网络； 说明书 1/11 页 5 CN 111859591 A 5 0011 步骤S3： 针对所述路径网络， 基于遗传算法进行分支结构的设计， 得到分支点及端 子的位置； 0012 步骤S4： 根据分支点和端子的位置， 设计电线电缆各分支的离散点组成的中心曲 线并进行曲线拟合； 0013 步骤S5： 输出电线电缆的布局结果。 0014 所述布局结果包括： 电线电缆的分支结构、 各分支的中心线以及各分支的半径。 0015 所述点的网络满足无干涉约束以及贴壁约束； 0016 所述无干涉约束用不等式dptdob表示， 其中， dpt。

19、表示电线电缆上的点与结构件表 面间的距离， dob代表电线电缆上的点与结构件表面间的最小距离。 0017 所述贴壁约束用不等式dptdsur表示， 其中， dsur代表电线电缆上的点与结构件表 面间的最大距离。 0018 由以上两个约束表示可知， 电线电缆上的点距离结构件表面在一定范围之内。 0019 所述随机路径图算法， 步骤如下： 0020 步骤S101： 初始化路径图R(N,E)， 其中， N为路径图中的点、 E指路径图中两个点 相连的边、 i为迭代次数、 K为终止循环数； 0021 步骤S102： 通过随机采样得到一个随机点qnew。 0022 步骤S103： 对所述随机点qnew进行。

20、干涉检查； 0023 步骤S104： 若干涉， 则迭代次数i加1， 进入下一循环， 转到步骤S102， 若不干涉则继 续步骤S105。 0024 步骤S105： 将所述随机点qnew加入N中， 找到N中与所述随机点qnew间距离小于设 定第一步长 的点集， 对于所述点集合中每个点qnear与qnew进行连接； 0025 步骤S106： 判断是否连接成功； 0026 步骤S107： 若连接成功， 则将边qnew-qnear加入E中， 转到步骤S108； 若连接不成 功， 则转到步骤S102， 再次进行随机采样； 0027 步骤S108： 判断达到最大迭代次数； 0028 步骤S109： 若达到最。

21、大迭代次数， 输出路径网络； 若未达到最大迭代次数， 返回至 步骤S102。 0029 在步骤S102中， 所述随机采样采用基于障碍物的均匀采样策略， 流程如下： 0030 步骤S201： 初始化采样点的集合P、 最大循环次数n、 采样过程中使用的线段长度l、 第二步长t。 0031 步骤S202： 随机采样获得一个采样点pt。 0032步骤S203： 生成一个随机的方向并沿着方向以所述采样点pt为起点扩展出一 条长度为l的线段s。 0033 步骤S204： 在所述线段s上每隔l/t的长度创建一个点， 将不发生干涉的点保存 至采样点的集合P中。 0034 步骤S205： 判断是否到达最大循环次。

22、数； 0035 步骤S206： 若到达最大循环次数， 则输出采样点的集合P， 将采样点的集合P加入至 路径图R中， 从集合P中随机采样， 能够得到随机点qnew； 若没有到达最大循环次数， 则循环 次数加1， 返回步骤S202， 重新进行随机采样。 说明书 2/11 页 6 CN 111859591 A 6 0036 所述基于遗传算法进行分支结构的设计， 流程如下： 0037 步骤S301： 对分支电缆进行编码； 0038 步骤S302： 种群初始化； 0039 步骤S303： 计算变异概率pm以及交叉概率pc； 0040 步骤S304： 进行变异操作； 0041 步骤S305： 进行交叉操作。

23、； 0042 步骤S306： 进行选择操作； 0043 步骤S307： 判断是否达到终止条件； 0044 步骤S308： 若达到终止条件， 则输出分支结构； 若没有达到终止条件， 则转到S302。 0045 对所述分支线缆的进行编码的规则， 用以下的公式表示： 0046 listTi(xi,yi,zi)|Tj,Ek,ij (1) 0047 其中， Ti为第i个分支点， (xi,yi,zi)为分支点坐标， Tj与Ti相连的分支点， 其序号要 大于i， Ek与分支点Ti相连的端点， Tj、 Ek的数量可不是1。 0048 上述公式(1)中的下标号与分支点的位置相关。 在进行序号编写时， 应按照三个。

24、坐 标从小到大的顺序进行排序， 并且在进行编码时， 每个分支点和端点都只允许使用一次。 0049 所述种群初始化， 流程如下： 0050 步骤S401： 在端点组成的边界内随机生成N个分支点。 所述端点指电线电缆的电连 接器关联的点。 0051 步骤S402： 按照距离远近， 为每个分支点寻找端点： 除了第一个分支点和最后一个 分支点， 其他每个分支点都寻找最近的一个端点； 而第一个分支点和最后一个分支点需寻 找到距离最近的两个端点。 0052步骤S403： 按照公式进行所述分支点的聚集， 其中N是指分支点 的数量。 0053 步骤S404： 按照坐标大小顺序， 将所有分支点划分成K个点集， 。

25、每个点集中包含N/ K个分支点。 0054 步骤S405： 在每个所述点集中随机找到一个点与相邻的点集进行连接， 相邻点集 即是分支点序号相邻。 0055 步骤S406： 重复步骤S402-S405， 直到生成预定义最大数量的种群。 0056 所述变异操作， 流程如下： 0057 根据所述变异概率pm判断是否进行变异操作， 在0-1之间生成第一随机数， 并将所 述第一随机数与变异概率进行比较， 若小于变异概率pm， 则进行变异操作， 否则， 则不进行 变异操作。 0058 所述变异概率pm计算公式如下： 0059 pm(t)|exp(f(t)/f(t-1)-1)-1| (2) 0060 其中，。

26、 t是指第几代种群； f(t)是指第t种群的适应度数值； f(t-1)是指上一代种群 的适应度数值。 0061 所述变异操作， 包括三个方面： 0062 第一， 改变分支点的数量。 将整个种群分为三个部分； 第一部分将分支点的数量减 少1个； 第二部分将分支点的数量增加一个； 第三部分保持不变。 其中， 分支点的数量应该在 说明书 3/11 页 7 CN 111859591 A 7 1到Nmax之间变化， Nmax的大小是电线电缆端子数量减去2。 分支点的增加与减少都随机进行 选择。 0063 第二， 改变分支点的位置。 保留下来的分支点应移动至路径图中相邻的路径点的 位置上。 在改变分支点位。

27、置时， 应保证分支点的位置不应该超过端点组成的边界。 0064 第三， 改变邻接表结构。 当分支点被移除时， 其连接的端子应与移除分支点相邻的 分支点进行连接。 当新增分支点时， 新增的分支点应与距离最近端点和分支点相连。 所有种 群个体都应进行如下操作， 随机选择K个分支点， 将这些分支点与原分支点联系断开， 重新 连接至不同的分支点上。 0065 所述交叉操作， 流程如下： 0066 根据所述交叉概率pc判断是否进行交叉操作， 在0-1之间生成第二随机数， 并将所 述第二随机数与交叉概率进行比较， 若小于交叉概率pc， 则进行交叉操作， 否则， 则不进行 交叉操作。 0067 所述交叉概率。

28、的公式如下： 0068 pc(t)1-pm(t) (3) 0069 所述交叉操作， 包括四个方面： 0070 第一， 将种群个体中分支点数量相同的进行配对； 0071 第二， 比较邻接表中每一项的适应度数值， 找到最优的一项与最差的一项； 0072 第三， 交换邻接表中相应的结构， 将适应度值最小的两个个体的结构保存下来； 0073 第四， 根据编码的原则， 重新调整邻接表的结构， 产生新的种群个体。 0074 所述选择操作， 流程如下： 0075 采用精英选择来进行选择操作。 在每次迭代过程中， 种群个体据它们的适应度数 值进行排序， 与种群大小相等的个体被选择进入下一代种群。 0076 所。

29、述终止条件， 公式如下： 0077 0078 其中， nwbi第i个分支， lbi第i分支长度； gi5+nwbi， gi为第i个适应度； 0079终止条件是迭代次数达到最大值或者即当适应度函数的最小值 与平均值相近时。 0080 所述设计电线电缆各分支的离散点组成的中心曲线并进行曲线拟合， 包括如下内 容： 0081 (1)根据分支结构在点的网络中搜索出一组离散点组成的中心线； 采用改进的 Dijkstras算法， 其中改进之处为： 将KSi中的点成本值设置为两点距离的一半， FSi的 点的成本值设置为两点距离的10倍， 不在以上两个集合中的点成本值即为两点距离， 所述 两点距离是指当前点到。

30、一个相邻点之间的直线距离； 0082 将所述中心线进行曲线拟合。 采用B样条曲线对离散点进行曲线拟合， B样条曲线 的公式为(5)。 将(1)中获得的离散点带入式(5)中， 利用数值解法求解出B样条曲线的多边 形控制点， 根据公式(5)获得通过这一组离散点的曲线， 即最终的中心线。 说明书 4/11 页 8 CN 111859591 A 8 0083 0084 其中， Bx,y(u)为基函数， u为曲线上的节节点， x为第x个节节点的序号y表示基函数 的最高次幂为y次幂。 0085 第二方面， 本申请还提供了一种电线电缆自动布局装置， 采用一种电线电缆自动 布局方法实现， 包括： 输入模块、 。

31、点的网络构建模块、 分支结构设计模块、 中心曲线模块、 输 出模块； 0086 所述输入模块、 点的网络构建模块、 分支结构设计模块、 中心曲线模块、 输出模块， 依次顺序连接； 0087 所述输入模块， 输入结构件模型以及电气连接关系； 0088 所述点的网络构建模块， 基于随机路径图算法， 在结构件模型中构建点的网络； 0089 所述分支结构设计模块， 针对所述点的网络， 基于遗传算法进行分支结构的设计， 得到分支点及端子的位置； 0090 所述中心曲线模块， 根据分支点和端子的位置， 设计电线电缆各分支的离散点组 成的中心曲线并进行曲线拟合； 0091 所述输出模块， 输出电线电缆的布局。

32、结果。 0092 有益技术效果： 0093 (1)相比于现有技术， 本申请能够处理具有复杂结构的电线电缆布局设计， 即端子 数量多且依附的结构件复杂的电线电缆的布局设计。 0094 (2)本申请能够满足具有通用性的布局设计工程约束。 同时， 相比于现有技术， 增 加了敷设区域这样的工程约束， 能够保证电线电缆避开风险布局区域， 并且也能使电线电 缆布局有较优的结果。 附图说明 0095 构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解， 使得本申请的其它 特征、 目的和优点变得更明显。 本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请， 并不 构成对本申请的不当限定。 在附图中： 0096 。

33、图1是根据本申请实施例提供的一种电线电缆自动布局方法流程图； 0097 图2是根据本申请实施例提供的随机路径图算法流程图； 0098 图3是根据本申请实施例提供的随机采样流程图； 0099 图4是根据本申请实施例提供的基于遗传算法进行分支结构的设计流程图； 0100 图5是根据本申请实施例提供的种群初始化流程图； 0101 图6是根据本申请实施例提供的分支结构示例图； 0102 图7是根据本申请实施例提供的基于障碍物的随机采样过程示意图； 0103 图8是根据本申请实施例提供的电线电缆分支结构的编码方式示意图， 其中， (a) 说明书 5/11 页 9 CN 111859591 A 9 展示领。

34、接表中各点的下表排序； (b)为图(a)中线缆的编码。 0104 图9是根据本申请实施例提供的初始种群的生成过程示意图， (a)种群初始化状态 (b)种群生成中间过程(c)初始种群最后生成结果； 0105 图10是根据本申请实施例提供的交叉算子的操作过程示意图。 具体实施方式 0106 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案， 下面将结合本申请实施例中的 附图， 对本申请实施例中的技术方案进行清楚、 完整地描述， 显然， 所描述的实施例仅仅是 本申请一部分的实施例， 而不是全部的实施例。 基于本申请中的实施例， 本领域普通技术人 员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都应当。

35、属于本申请保护的范 围。 0107 需要说明的是， 本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语 “第一” 、“第 二” 等是用于区别类似的对象， 而不必用于描述特定的顺序或先后次序。 应该理解这样使用 的数据在适当情况下可以互换， 以便这里描述的本申请的实施例。 此外， 术语 “包括” 和 “具 有” 以及他们的任何变形， 意图在于覆盖不排他的包含， 例如， 包含了一系列步骤或单元的 过程、 方法、 系统、 产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元， 而是可包括没有清 楚地列出的或对于这些过程、 方法、 产品或设备固有的其它步骤或单元。 0108 在本申请中， 术语 “上” 、“下” 、。

36、“左” 、“右” 、“前” 、“后” 、“顶” 、“底” 、“内” 、“外” 、 “中” 、“竖直” 、“水平” 、“横向” 、“纵向” 等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或 位置关系。 这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例， 并非用于限定所指示的装 置、 元件或组成部分必须具有特定方位， 或以特定方位进行构造和操作。 0109 并且， 上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外， 还可能用于表示其 他含义， 例如术语 “上” 在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。 对于本领 域普通技术人员而言， 可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。 0110 另。

37、外， 术语 “多个” 的含义应为两个以及两个以上。 0111 需要说明的是， 在不冲突的情况下， 本申请中的实施例及实施例中的特征可以相 互组合。 下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。 0112 第一方面， 本申请提供了一种电线电缆自动布局方法。 0113 如图1所示， 具体流程如下： 0114 步骤S1： 输入结构件模型以及电气连接关系； 0115 步骤S2： 基于随机路径图算法， 在结构件模型中构建路径网络； 0116 步骤S3： 针对所述路径网络， 基于遗传算法进行分支结构的设计， 得到分支点及端 子的位置； 0117 步骤S4： 根据分支点和端子的位置， 设计电线电缆各分支的离。

38、散点组成的中心曲 线并进行曲线拟合； 0118 步骤S5： 输出电线电缆的布局结果。 0119 电线电缆的布局设计问题描述 0120 电线电缆布局设计的主要内容包括分支结构设计以及电线电缆的外形设计。 分支 结构是指电线电缆各端子以及各分支点的连接关系。 如图6所示， 以5各端子的电线电缆为 说明书 6/11 页 10 CN 111859591 A 10 例， 其可能存在7个不同的分支结构。 电线电缆的外形包括了电线电缆的中心线曲线、 半径 以及分支结构。 0121 分支结构设计主要设计内容为设计电线电缆分支点的数量与位置以及分支点与 各端子的连接关系。 电线电缆的外形设计即在已知分支结构的基。

39、础上设计各分支的中心线 曲线。 0122 电线电缆的布局设计的工程约束： 0123 申请涉及的电线电缆布局设计的工程约束包括以下4种， 0124 (1)无干涉约束， 电线电缆应不与结构件发生干涉； 0125 (2)贴壁约束， 电线电缆应尽量布局在结构件表面； 0126 (3)最小弯曲半径， 电线电缆的中心线的弯曲半径不小于某个值， 该值一般设为半 径的三倍。 0127 (4)区域约束， 结构件中存在为电线电缆布局设计的结构， 这些区域属于必须布局 的区域； 结构件中存在不允许布局电线电缆的结构， 这些区域属于禁止布局的区域。 区域约 束可由人工设置， 为电线电缆布局的走向提供约束。 0128 。

40、2.3电线电缆布局设计的数学描述 0129 为了更好地描述电线电缆布局设计问题， 引入数学符号进行描述。 0130 (1)电线电缆布局设计内容的数学描述 0131 分支结构用邻接表来表达， 其数学表达式为listTi|Tj,Ek， 其中Ei表示的是分支 电线电缆的各端子， Ti表示的分支电线电缆的分支点。 0132 电线电缆布局结果用数学表达式q:listTi|Tj,Ek,Ti,CEi,ri， 其中q表示为 电线电缆布局结果， CEi表示为电线电缆分支的中心线， ri表示为电线电缆分支的截面半径。 0133 (2)电线电缆的布局设计工程约束的数学描述 0134 无干涉约束用不等式dptdob表。

41、示， 其中dpt表示电线电缆上的点与结构件表面间 的距离， dob代表电线电缆上的点与结构件表面间的最小距离。 0135 贴壁约束用不等式dptdsur表示， 其中dsur代表电线电缆上的点与结构件表面间的 最大距离。 由以上两个约束表示可知， 电线电缆上的点距离结构件表面在一定范围之内。 0136 最小弯曲半径用rbend表示。 电线电缆中心线任意处的弯曲半径应大于该值。 0137 区域约束中， 允许敷设的区域用结构件的表面表示， 将这些表面用KSi集合表 示； 禁止敷设的区域也用结构件的表面进行表示， 将这些表面用FSi集合表示。 0138 所述布局结果包括： 电线电缆的分支结构、 各分支。

42、的中心线以及各分支的半径。 0139 所述点的网络满足无干涉约束以及贴壁约束； 0140 所述无干涉约束用不等式dptdob表示， 其中， dpt表示电线电缆上的点与结构件表 面间的距离， dob代表电线电缆上的点与结构件表面间的最小距离。 0141 所述贴壁约束用不等式dptdsur表示， 其中， dsur代表电线电缆上的点与结构件表 面间的最大距离。 0142 由以上两个约束表示可知， 电线电缆上的点距离结构件表面在一定范围之内。 0143 所述随机路径图算法， 如图2所示， 步骤如下： 0144 步骤S101： 初始化路径图R(N,E)， 其中， N为路径图中的点、 E指路径图中两个点 。

43、相连的边、 i为迭代次数、 K为终止循环数； 说明书 7/11 页 11 CN 111859591 A 11 0145 步骤S102： 通过随机采样得到一个随机点qnew。 0146 步骤S103： 对所述随机点qnew进行干涉检查； 0147 步骤S104： 若干涉， 则迭代次数i加1， 进入下一循环， 转到步骤S102， 若不干涉则继 续步骤S105。 0148 步骤S105： 将所述随机点qnew加入N中， 找到N中与所述随机点qnew间距离小于设 定步长 的点集， 对于集合中每个点qnear与qnew进行连接； 0149 步骤S106： 判断是否连接成功； 0150 步骤S107： 若。

44、连接成功， 则将边qnew-qnear加入E中， 转到步骤S108； 若连接不成 功， 则转到步骤S102， 再次进行随机采样； 0151 步骤S108： 判断达到最大迭代次数； 0152 步骤S109： 若达到最大迭代次数， 输出路径网络； 若未达到最大迭代次数， 返回至 步骤S102。 0153 在步骤S102中， 所述随机采样采用基于障碍物的均匀采样策略， 如图3所示， 随机 采样示例图如图7， 流程如下： 0154 步骤S201： 初始化采样点的集合P、 最大循环次数n、 采样过程中使用的线段长度l、 第二步长t。 0155 步骤S202： 随机采样获得一个采样点pt。 0156步骤S。

45、203： 生成一个随机的方向并沿着方向 以所述采样点pt为起点扩展出一 条长度为l的线段s。 0157 步骤S204： 在所述线段s上每隔l/t的长度创建一个点， 将不发生干涉的点保存 至采样点的集合P中。 0158 步骤S205： 判断是否到达最大循环次数； 0159 步骤S206： 若到达最大循环次数， 则输出采样点的集合P， 将采样点的集合P加入至 路径图R中， 从集合P中随机采样， 能够得到随机点qnew； 若没有到达最大循环次数， 则循环 次数加1， 返回步骤S202， 重新进行随机采样。 0160 所述基于遗传算法进行分支结构的设计， 如图4所示， 流程如下 0161 步骤S301。

46、： 对分支电缆进行编码； 0162 步骤S302： 种群初始化， 初始种群生成过程示意图如图9所示； 0163 步骤S303： 计算变异概率pm以及交叉概率pc； 0164 步骤S304： 进行变异操作； 0165 步骤S305： 进行交叉操作； 0166 步骤S306： 进行选择操作； 0167 步骤S307： 判断是否达到终止条件； 0168 步骤S308： 若达到终止条件， 则输出分支结构； 若没有达到终止条件， 则转到S302。 0169 电线电缆分支结构设计的编码需要考虑电线电缆的分支结构和分支点的位置。 在 传统的遗传算法中， 字符串编码、 格雷编码和浮点编码等编码方式并不适合对分。

47、支结构设 计的进行编码。 在申请中， 使用特定的编码方式对电线电缆分支结构设计进行编码。 0170 对所述分支线缆的进行编码的规则， 编码示意图如图8所示， (a)展示领接表中各 点的下表排序； (b)为图(a)中线缆的编码。 用以下的公式表示： 说明书 8/11 页 12 CN 111859591 A 12 0171 listTi(xi,yi,zi)|Tj,Ek,ij (1) 0172 其中， Ti为第i个分支点， (xi,yi,zi)为分支点坐标， Tj与Ti相连的分支点， 其序号要 大于i， Ek与分支点Ti相连的端点， Tj、 Ek的数量可不是1。 0173 上述公式(1)中的下标号与。

48、分支点的位置相关。 在进行序号编写时， 应按照三个坐 标从小到大的顺序进行排序， 并且在进行编码时， 每个分支点和端点都只允许使用一次。 0174 分支结构设计和分支点位置确定问题类似于旅行商问题(TSP)。 它们都是图搜索 问题， 所以这两个问题的种群初始化方法可以用相似的方法处理。 k-means集群策略可以在 TSP提高初始种群的质量,所以本文还可以添加的种群初始化聚类策略。 0175 所述种群初始化， 如图5所示流程如下： 0176 步骤S401： 在端点组成的边界内随机生成N个分支点。 所述端点指电线电缆的电连 接器关联的点。 0177 步骤S402： 按照距离远近， 为每个分支点寻。

49、找端点： 除了第一个分支点和最后一个 分支点， 其他每个分支点都寻找最近的一个端点； 而第一个分支点和最后一个分支点需寻 找到距离最近的两个端点。 0178步骤S403： 按照公式进行所述分支点的聚集， 其中N是指分支点 的数量。 0179 步骤S404： 按照坐标大小顺序， 将所有分支点划分成K个点集， 每个点集中包含N/ K个分支点。 0180 步骤S405： 在每个所述点集中随机找到一个点与相邻的点集进行连接， 相邻点集 即是分支点序号相邻。 0181 步骤S406： 重复步骤S402-S405， 直到生成预定义最大数量的种群。 所述变异操作， 流程如下： 0182 根据所述变异概率pm。

50、判断是否进行变异操作， 在0-1之间生成第一随机数， 并将所 述第一随机数与变异概率进行比较， 若小于变异概率pm， 则进行变异操作， 否则， 则不进行 变异操作。 0183 在TSP和车辆路径选择问题中， 交叉算子并没有对基因算法进行任何改进。 对于路 由问题， 突变算子和选择算子是基因算法的关键部分。 基于上述事实， 本发明的基因算法与 经典的基因算法的过程是不同的。 在进行交叉操作之前执行变异操作， 变异概率在开始时 接近1， 而交叉概率接近0。 此外， 和随迭代过程而变化， 由每一代个体的素质决定。 基于自适 应策略的方法可以计算出和的变化。 0184 遗传算法的执行过程如图4所示。 。