解决二维下料问题的最优两阶段排样方式

提出了一种用于生成矩形毛坯二维下料方案的同质块两阶段排样方式算法.下料方案中仅允许一种尺寸的毛坯出现在指定大小的矩形块即同质块中,从而简化了切割过程.该算法使用隐式枚举方法来考虑所有可能的同质块大小,从中选择最优同质块;结合线性规划确定最佳两阶段排样方式,以达到最佳效果.通过文献中的测题,将该算法与2种普通两阶段排样方式算法及普通T型排样方式算法进行比较,实验结果表明,该算法在计算时间和材料利用率两方面均有优势.     

有约束单一尺寸矩形毛坯下料问题的一种求解算法

讨论有约束单一尺寸矩形毛坯下料问题:切割库存板材满足一定数量的单一尺寸矩形毛坯的需求,优化目标是使所切割的板材总面积最小,该问题广泛的出现在制造业领域的板材切割下料环节。提出一种基于五块布局模式的优化下料算法。首先调用无约束五块布局算法生成整张板材上的毛坯排样方式,然后调用有约束五块布局算法生成部分板上的毛坯排样方式。使用算例对文中下料算法进行了测试,并与文献中下料算法进行了比较。实验结果表明,下料算法可以提高下料利用率,而且计算时间合理。     

矩形毛坯三块排样方式及其算法

采用线性规划和动态规划解决矩形毛坯排样问题。采用下料工艺简单的三块排样方式,用两条成T形的剪切线将板材分成三个矩形区域,每个区域中包含一个由同尺寸毛坯组成的规范块。实验计算表明,所述算法可解决大规模矩形套裁排样问题,能够有效提高材料利用率和简化下料工艺。     

生成矩形毛坯最优三块排样方式的精确算法

采用三块排样方式,基于背包问题和动态规划算法,用两条成T形的剪切线将板材分成三个矩形区域,每个区域中包含一个由同尺寸毛坯组成的规范块.实验计算表明,所述算法时间效率合理,能够有效提高材料利用率和简化切割下料过程.     

满足“一刀切”约束的矩形件交互式排样系统

在诸如玻璃、木材等板型材的加工过程中,受制造过程和工艺的影响,其下料排样方案必须满足"一刀切"约束——"从矩形板材的一端,沿直线方向切割到另一端,将其分割成两个独立的矩形件"。下料排样时,通过智能优化软件和方法获得的下料排样方案仍有可能进行多次交互式调整,形成的排样方案仍然需要满足"一刀切"约束。针对这一需求,在拥有自主知识产权的排样系统的基础上,设计和开发了满足"一刀切"约束的矩形件交互式排样系统;开发了具有矩形件增、删、旋转和移动功能的交互式排样组件;定义了原材料有效利用率这一核心概念;提出了一种以切割线总路径为优化目标的切割线生成算法,该算法能自动生成排样方案的切割线,同时也能保证切割方案的"一刀切"约束。     

基于单毛坯条带的矩形件排样算法

提出一种基于单毛坯条带的矩形件排样算法,该算法采用三条剪切线将板材分成四个矩形区域,每个区域中包含一组方向和长度都相同的单毛坯条带。其中,用枚举的方法确定三条分割线的位置,用背包算法确定每个区域中条带的最优布局,使整张板材价值达到最大。将该算法与线形规划相结合形成基于单毛坯条带的矩形件排样方案生成算法,用于求解大规模矩形件排样问题。利用文献中报道的例题进行计算,实验结果表明该算法的计算时间满足实际应用的需要,并能在一定程度上提高材料利用率。     

矩形件同质条料五块排样方式的生成算法

材料利用率和切割工艺复杂度是金属板材切割排样中主要考虑的两个因素。提出矩形件同质条料五块排样方式的生成算法,用以解决金属板材切割排样问题。这种算法将板材分为五个块,各块中只排放方向和长度均相同的条料。通过求解背包问题优化块中条料的布局,使得块中排放的矩形件总价值达到最大;采用隐式枚举法考察所有可能的五块组合的排样价值,选择排样价值最大的一个组合作为最终的五块排样方式。用文献中的基准测题,验证文中的五块排样算法。数值实验结果表明,文中算法在提高材料利用率和简化板材切割工艺两方面均有效,且算法计算时间较短。     

面向排样方式中零件种类数约束的一维优化下料方法

在一维下料方案的每种排样方式中,零件种类数决定后续切割加工过程中零件分类搬运的复杂度,进而影响下料全过程的加工成本。针对这类问题,以最小化原材料成本为主要优化目标的同时,兼顾考虑排样方式中零件种类数这一重要约束,建立了基于排样方式中零件种类数约束的一维多种原材料下料问题的数学模型,提出了一种面向排样方式中零件种类数约束的一维优化下料方法。采用基于排样方式中零件种类数约束的排样生成方法,获取多种原材料利用率高、同时满足排样方式中零件种类数约束的排样方式;以每种排样方式为基础,运用基于排样方式中零件种类数约束的顺序启发式算法生成多种优化下料方案,选取加工总成本最小的一种下料方案作为当前最优的下料方案。最后,通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于变邻域人工蜂群算法的三维矩形箱体下料优化研究

相比一维、二维下料问题,三维空间下料优化问题存在零件规格种类多样、数量庞大、尺寸约束及工艺约束等多重因素限制,导致原材料利用率偏低的现象。为此,文中以三维矩形箱体为研究对象,建立了三维空间下料模型,基于变邻域人工蜂群三维矩形箱体下料算法及算法流程,设计了4种三维变邻域搜索策略：邻域交换、邻域顺序、邻域逆序及邻域正交,提出了5种三维解码方式：SCO,BCO,HO,WO和LO。试验结果表明：变邻域人工蜂群算法较人工蜂群算法在三维矩形箱体排样中有效提高了原坯料利用率及排样效率,排样方案更优、算法迭代时间更短、更加贴合生产实际,对解决制造业在三维空间下料效率与成本方面所面临的问题,具有很好的借鉴意义。     

冲裁条带剪切下料问题的一种求解算法

金属板材经常采用剪冲工艺分割出零件毛坯。首先在剪切阶段用剪床将板材剪切成条带,然后在冲压阶段用冲床将条带冲压出所需的毛坯。讨论条带最优剪切下料方案的设计问题。文中首先提出一个生成条带最优三块布局方式的递归算法;然后采用基于列生成的线性规划算法迭代调用上述布局方式生成算法,每次都根据生产成本最小的原则改善目标函数并确定各种毛坯的当前价值,按照当前价值生成一个新的布局方式,最后选择最优的一组布局方式组成下料方案。采用例题将文中下料算法与文献中T型下料算法进行比较,实验计算结果表明,文中下料算法板材利用率高于T型下料算法,并且计算时间合理。