智能算法的板材下料优化排样系统研究

为了降低产品制造成本,提高企业竞争力,提高板材的使用效率,以及更为合理的使用钢板,开发了基于智能算法的板材下料优化排样系统,采用了遗传算法,研究了适用于二维不规则零件的排样系统,实现了零件自动化排样。     

基于橡皮筋势能下降策略的圆形件排样算法

合理排样是钣金制品下料过程提高材料利用率降低企业生产成本的重要途径之一,针对圆形钣金制件的排样优化问题,提出一种基于橡皮筋势能下降策略的拟物理过程快速排样算法(RPED)。通过建立圆排样问题的数学优化模型,在理想化条件下制定橡皮筋势能下降排样策略,并对排样过程进行物理学受力分析和运动分析,提出基于时间节拍的排样过程离散模拟方法,最后结合精英保留遗传算法对排样模型的初始布局进行优化,进一步提高算法的全局搜索能力。计算机实验结果表明,RPED算法的平均板材利用率较企业实际生产排样高1.1%,而对国际通用算例RPED算法的平均板材利用率较RBLP和ASA算法高0.68%和0.19%。RPED排样优化算法可获得更高的平均板材利用率。     

家具板材智能排料控制系统优化研究

板材的排样、下料和切割方案直接影响成品家具的成本及所需板材的利用率。针对非标和标准家具制造需求,分别提出板材智能排料优化算法及系统控制方案。利用粒子群算法优化非标家具所需板材的排样、下料和切割,通过全局优化获取最小材料剩余对应的非标板材切割方案;通过布尔运算对最小材料剩余的几何尺寸进行二次优化,获取满足标准家具成品所需的板材式样。排料优化及系统的应用能大幅提高对家具板材的利用率,有助于调控生产成本,提高企业竞争力。     

矩形毛坯套裁排样时板材尺寸的选择

阐述矩形毛坯套裁排样时板材尺寸的选择方法,并结合具体生产实例用计算机排样系统进行详细分析,给出具体 的决策方法,可提高材料利用率。     

一种针对板材余料的排样优化方法

在板材加工过程中,会产生一定的板材余料,为了加强板材余料的管理和利用,降低企业生产成本,提出采用图像处理的方法得到余料板材的形状尺寸信息,并对余料板材进行分类,根据待排零件通过关键词搜索对余料板材进行查询;在分析国内外有关二维排样问题的研究基础上,以Auto CAD为载体利用Object ARX语言的优势进行程序设计,采用遗传-蚁群算法得到待排零件的排样序列,利用碰撞检测和包络矩形原理实现余料板材的半自动优化排样。     

矩形件套裁排样的一种优化解法

求解矩形件套裁排样问题,即用指定规格的板材切割出若干种矩形件,目标是极大化板材利用率。构造一种基于五块结构的矩形件套裁排样方式,该排样方式首先将板材划分为五个块,然后在每块中按照简单方式排样一种矩形件。建立五块排样方式的整数规划数学模型,并在Visual Studio和CPLEX中进行编程求解。用文献中的基准测题,检验五块排样方式的性能,数值实验结果表明,排样方式在提高板材利用率和简化板材切割工艺两方面均有效,且模型求解时间在实际应用中合理。     

提高金属板料利用率的新方法

通过计算机辅助排样系统选择合适的毛坯种数、单条带毛坯排数和剪床刀刃长度，可以明显提高机械制造业用金属板材的下料利用率，对生产实例数据进行了分析并给出了排样结果。     

面向多规格板材的矩形工件排样优化方法

针对规格板材件的矩形工件排样问题,提出一种支持一刀切工艺约束的放宽式搜索算法,利用多规格板材组合的构造算法,依据工件的总面积形成多种可行的板材组合;根据组合的总面积大小排序,优先选择面积较少的组合进行排样,单片板材的排放采用组化策略和启发式的排样规则;在多规格板材的排样过程中如果排样失败,则针对组合中还未排样的板材所构成的组合进行放宽式替换,再重复上述排样过程,以此搜索最佳板材组合,从而使所有工件可以排放且板材利用率最高。实验结果显示:该算法行之有效,测试结果相对于文献报道的算法具有一定优势。     

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。     

单一矩形排样中板材的最优分割

单一矩形排样是在企业生产中广泛存在的问题,当排样受剪刃长度约束时板材的分割是影响板材利用率的重要因素。本文结合连分数算法,采用分支定界原理提出了一种新的板材分割算法。同己有研究成果的对比计算说明本文算法可以得到更好的分割方案。