基于两段排样方式的剪冲下料优化算法

针对金属板材剪冲下料问题,提出一种基于两段排样方式的优化算法。下料过程分两个阶段:第1阶段将板材剪切成条料,第2阶段将条料冲压出零件。两段排样方式把板材划分为两个段,每个段包含一组相同长度和方向的条料,每根条料仅包含同种零件。首先构造排样算法生成单张板材上零件的两段排样方式,采用动态规划技术确定条料在段中的优化布局,采用启发式方法确定板材的最优两段划分。然后构造下料算法,通过调用上述排样算法生成一系列排样方式,按照板材使用张数最小原则确定每个排样方式的使用次数,得到下料方案。对比文献中基准例题的计算结果表明,本文算法的板材下料利用率高于其他3种文献算法,并且计算时间合理。     

基于两段方式的圆形片约束排样算法

讨论圆形片约束排样问题,提出一种两段排样方式生成算法。两段排样方式用一条分界线将板材划分为两个段,每个段由相同长度和方向的条料组成,每根条料排放同种圆形片。首先确定所有可能尺寸的条料中圆形片的排样方式;然后采用背包算法,生成所有可能尺寸的段中条料的排样方式;最后依据板材排样价值最大原则,确定段的分界线位置,得到整张板材上圆形片的两段排样方式。将本文算法和文献算法进行比较,数值实验结果表明,本文算法排样价值高于文献算法。     

带剪刃长度约束的圆形片二维优化下料算法

钣金制造企业经常采用剪冲工艺将金属板材剪冲出圆形片,用以生产各种零件,优良的下料算法可以提高板材的下料利用率。现提出一种带剪刃长度约束的圆形片下料算法,这种算法将板材分为4个块,每个块中包含相同长度和方向的条带,每个条带中包含同种圆形片。首先运用递归技术构造4块布局方式的无约束生成算法和有约束生成算法;然后采用线性规划算法迭代调用无约束布局算法,生成第1部分下料方案,采用顺序启发式算法顺序调用有约束布局算法,生成第2部分下料方案;最后,组合两部分下料方案形成最终下料方案。数值模拟实验结果表明,采用该下料算法板材利用率高于文献算法。     

复合条带三阶段排样方式的生成算法

提出复合条带三阶段排样方式用以解决无约束二维剪切排样问题。该排样方式用3个阶段将板材切割成毛坯,首先用水平刀具将板材切成复合条带,然后用竖直刀具将复合条带切成初始毛坯,最后用水平刀具将初始毛坯切成具有精确尺寸的毛坯。采用背包算法生成该种排样方式,该算法求解两个背包模型分别生成条带在板材中的布局和毛坯在复合条带中的布局。采用文献中基准测题,将文中排样方式与文献中5种重要的排样方式进行比较。实验结果表明,文中复合条带三阶段排样方式平均排样价值高于以上5种排样方式,且切割工艺比较简单。     

基于分段排样的铁芯迭片混合下料优化算法

分段排样方式用于大型发电机定子、转子的圆形和扇形两种迭片的下料.在下料排样图中,一根条带所布局的片型和尺寸必须相同,最多可出现3排迭片.为了简化切割工艺,板材中两个段的条带方向相同,且同一段中的条带长度相同.提出一种生成两段式的混合排样算法,混合的迭片包括圆片和扇片.提出扇片的转置布局,扇片在条带中有竖向放置与横向放置...     

圆形片剪冲下料问题的一种求解算法

求解圆形片剪冲下料问题,即解决如何用最少的板材切割出所需的全部圆形片毛坯。本文提出一种生成圆形片条带四块下料方案的确定型算法。首先采用动态规划技术生成排样方式,然后采用基于列生成的线性规划技术迭代调用排样方式生成算法生成下料方案。采用测题将本算法与直切下料算法与T型下料算法进行比较,研究结果表明,本算法生成的下料利用率高于以上两种经典算法。最后通过一个下料实例的解表明:所提出的算法在计算时间和下料利用率两方面都有效。     

基于普通块的四块排样方式及其生成算法

针对矩形件无约束二维剪切排样问题,提出普通块四块排样方式及其生成算法。这种排样方式首先将板材划分成4个普通块,然后将普通块切成条带,最后将条带切成所需要的矩形件。普通块由条带组成,每刀在普通块上仅切下一根条带,连续被切下的两根条带的方向互相平行或垂直。首先采用背包算法确定条带中矩形件的最优布局,然后采用递推算法确定普通块中条带的最优布局,最后采用隐式枚举法确定板材的最优四块划分。采用2组文献例题将本文算法与文献算法进行比较,实验结果表明,本文算法排样价值高于4种文献算法。     

约束二维排样问题的一种求解算法

讨论有约束二维切割排样问题,即将板材切割成若干种矩形毛坯,其中每种毛坯的数量有上界约束,优化目标以使板材所切割的毛坯总价值(排样价值)最大。采用五块排样方式简化切割工艺,将板材切割成五块,每块切割成所需毛坯。构造一种基于隐式枚举和分支定界思想的算法生成五块排样方式:(1)计算所有可能尺寸的块的排样价值;(2)选择排样价值最大的五块组合生成五块排样方式;(3)采用文献中的基准测题,验证文中的有约束五块排样算法。研究结果表明,文中算法平均排样价值比文献中的3种算法分别高出12.85%,4.52%和1.89%,且算法计算时间较短。     

基于均匀条带排样方式的二维下料启发式算法

条带结构排样方式在机械制造业下料领域有广泛的应用。针对矩形件二维下料问题,提出一种基于均匀条带排样方式的启发式下料算法。下料方案包含多个排样方式,每个排样方式满足部分矩形件的需求量。首先构造均匀条带四块排样方式的约束排样算法;然后采用列生成法反复调用上述约束排样算法生成各个排样方式,直到所有矩形件需求量得到满足为止。采用文献中的基准例题,将本文下料算法和文献中下料算法进行比较,数值实验结果表明本文下料算法能有效地提高板材利用率,且计算时间能满足实际应用要求。     

基于最优同质块的分段式矩形优化排样

为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化算法进行研究,提出基于最优同质块的分段式矩形优化排样算法,有效解决了企业实际生产中的剪切排样问题。该算法首先使用剪床将板材剪成不同长度的子段,然后在子段上基于最优同质块进行优化排样。算法将板材的分段问题以及最优同质块在子段上的最优排样问题均转化为背包问题,并基于动态规划算法求解;使用枚举法求解最优同质块排样。将板材分成若干个子段使算法可以有效解决长板排样问题,使用最优同质块对子段进行优化排样使算法的优化性能得到提高。两组实例应用表明本文算法优于文献中的其他算法。     

减少切割成本的圆形件下料优化算法

针对圆形件下料问题,从减少条带数量的角度考虑降低下料总成本,提出一种基于顺序价值修正的启发式下料算法.一个下料方案由一个或多个排样方式组成,每个排样方式均采用T形结构布局.T形结构用一条分界线将板材为两段,同一段中所有条带的方向相同、长度相等.首先,根据所需的不同圆形件直径确定所有的断点长度,再将其代入排样方式生成函数...     

冲压工艺实例修改方法

提出一种冲压工艺实例修改方法,分两个阶段生成新冲压工艺方案。第一阶段,在旧工艺方案的基础上,根据新旧冲压件特征匹配对,进行特征之间的映射和转换,并且通过特征和刃口的关联,进行刃口的替换、删除和增加,自动生成新冲压工艺初始条料排样图;第二阶段,对已生成的初始排样图进行刃口修补,校核刃口间顺序约束、特征约束、最小工步约束和距离约束,并且仿照旧冲压工艺参数的计算方法重新计算新冲压工艺参数,从而生成最终工艺方案。并通过实例验证该方法的有效性。     

基于多级排样方式的单一矩形件卷材下料算法

讨论了单一矩形件卷材下料问题,即采用剪切工艺将卷材切割出一定数量的同种矩形件,目标为使得所耗费的卷材长度最小.提出一种基于隐式枚举法和动态规划算法的优化下料算法.切割过程由2个阶段组成,第1阶段将卷材切割成宽度相同、长度不大于剪刃长度的段,第2阶段将段切割成矩形件.首先,采用隐式枚举法确定所有需要考察的段的长度,并采用...     

一种"一刀切"式矩形件优化排样混合算法

对"一刀切"矩形件排样问题,提出一种将启发式递归与免疫克隆算法相结合的混合优化方法。首先,提出一种启发式递归算法,利用该算法逐次生成利用率最高的条料,直到所有矩形件均生成条料;然后利用免疫克隆算法全局搜索能力强的特点,对这些条料序进行搜索重组,使其所用的板材数最少,即使总的板材利用率达到了最大。对两个典型算例进行计算,并与相关文献比较,表明了算法的有效性。     

矩形件单一排样问题的一种精确算法

针对机械制造业领域的矩形件单一排样问题,即在长宽为L、W的板材里排放最多个数的长宽为l、w的矩形件,提出一种基于整数规划和约束规划的精确排样算法。首先在板材上刻画W+1条等距的水平基线;然后建立单一排样问题的整数规划数学模型,求解出最优排样方案所对应的每条基线上排放的水平矩形件和竖直矩形件个数;最后采用约束规划模型求解出每个矩形件在基线上的具体排放坐标,画出最优排样方案图。将本文算法与文献中的单一排样算法进行比较,结果表明,本文算法求得的板材排样方案中可以排放更多的矩形件,板材利用率更高。     

约束剪切问题的三块排样方式及其生成算法

讨论了矩形件有约束剪切排样问题,即在一张板材上剪切下若干种已知尺寸和价值的矩形件,约束每种矩形件允许剪切的数量不能超过其需求量,优化目标为使板材剪切出的矩形件总价值最大。提出了一种三块排样方式及其生成算法。这种算法用两条互相垂直的剪切线将板材分成3个块;对于每个块,排放一个矩形件在其左下角,将其剩余部分划分为2个子块;将子块看作块继续递归排样,直到其无法再容纳矩形件为止。采用基准例题将本文算法与文献算法进行实验对比,结果表明本文算法排样价值比4种文献算法分别高0. 35%,0. 31%,0. 19%和0. 37%,且计算时间可满足实际应用需要。     

冲压条带二维优化排样问题的一种启发式算法

针对条带在板材中的优化排样问题,提出一种启发式算法。这种启发式算法的基本思想是每刀从板材上剪切下一根水平或竖直条带,直至板材被剪切完,并且在每次剪切时按照板材排样价值最大原则确定条带的方向和宽度。首先,计算所有可能尺寸的条带的价值,按照条带价值最大原则确定条带中零件的最优布局。然后,采用动态规划原理按照从小到大顺序依次生成板材上的条带优化排样方式。采用文献中的基准例题,将本文算法与多段排样算法、三块排样算法和四块排样算法进行比较,数值实验结果表明本文算法排样价值更高,并且计算时间可满足实际应用的需要。     

基于两阶段排样方式的卷材下料算法研究

讨论矩形件卷材下料问题,采用切割工艺简单的两阶段排样方式采进行下料。这种排样方式采用一组平行于卷材宽度方向的剪切线将卷材切割成多个条带,然后将每个条带切割成所需要的矩形件。首先,构造一种有界背包算法确定矩形件在条带中的优化布局;然后,采用基于列生成的线性规划算法调用上述有界背包算法生成排样方式;最后,采用顺序启发式算法,用当前矩形件剩余需求量反复调用线性规划算法生成各个排样方式,直至每种矩形件剩余需求量均为零,组合各个排样方式形成下料方案。将本文算法与2种文献算法进行比较,计算结果表明,本文算法下料方案比2种文献算法分别节省1.97%和1.66%的卷材。     

矩形件五级剪切排样方式的一种生成算法

针对钣金件二维切割排样问题,提出一种满足剪切要求的五级排样方式及其生成算法。这种排样方式将板材划分为5个级,每级中只排放同种矩形件。首先,确定所有可能尺寸的级中矩形件的最优布局方式和级的最大排样价值;然后,采用隐式枚举技术考察板材的所有可能的5级划分,选择排样价值最大的一个作为最终解。采用文献中的基准例题将本文算法与文献算法进行比较,数值实验结果表明本文算法具有如下优势:排样价值高于两段排样算法、四块排样算法、三阶段排样算法、匀质条带三块排样算法和复合条带三阶段排样算法;生成的排样方式切割工艺比较简单;算法计算时间较短,可以满足实际应用需要。     

矩形件二维正交排样的一种混合遗传算法

讨论矩形件二维正交排样问题,即将一组已知尺寸的小矩形件正交地排放到一张大矩形板材中,寻找一个排样方式使得板材的利用率最高。将基于随机键值的遗传算法与布局策略相结合,提出一种混合遗传算法。用混合遗传算法确定矩形件的排样序列。按照排样序列,将矩形件按顺序逐个排放至板材中,每次排放矩形件时,在空闲矩形空间集合中选择一个最佳空闲矩形空间来排放当前待排矩形件,沿着该矩形件的上边和右边分别将多余空闲空间划分为两个子空闲空间,将子空闲空间添加至空闲矩形空间集合,按照上述规则继续下一个待排矩形件的布局操作,直至板材无法再排入矩形件为止。采用文献中的基准例题来测试本文算法,并与文献算法进行比较。实验结果表明,本文算法优于两种典型的文献算法。