基于同质段矩形优化排样问题求解

为有效解决企业实际生产中的矩形优化排样问题,对矩形优化排样算法进行研究,给出基于同质段矩形优化排样问题的求解算法,该算法可同时有效解决企业实际生产中矩形优化排样的单一排样和套裁排样问题。算法首先基于隐式枚举法求出所有同质条带的最优排样及备选同质段,对备选同质段进行规范化处理求出所有的候选同质段,使用候选同质段将板材分成若干个子段,并将矩形优化排样问题转化为完全背包问题,最后基于动态规划算法进行求解。两组应用实例验证了本文算法的有效性。     

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。     

矩形件优化排样算法与系统的研究

为了有效解决矩形件优化排样问题,通过在已有动态规划算法的基础之上,引入多种启发式策略,提出一种带有启发式策略的动态规划算法,并设计和开发了一个基于该算法的矩形件优化排样系统。介绍了系统的总体设计方案。并通过实例测试,讨论了矩形件优化排样算法的有效性和系统的实用性,证明矩形件优化排样算法具有排样过程耗时少、效果好和适用范围广3大优点,可以有效地提高材料利用率和生产效率。     

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。     

冲压工艺数字化设计中的优化排样算法研究与系统实现

毛坯优化排样是冲压工艺数字化设计中的重要环节, 针对优化排样设计中的各种工程约束, 提出了一种新的求解算法———改进的包络矩形法, 避免了图形加密、等距放大技术带来的计算精度和计算效率不高的问题, 可以完成单排、双排、多排等优化排样方式, 在排样方案修改中, 可通过对步距进行修改, 实现自动排样较难解决的嵌套排样问题。提出了在 I DEAS软件平台上实现毛坯优化排样系统的总体框架, 本系统经实际生产验证, 产生了良好的经济效益。     

基于双种群遗传算法的智能排样系统

研究并改进了基于双种群遗传算法的矩形优化排样问题的求解方法.使用不同方式产生初始种群,对不同个体使用不同的具有自适应能力的交叉算子和变异算子,使算法的全局优化能力得到提高.以该算法为基础开发了一个应用于实际生产的智能排样系统,对比文献中的数据进行验证,结果表明在原材料利用率方面本方法高于其他类似的正交排样算法.     

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。     

可减少排样方式数的二维下料顺序启发式算法

讨论矩形件二维下料问题，将板材成本最小作为主要优化目标，将排样方式数最少作为辅助优化目标。提出一种可减少排样方式数的下料算法。该算法基于顺序启发式框架，按顺序逐个产生排样方式满足剩余矩形件的部分需求量，直到矩形件的所有需求量均得到满足为止。它采用一种分组技术选择可用来生成下一个排样方式的矩形件，用这些矩形件生成下一个排样方式后根据顺序价值校正方法调整矩形件的价值，其中每个排样方式均采用动态规划程序生成。将本文下料算法与两种文献算法进行对比，实验结果表明，本文下料算法使用的板材面积比文献算法分别节省了1.12%和0.89%,排样方式数比文献算法分别减少了45.56%和30.79%,且计算时间与文献算法接近。     

基于束搜索的三阶段约束排样算法

基于矩形件三阶段约束排样问题(CTDC),提出基于束搜索的启发式算法优化排样方式、以快速生成同质块三阶段排样方式。采用动态规划确定段的价值。束搜索是一种剪枝的分支定界算法,节点用局部排样方式和余料来表示,对节点的分支,即填充余料。在每一层上选择高潜力的节点作为精英节点做进一步分支,其他节点直接删除不再回溯,这有利于提高算法效率。实验结果表明:算法生成的三阶段排样方式,排样价值高,切割工艺相对简单,且时间相对合理。     

一种矩形排样问题的优化设计方法

研究了在一定矩形板材上排放所需要小矩形的优化排样问题,提出了一种基于四块结构和一般分块排样模式的新方法,分析了四块结构模式和一般分块模式的特点,并且根据该分块的思想建立了动态规划模型.通过对在计算机上随机产生的试验数据的数值计算,表明该方法获得了比遗传算法更好的解,是一种行之有效的方法.类似文中矩形件排样问题完全可以用该方法来求解,选定合理的参数可以在比较短的时间里得到近似最优解,并且该算法具有一定的鲁棒性.如何把这种分块的启发式思想应用到不规则二维排样和一般的三维排样中去是今后的研究目标.     

空白矩形填充和邻域搜索结合的矩形件排样优化算法

针对矩形件排样问题,提出一种新的空白矩形填充算法和邻域搜索算法相结合的混合优化算法.首先,设计空白矩形填充算法时,提出了消除多余空白矩形的方法,以减小计算时间复杂度.其次,利用邻域搜索算法优化矩形件排放顺序,通过挖掘矩形件排样的问题特征,设计了受限距离的交叉和插入两种邻域算子,并提出了特殊算子执行点选择策略.然后,设计...     

基于T型布局方式的异构矩形件下料算法

讨论异构矩形件下料问题,提出一种基于T型布局方式的优化下料算法。首先构造一种约束布局算法,生成矩形件在单张板材上的T型布局方式,然后采用列生成算法,依据当前矩形件剩余需求量,迭代调用上述约束布局算法,生成一个虚拟下料方案,按照不产生多余矩形件原则,选取虚拟下料方案中的部分布局方式加入到实际下料方案中,更新当前矩形件剩余需求量,重复上述步骤,直到矩形件剩余需求量为零。采用文献中基准例题将本文算法与3种文献中算法进行比较,数值实验结果表明,本文算法比3种文献中算法分别节省3.93%,1.27%和1.17%的板材。     

优化排样技术在专用数控机床中的应用研究

针对航空工业隔热橡胶实际生产下料问题，运用运筹学理论，建立了矩形件优化排样数学模型，并提出了一种矩形件优化排样算法，在此基础上开发了优化排样程序，能够自动快速的生成优化排样下料图，并将排样结果生成DXF文件输送到数控系统，数控系统根据所得到的图形信息进行加工。经实践证明，该数控系统能够有效地提高工件的加工效率和加工质量。     

一种基于遗传算法的钣金零件排样算法

钣金类零件是通过压力成形技术制造的一种应用广泛的零件,现今钣金件的数字化制造手段日益广泛。钣金工艺设计是钣金设计和制造之间的重要连接环节,科学合理的工艺是生产优良产品的重要因素。但钣金产品的工艺设计水平却远远落后于其设计和制造水平,成为了制约产品质量和成品的瓶颈。本文以一种复杂的锂电池箱体为例,对钣金件的数字化制造进行研究。首先提出了钣金件数字化集成制造的总体流程,研究了钣金件的设计、展开、板材的排样、激光切割、数控冲压和折弯等技术,实现了锂电池钣金箱体的集成制造。     

匀质条带五块布局方式及其生成算法

针对矩形毛坯无约束二维布局问题,提出一种匀质条带五块布局方式。这种布局方式将板材划分为5个矩形块,每个块由包含同种毛坯的匀质条带组成。构造五块布局方式的生成算法:首先采用动态规划方法生成所有可能尺寸的块中匀质条带的最优布局;然后采用隐式枚举和分支定界技术考察板材所有可能的五块划分方式,按照板材布局价值最大原则确定板材的最优五块划分,得到最终的五块布局方式图。数值实验结果表明,这种算法能有效地提高板材布局价值。     

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。     

基于人工干预的饭金零件排样算法

针对飞机钣金零件排样中存在大量的凹形零件,这些零件尺寸差异较大,将人工干预排样与改进的最低水平线搜索算法相结合,对凹形零件内部再加以利用,提出一种可满足实际生产需要的排样算法.该算法利用最小包络矩形把不规则零件转化成矩形零件,并由人工选择凹形零件的凹形区域,利用传统的最低水平线搜索算法改进后的算法进行排样,若遇到凹形零件则在其中插入尺寸相对较小的零件,直到零件排至板材末端.自动排样完毕进入人工干预阶段,在一些空白区域再次排入零件,从而得到利用率较高的排料图.实验结果表明,将该算法应用到钣金零件排样系统中,无论是在系统运行时间上还是在排样利用率方面都能得到满意的效果.     

一种分阶段式匀质块最优矩形件排样方法

在生成排样图案时,应同时考虑材料利用率和切割过程的复杂性.提出了一种用于生成矩形件剪切割方式的分阶段式排样方案的算法.它仅允许一种尺寸的毛坯出现在匀质块中,从而简化了切割过程.该算法采用隐式枚举算法和动态规划来确定最佳优化排样方案,以使材料利用率达到最大.通过文献中的测题,将该算法与普通T形排样方式算法、普通两段排样方...