一维下料问题的优化算法及其编程

提出了一种下料方案的算法,结合Kantorovich建立的线性规划模型,给出适合一维下料问题的数学模型.设计了一种求最优解的算法,并对最优解进行了分析.利用计算机编程完整地实现了一维下料问题的优化,解决生产中广泛存在的一维下料问题.     

蚁群算法在一维下料优化问题中的应用

研究了一维下料优化问题,建立了一维下料的双目标多约束数学优化模型,并给出了求解模型的蚁群算法的具体实现过程;针对模型的特殊性,提出了零件编码和将所有下料方式首尾连接转化为蚂蚁路径的方法,并讨论了初始化参数变量的选择问题。通过一维下料实例进行验证,计算结果表明,此算法可逼近理论最优解,收敛速度较快,理论上可以解决多规格大规模的一维下料优化问题。     

一维下料问题的启发式方法

针对单一规格的一维下料问题,提出一种新的随机启发式搜索算法,在求出所有可能切割方式的情况下,搜索出最优解,而且保证最后一根原材料余料长度最长,方便以后下料.对于多规格原材料情况的一维下料分解为多个单一原材料的一维下料问题来进行求解.计算表明,与启发式算法或者遗传算法相比较,随机启发式搜索算法结构简明,易于编程,计算速度快,节材效果优.     

一维下料CAD系统的测试与评价

采用一维下料CAD系统生成线材的下料方案,可明显提高材料利用率。根据优化目标和工艺约束,通过实验示例,对多种影响较大的一维下料CAD系统进行比较分析,供系统设计者和用户参考。     

基于混合顺序启发式算法的一维下料问题

针对一维下料问题,提出一种改进的混合顺序启发式算法。该算法修正了传统顺序启发式算法的待切子集选择策略,采用广度搜索算法在有限时间内解决终止条件问题,根据用户最大时间容忍度动态地改变参数。最后采用C#进行编程,实现了该算法,通过对比证明算法的有效性。该算法在马鞍山钢铁公司车轮分公司正式使用了两年多,使切割率提高4%。     

面向可加工性的复杂约束状态下一维优化下料

根据目前对优化下料问题的研究现状,指出优化下料问题应综合考虑产品设计、生产、制造过程,给出了影响一维优化下料问题的复杂约束状态;以可加工性好和原材料利用率高为目标,建立了复杂约束状态下以综合资源消耗最少为目标函数的优化下料问题的数学模型;提出并实现了非定长优化和定长优化相结合的两阶段一维优化下料方法。最后,通过实例验证了所提方法的实用性和有效性。     

基于改进BFD算法的多规格一维下料系统

针对现有的计算机下料系统在算法和工作流程方面存在的不足,提出基于改进BFD算法的多规格一维下料求解方法,同时引入流程再造的思想,改善优化下料的工作流程,在此基础上开发了新型的计算机优化下料系统。     

基于在线检测动态一维下料问题的GPU并行蚁群算法

随着在线检测技术发展,生产线上的物料需要根据检测结果进行快速切割。已有一维下料优化问题是根据全局目标进行建模的,其最优化算法不能满足实时调整切割方案的要求。本文首先根据物料在线检测及切割特点提出了动态多规格一维下料优化问题,并给出最优化模型;然后结合GPU特点创建并行蚁群算法来求解多规格动态一维下料问题,以保证在有限时间内求得近似最优结果;经过算法分析证明,对于大规模数据变量,并行蚁群算法效率高于传统蚁群算法。通过实验表明,在大规模数据量下,此并行蚁群算法与传统蚁群算法和分支定界算法相比,能够在较短时间内得到较优切割方案。     

单一尺寸矩形件下料问题的一种精确算法

针对机械制造业领域的单一尺寸矩形件下料问题,提出一种基于整数规划和约束规划的精确下料算法。首先在板材上刻画W+1条等距的水平基线;然后建立下料问题的整数规划数学模型,求解出最优下料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,画出最优下料方案图。将这里算法与文献中单一尺寸矩形件下料算法进行比较,数值实验结果表明,这里算法求得的下料方案板材利用率更高。     

整数非线性规划方法优化下料问题

探讨了生产实际中一维下料的优化问题,建立了下料问题的非线性整数规划的数学模型,并通过LINGO程序获得该优化模型的解。该方法适用于较大规模的型材下料问题,能够提高原材料的利用率。     

多板材单一圆片剪冲下料的一种优化算法

讨论多板材单一圆片剪冲下料问题,即使用剪冲工艺将若干种不同尺寸的板材剪冲出一定数量的单一尺寸圆片,优化目标是使得材料利用率尽可能的高。文中采用由圆片条带组成的规范多级排样方式,简化剪切工艺;采用多板材组合下料方案,提高下料利用率。首先运用动态规划算法确定圆片在每种板材中的排样方式;然后运用整数规划算法确定多板材组合下料方案。计算结果表明,对于板材使用张数无约束问题和有约束问题,文中算法生成的下料方案比文献中算法生成的下料方案,下料利用率分别提高了1.75%和1.38%。     

基于工业PC的R型变压器铁芯开料数控系统

介绍了自行研制的Ｒ型变压器铁芯开料数控系统的构成、特点及功能。在给出了铁芯硅钢片数学模型的基础上介绍了ＣＮＣ软件的设计。     

基于遗传算法的多种切削方式集成参数优化

切削参数优化是零件工艺方案优化的一项重要内容。首先说明了多种切削方式集成参数优化的可行性,建立了以生产效率和生产成本为目标函数,考虑机床、切削力、零件表面粗糙度等约束条件的集成多种切削方式的参数优化模型,并用遗传算法进行求解。最后,开发了不同切削方式的集成参数优化系统,实例证明了集成参数优化方法及系统的实用性。     

基于改进模拟植物生长算法的高速宽铅带连轧机优化设计

为解决传统优化设计方法设计的铅带连轧机存在的问题,基于改进模拟植物生长算法对其进行了优化。以轧辊对数、轧制速度、轧辊直径、轧制量等为决策变量,轧制铅带质量、设备运行可靠性以及综合经济性为优化目标,通过对模拟植物生长算法的改进,结合高速宽铅带多辊连轧机构建了优化模型。通过实际算例,进一步介绍了该方法的实际运用,同时也证明了该方法在多工艺参数优化设计方面有着独特的优点。     

面向ASP应用的多目标物流配送路径算法研究

探讨了在将第四方物流和ASP引入到物流配送活动中后，如何规划物流配送中车辆安排和路线优化的MVRP问题。提出了一种先分类再确定路线的二阶段法优化算法，该算法首先采用“容重比平衡法”确定车辆配装，然后设计一种改进遗传算法对配送路线进行优化。通过改进遗传算法进行“群体位元交配”、变异率逐代递减等操作来优化多车辆配送路线，避免搜索范围过小和陷入局部最优现象，最后采用固定字串长度(FSL)的二元矩阵编码方式解决了各车辆配送站点数目不相同的问题。     

基于ERF的切削颤振控制建模与仿真的研究

针对电流变阻尼器抑制切削颤振存在的困难,设计了一种流动与剪切混合模式的电流变阻尼器。介绍了电流变液及电流变阻尼器的工作原理和性能特点;基于Bingham塑性理论,建立了流动与剪切混合模式的电流变阻尼器的力学模型。实验与仿真结果表明,电流变阻尼器能很好地实现振动的实时控制,并能有效地抑制切削颤振的发生。     

基于JIT思想的关重件工序计划生成算法研究

针对多品种小批量生产的特点，提出了一种基于JIT生产模式的工序计划生成启发式算法，并建立了数学模型。算法采取物料“平行顺序移动”方式，以逆工艺路线的顺序编制关重件的工序计划，编制过程中考虑了工序单件工时跨多个工作日的情况，同时通过设置监控节点来应对在特定生产周期内安排超负荷生产任务的特殊情况。最后给出了算法示例。     

基于编码对象模型的自动查重与赋码算法研究与应用

从编码对象域和编码粒度等方面,系统研究了"编码对象模型"的概念及其关键点,提出了基于编码对象模型的批量数据自动查重、相似度约束查重和自动赋新码的算法。这些算法在信息编码管理平台中的应用表明,能大幅度提高查重与赋码的工作效率。