板材横截锯改进优化下料算法研究与设计

针对板材横截锯优化下料问题,分析了求解该问题的分支定界算法、基因遗传算法的优缺点,并在此基础上提出了一种将丽种算法有机结合、各取所长的改进下料算法。实验证明,采用此方法编制的优化程序出材率比国外同类优化软件高2％～3％。     

板类零件分组下料优化研究

针对金属结构件生产过程中板类零件大规模集中下料问题,一种基于工艺与形状特征的下料零件分组下料优化方法被提出。该方法首先将待下料零件按材质、板厚及加工工艺相似性进行分组,然后构建一种能够描述零件形状特征的零件特征矩阵,并设计一种人工神经网络算法求解该零件特征矩阵与零件分组之间的映射关系,根据这种映射关系对待下料零件进一步分组。通过对零件分组下料优化,可以提高零部件的齐套性、降低在制品数量,并且能够有效解决排料效率和材料利用率相互矛盾的问题。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

支持多任务集中下料的零件分组优化方法

在多任务集中下料中,针对算法在处理大规模零件下料问题时易陷入时间效率和材料利用率矛盾的问题,提出基于下料零件样本的分组优化方法。该方法首先利用零件样本完成大部分待下料零件的过滤分组,将形成的零件球体中心作为初始聚类中心,对余下的零件进行硬C均值聚类;然后基于零件下料配合特征将零件相似组重组为若干个分组,在优化中根据各组材料利用率对零件的组间分布进行动态修正,合并各组优化结果,得到原问题的下料方案。基于该方法开发了一种条材优化下料系统,实际应用表明,相对于没有零件样本参与的随机分组优化,该方法在处理多任务集中下料时可以获得更优更稳定的下料方案。     

多规格—维型材优化下料

针对工程实际中常见的多规格一维型材下料问题,本文根据原材料数量是否满足下料要求将该问题分为完全下料和不完全下料两方面,分别建立优化模型。在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,提出求解该类问题的混合遗传算法,并编制相应软件。最后给出一个工程项目的下料算例,实际使用表明,本文方法的效果是令人满意的。     

基于坯料重量的板簧优化下料系统方案设计

针对提高板簧下料工序材料利用率的问题,提出一种基于簧坯坯料重量的板簧优化下料系统设计方案,详细阐述了板簧优化下料原理、下料系统方案构成、系统关键技术组成.通过该方案的实施,对提高板簧下料时的材料利用率、降低生产成本具有一定的实用意义.     

利用计算机进行优化下料

生产中常要求随时按照生产计划对进库原材料迅速进行优化套裁，提高材料的下料利用率。本文介绍的利用计算机代化下料方法，已在AST—386计算机上运行通过，经使用效果良好。一、优化下料的数学过程优化下料的基本数学过程是子代化→线性规划→整数规划，以此得到最优整数解。1．子优化过程设参与套我下料的零件有M种，则会有K=2M－1之多的零件组合方式，每一种组合方式又可有多个下料模式。对这些下料模式，要进行于优化，即首先通过设定一个下料分料要求，在众多的下料模式中优化出一批下料余量符合要求的下料模式。以己种零件下料为例…     

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。     

包钢80t转炉环弧段钢板下料展开方法

本文论述了采用机械设计二维绘图软件ＳＩＧＲＡＰＨ对包钢８０ｔ转炉环弧段钢板下料展开方法。该方法可为焊接工艺提供精确的下料尺寸，从而提高了材料的利用率，节约了加热及模锻能源，同时也为同类产品的下料展开提供了一种斩新的方法。实践证明，此方法简便易学，准确无误。     

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。     

套裁下料问题的模型分析及实现

套裁下料问题是许多行业经常遇到的实际问题,尤其在机械行业更为突出.根据下料问题优化目标的不同,建立了3种不同数学模型,给出了分支定界算法,并采用Visual Basic与MATLAB混合编程来实现.通过实例验证,表明该模型和算法能够准确地辅助工程技术人员得出最优下料组合方案,达到合理利用材料,降低制造成本的目的.     

基于MATLAB和Lingo的AHP角钢优化下料方法研究

使用MATLAB软件,利用Lingo语言的非线性规划优点,通过Java编写的GUI来解决铁塔角钢下料的多参数优化问题,最后利用层次分析法来评价模型的多次优化结果,提供给生产决策者角钢的最优切割方法以配合生产加工以提高原料利用率。通过接收原料长度、需求长度与数量、切缝宽度四个模型基本参数,该方法计算出切割模式、种类、根数三个约束条件的上下界,自动生成格式化的可查看与编辑的Lingo程序并计算出最优决策结果。方法的多次运算结果表明,其可适用于同类型情况下全局最优下料结果的计算。     

基于SigmaNest的板材下料问题研究

阐述了板材下料问题研究应考虑的实际注意事项,以SigmaNest排料软件为研究平台,对某企业实际板材下料方案进行优化改善,建立余料管理方案,确定了生产机型投产的最小经济批量,将板材的利用率从平均69.2%提高到79.6%,为企业带来了显著的经济效益,也为二维下料生产企业实际应用提供参考价值。     

磨损状况下聚晶金刚石钻头切削齿的切削参数求解

针对磨损状况下PDC钻头切削齿的切削参数预测方法尚未建立,无法很好地开展等磨损布齿设计的问题,建立了磨损齿的几何模型,并提出了求解切削参数的零点遍历法。基于MATLAB平台对零点遍历法进行编译,并对切削齿的切削弧长、切削面积和切削体积进行求解。结果表明,提出的零点遍历法能够用于磨损齿和未磨损齿的切削参数求解（误差在2%以下）;结合切削齿的受力与磨损模型,能够预测PDC钻头每颗齿的磨损趋势。     

基于X射线衍射线形分析的铝合金切削表层晶体特征研究

为深入研究高速高效加工条件下材料表层晶体特征形成机理,提高铝合金构件服役性能,同时解决传统观察法较难得出晶粒尺寸与位错密度统计学规律的问题,立足微观,以铝合金7050-T7451为研究对象,将材料学与物理学中基于X射线衍射线形分析的Modified Warren-Averbach和Modified Williamson-Hall方法引入切削加工表层微观组织分析中,实现了不同切削速度下切削表层微观组织结构的定量研究。研究表明,高速切削条件下已加工表面以刃位错为主,得出了位错密度值（高达1015m-2以上）与位错密度变化规律,并从塑性变形及能量角度解释了其形成机理;拟合出了晶粒尺寸分布曲线,并通过分布函数分析了已加工表面晶粒分布均匀性;当切削速度高于4500m/min时可以得到位错密度相对较低、晶体尺寸较均匀的已加工表面。     

现代切割技术在数控切割中的应用

现代切割技术是基于计算机信息技术,针对切割下料设备,对传统切割技术加以改进,发展成为优化套料技术,克服了传统钢材切割的缺点.晋煤集团机电总厂使用的FASTCAMR套料软件是数控切割机配套的优化套料软件,通过合理使用套料软件,提高了钢材综合利用率,提高了切割效率和切割质量.     

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。     

基于微波热裂法的陶瓷切割技术

针对传统陶瓷切割方法普遍存在的高污染、高噪声、低切割面质量等缺点,提出了一种基于微波热裂法的陶瓷切割方法。阐述了微波热裂法的切割原理, 开发了实验装置,该装置所形成的微波能束为有效加热区域直径约6 mm的圆形热源。通过实验研究了利用该热源切割四种陶瓷（玻璃、碳化硅板、氧化铝板和氧化锆板）的机理。研究结果表明：吸波陶瓷内部的微缺陷处有爆破点产生,这有利于降低陶瓷材料切割所需宏观温度（玻璃：85 ℃,碳化硅：230 ℃）;非吸波陶瓷表面涂覆的石墨层中有微放电痕迹产生,进而可获得偏移较小的切割轨迹;与激光热源相比,微波热源具有更广泛的适用性和更低成本的优点。     

Effect of hardening on the machinability of C22 steel under drilling operations using twist HSS drill bit

For metallic or composite materials, the judicious choice of cutting conditions depends on several factors that may be of such objectives (time, cost of production, material removal rate, etc.) or constraints (cutting force, temperature in the machining area, consumed power, etc.). The quality of the results depends on the optimization method and the efficiency of the algorithm involved. In this paper, graphical and particle swarm optimization (PSO) methods are proposed. They aim to determine the optimal cutting conditions (cutting speed and feed per tooth) in slotting of multidirectional carbon fiber reinforced plastic laminate (CFRP), referenced G803/914, with three knurled tools having different geometries. The experiences that led to the measures of roughness, temperature, cutting efforts, and consumed power are made in the same working conditions with cutting speed ranging from 80 to 200 m/min and feed per tooth from 0.008 to 0.060 mm/rev/tooth. The results illustrate that for the graphical method, the optimum cutting speed depends on the performance “maximum total removal rate” and is the same for all the studied knurled tools while optimum feed per tooth depends on the “roughness” performance: its value depends on the tool geometry. For the PSO technique, optimum cutting speed and feed per tooth values are variable and depend on the tool geometry.     

Optimization of multi-pass face milling using a fuzzy particle swarm optimization algorithm

In this paper, a simple methodology to distribute the total stock removal in each of the rough passes and the final finish pass and a fuzzy particle swarm optimization (FPSO) algorithm based on fuzzy velocity updating strategy to optimize the machining parameters are proposed and implemented for multi-pass face milling. The optimum value of machining parameters including number of passes, depth of cut in each pass, speed, and feed is obtained to achieve minimum production cost while considering technological constraints such as allowable machine power, machining force, machining speed, tool life, feed rate, and surface roughness. The proposed FPSO algorithm is first tested on few benchmark problems taken from the literature. Upon achieving good results for test cases, the algorithm was employed to two illustrative case studies of multi-pass face milling. Significant improvement is also obtained in comparison to the results reported in the literatures, which reveals that the proposed methodology for distribution of the total stock removal in each of passes is effective, and the proposed FPSO algorithm does not have any difficulty in converging towards the true optimum. From the given results, the proposed schemes may be a promising tool for the optimization of machining parameters.     

定向内冷车刀及其切削性能

针对镍基高温合金切削过程中存在的过热烧伤问题,提出采用定向内冷切削方法提高冷却液在切削区的换热效率。采用FLUENT软件建立定向内冷车刀的流场与温度场模型,分析微流道结构对刀具换热性能的影响,对刀具微流道结构进行设计,研制了定向内冷式切削系统。采用相同的切削加工参数,在干切削、外部浇注切削和定向内冷切削三种冷却环境下进行镍基高温合金切削对比试验,分析了冷却方式对切削力、切削温度、加工表面粗糙度和表面微观形貌的影响规律,结果表明：定向内冷方法可有效减小切削力并降低切削温度,获得表面粗糙度更小、纹理更为规整的加工表面。