基于ACIS和优化排料的手机创新设计研究与实现

利用3D造型软件开发平台ACIS可以快速地生成造型各异的构件.优化排料的目的是根据给定待排样品对板材进行最优切割使得板材的利用率尽可能的高,利用ACIS软件生成手机构件,然后应用优化排料算法对手机进行优化布局.实验结果表明,该算法能够加快设计速度,拓宽设计思路,能够增强构件概念设计的创新性.     

一种分阶段优化的排料算法

提出一种基于分阶段优化的排料算法.在算法的第一阶段,在排料前先估算本阶段用到的原板材尺寸和数量,将权重因子超过阅值的待排件均匀分布在其上.在排料过程中再根据待排件权重因子和组合因子动态调整空闲区域的排料布局,从而可大幅度降低排料算法复杂度,提高板材利用率.在第二阶段,将剩余待排件合理排放在原板材上,在排料即将结束时,可根据相邻因子确定排料布局以减少废料碎片.生产实践表明,这样研制出的排料系统利用率高、布局合理,能满足工业上的一刀切要求.     

基于树型编码的矩形布局算法

优化布局的目的是根据给定待排零件对板材进行最优切割使得板材的利用率尽可能地高。本文提出一种基于遗传算法的矩形件排样布局算法，该算法直接采用布局树(二叉树)作为种群编码，并重新定义了相关的适应值函数、重组和变异等遗传算子。实验和应用表明算法是成功的。     

一种改进的启发式布局算法

提出了一种带部分举的启发布局排样算法，对板材的选取和单块大板材的排样采用启发算法，以提高排样速度；对小规模板材和切割科料则采用穷举算法，以减少切割损耗，讨论了算法所采用的超时限制，阈值的自适应调整等技术，实际应用表明算法是成功的。     

求解板材排料问题的新方法

§１．引言 板材排料问题是家具、包装、地毯等行业常见的一个问题．它是指将一批不同种类的待排矩形件全部排放在给定的板材上,使排料所用的板材数量尽可能地少,即板材的利用率尽可能地高．实质上是一个组合优化的二维布局问题,从计算复杂性来看,是一个ＮＰ完全问题,但至今还没有找到解决该问题的有效多项式时间算法．寻求其近似最优解的近似算法是目前解决该问题的途径之一． 国内外已有不少学者在布局问题方面作了一些研究．如有用模拟退火算法解决大规模排料问题,但其解过分依赖于模拟退火算法冷却进度表的参数的选取,而且该算法…     

一种基于四叉树结构的排料算法

提出了一种利用四叉树结构来描述矩形物体排料过程的算法。为了确保排料布局的合理性，满足工业上的一刀切要求，需采用组合规则和邻接规则来合成矩形块，这样做还可减少废料碎片、降低算法复杂度、提高板材利用率。     

基于重要度的矩形工件优化填充排样算法

大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题,属于NP2hard问题。矩形件优化排样已广泛应用于板材切割、瓷砖铺设、服装裁剪等行业。在实际排样工作中发现,决策者对工件的选择不仅要考虑大小、工件费用、铺设利用率等诸多因素,往往还需要考虑颜色、花式、铺设方式等因素。基于这种状况,引入排样属性重要度的概念,提出了基于重要度的矩形工件优化填充排样算法,使用计算机辅助排样。通过实例排样表明了该算法的有效性和实用性。     

基于重要度的矩形工件优化填充排样算法

大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题,属于NP2hard问题。矩形件优化排样已广泛应用于板材切割、瓷砖铺设、服装裁剪等行业。在实际排样工作中发现,决策者对工件的选择不仅要考虑大小、工件费用、铺设利用率等诸多因素,往往还需要考虑颜色、花式、铺设方式等因素。基于这种状况,引入排样属性重要度的概念,提出了基于重要度的矩形工件优化填充排样算法,使用计算机辅助排样。通过实例排样表明了该算法的有效性和实用性。     

排料算法优化

用计算机进行计算、优化排料是剪、冲裁等材料加工过程中非常值得关注的问题。对贵金属、特种材料和高档装饰材料等,提高它们的利用率具有明显的经济效益。 排料优化问题依照算法和材料的不同可分为矩形板排料和连续带排料两大类。在剪裁加工中材料大多为矩形板材,常采用矩形板材优化排料算法。有时还要把冲剪顺序、冲剪方式等作为附加条件考虑在优化过程中。这类优化过程中按工件形状又分为两类：复杂工件排料、矩形工件排料。矩形板材排料过程中工件种类多,尺寸各异。 在连续冲裁加工中材料大多为宽度给定的连续带,工件种类单一。按照…     

基于PSO-SA算法的优化排料研究

现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-SA优化算法,对板式办公家具木质材料的优化排料方式进行建模。PSO-SA将PSO算法的优点与SA算法的优点运用在算法的实现中,并将两种算法进行有效结合,使之达到最良好的优化效果。尽量避免和减少其余料的产生和浪费,达到利用率最高的目的。同时提高辅助材料的价值和可用性。     

基于动态分割与合一的排样算法

提出一种于动态分割与合一的优化排样算法,基本思想是分割之后,尽量将相邻的余料合并成较大的余料参与下一轮排祥,这不仅增加了排祥大件的可能性,而且也增加排样优化的机会,同时减少零件之间的空隙余料碎片,从而提高了切割速度。     

Sequential optimization approach for nesting and cutting sequence in laser cutting

The economy of the laser cutting process depends on two productivity issues: (i) nesting, a classic problem of finding the most efficient layout for cutting parts with minimum material waste; (ii) cutting sequence, which targets the optimal sequence of edges of the parts to be cut for minimum cycle time. This paper presents a two stage sequential optimization procedure for nesting and cutting sequence for the objectives of maximizing material utilization and minimization of ideal (non-cut) travel distance of laser cut tool. However, the focus of this paper is the development of solution technique for optimal cutting sequence to any given layout. Simulated annealing algorithm (SAA) is considered to evolve the optimal cutting sequence. The proposed SAA is illustrated with the optimal material utilization layout obtained using sheet cutting suite software, a professional rectangular nesting software package. The robust test carried out with five typical problems shows that the SAA proposed for cutting sequence is capable of providing near optimal solutions. The performance comparison with two literature problems reveals that the proposed SAA is able to give improved result than GA and ACO algorithms.     

考虑多目标优化的一维排样系统

对于常见的一维下料问题,采用顺序启发式算法设计排样系统。在保证较高材料利用率的同时,考虑多个优化目标的实现,如减少排样方式数,优先使用短材料,增加最后一根原材料上的余料长度等。通过对各个目标设定不同的优先级,可生成满足实际生产环境需要的排样方案。经过与其他多种优化算法的实验结果比较,证实本文排样系统的优越性。     

一种快速的有约束矩形件优化排样模型

为了有效地解决有约束的矩形件优化排样问题,提出一种快速的求解算法;通过比较待排样矩形件的不同排样模式,选择最优排样方案。算法完全基于解析计算,虽不能寻找理论最优解,但相比于各种启发式算法大大提高了排样速度。实验结果表明,算法能够在较短的计算时间内获得满意的排样效果,是一种效率较高的有约束矩形件排样算法。     

Automatic layout of 2D free-form shapes based on geometric similarity feature searching and fuzzy matching

Two-dimensional (2D) irregular layout is widely applied in various manufacturing processes, such as sheet metal cutting, shipbuilding, and electronic component placement. An efficient layout algorithm can effectively improve the material utilization, thereby reducing manufacturing cost. But the free-form shape layout problem is very challenge as it is difficult to exactly represent a free-form shape. There is not an efficient method currently available for the 2D free-form shape layout. This paper proposes a method based on the geometric similarity feature searching and fuzzy matching for the 2D free-form shape layout. The freeman chain code is developed to describe the contour information of shapes and forward-lines to form the basis of the layout strategy. A strategy based on fuzzy matching is proposed for the layout, which includes searching geometric similarity features using the longest common subsequence and the proposed placement algorithm to complete the collision. Three computational experiments are conducted to analyze the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method is feasible and effective with the good applicability to achieve a high filling rate in reduced time.     

生成矩形毛坯最优两段排样方式的确定型算法

排样价值、切割工艺和计算时间是排样问题主要考虑的3个因素.文中提出一个新的基于排样模式的确定型排样算法——同质块两段排样算法,此算法适合剪冲下料工艺,在实现工艺简化的同时提高了排样价值时间比.首先通过动态规划算法生成最优同质块,然后求解一维背包问题生成块在级中的最优排样方式和级在段中的最优排样方式,最后选择两个段生成最优的两段排样方式.通过3组经典测题对该文算法进行了测试,将算法与4种著名算法进行了比较.实验结果表明,该文算法的优化结果好于以上4种著名算法,有效地提高了板材利用率,并且计算时间合理.     

基于遗传算法的大规模矩形件优化排样

大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题，属于NP-hard问题．实际工程中对一个排样方案一般有满足“一刀切”的工艺要求，“一刀切”要求增加了对排样的约束．提出的优化算法，将矩形匹配分割算法作为遗传算法染色体的解码器实现一个排样方案，用遗传算法进行排样方案的全局搜索．算例比较表明，该算法可以求得满足“一刀切”约束的最优解．