冲裁件优化排样算法研究

对于冲裁件优化排样这个建立在多约束条件下的复杂优化问题,用单一的任何一种算法都无法找到最优解,本文提出一种用动态定位法和Hopfield人工神经网络相结合的算法,该算法在动态定位的基础上用神经网络进行进一步优化计算.实例分析结果表明,该方法与传统算法相比,不但具有自动化程度高、求解速度快等特点,而且提高了材料利用率.     

互补件排样优化算法的研究

对下料件排样问题进行了深入分析,提出一种互补件排样优化算法.以该算法为核心的排样系统能够根据下料件的图形信息,自动快速地确定排样参数,具有计算速度快、板材利用率高的优点.     

矩形件排样优化贪婪算法及系统开发

针对矩形件排样优化问题,分析了传统近似算法的主要缺陷,在此基础上,提出一种新的排样算法——贪婪算法.该算法的主要思想是在每次排样过程中,都用面积最大的矩形件对板材进行填充.同时,开发了一个矩形件排样优化系统.实际排样结果表明,贪婪算法能够获得比近似算法更有效的排样结果.     

各种排样方式下顶点算法的研究

多边形顶点算法是冲裁排样优化问题的一种新算法。本文在单排顶点算法的基础上，对其它常用排样方式进行了研究，通过对原因形数组的适当拆分和重组构成新的多边形，即可采用在图形内求多边形顶点处宽度的算法，该算法不仅简化了计算，提高了运算速度，而且保证了最优解。     

冲裁参数计算,排样及板材下料的优化设计

本文介绍了利用微机对冲裁参数计算、排样和板材下料进行辅助设计的一种实用程序。对生产中常用的排样方法设计了各自统一的数学模型，编制了图形输入、参数计算、信息化处理、图形输出检验、排样优化、以及冲裁最优排样与板材最优下料图形的显示与拓印程序。     

基于蚁群算法的矩形件优化排样问题

由于蚁群算法具有正反馈并行自催化机制和较强的鲁棒性等优点,逐渐成为一种应用广泛的元启发式算法。针对矩形毛坯在定宽无限长的板材上排样这个NP难问题,提出采用蚁群算法进行求解。采用1种2步法:第1步利用蚁群算法寻找最优底部毛坯排放顺序得到条形料排放顺序,第2步采用一种宽度方向最大填充排放算法来排放每个条形料。并将得到的结果与以往算法的结果进行比较,进一步验证了蚁群算法的优越性及处理矩形件排样问题的有效性。     

冲裁模CAD系统开发

介绍了模具CAD开发过程、冲裁件排样技术及压力中心的简化算法,对工艺可行性检验等关键技术在CAD系统中的实现提出了设想．     

基于特征设计的冲裁弯曲件建模

论述一种基于特征设计的冲裁弯曲件的建模方法。可将冲裁弯曲件看作为冲压加工特征的集合。依据所提出的参考平面体系,顺次建立各个冲压特征,并赋以管理的和工艺的信息,即可完成冲裁弯曲件的建模。     

基于遗传模拟退火算法的矩形件排样

将遗传模拟退火算法运用在矩形件排样中,利用遗传模拟退火算法的全局搜索能力,寻找出排样件最优的排样次序(排列最紧密),再结合基于局部板材利用率最高的填充算法不断填充板材,获得近似总体最优的排样结果。此结果适合应用于大批量、多种类的矩形件优化样。     

矩形件排样优化的双向双原算法

针对矩形件排样优化问题,分析了传统近似算法的主要缺陷,并在此基础上提出了一种新的排样算法-双向双原算法.该算法的主要思想是:首先采用局部最优原则,将板材划分成两段,然后将该分割点设定为两个待排区域的原点,最后采用改进的近似算法对其进行排样.实际排样结果表明,双向双原算法既满足了实际生产的工艺要求,又提高了板材的利用率,获得了比近似算法更好的排样结果.     

基于能量原理的粘弹性阻尼器优化布置

对于粘弹性阻尼器的布置优化,传统的搜索法计算效率较低.本文针对该问题提出了一种适用于初步设计的简单优化方法.首先从能量守恒的角度出发建立地震输入能量与阻尼器耗散能量之间的关系,并结合单自由度体系地震能量反应谱和阻尼器的滞回耗能特性,估算减震结构所需安装阻尼器的总数.然后以阻尼器总耗能最大作为优化目标,根据多自由度体系运动方程,推导出阻尼器在减震结构各层布置数量与结构振型间的关系,从而得出阻尼器优化布置方案.最后结合算例将本文方法与搜索法计算结果进行对比分析.结果表明本文方法能在保证一定计算精度的情况下显著地提高计算效率.     

基于改进PSO算法的风力机优化布置

了更充分地利用风能资源,提高风电场发电量及风电投资成本节省度,提出了一种无网格改进粒子群优化风力机布置的算法．该算法通过增加设计变量个数,直接优化各风力机的安放坐标,取消了划分网格对于风力机安放位置的限制,结合动态罚函数法对风力机间距进行约束的方式进行风力机优化布置工作,提高了该算法的连续性和约束性．通过与其他文献优化结果对比,该算法在风机优化布置问题上具有更强的实用性,不仅实现了合理确定风机布置数量,而且可实现风力机布置位置的连续化,有效提高了风电场总发电量．在此基础上,应用无网格优化模型,研究了风机布置优化方案的度电成本对风速变化的响应程度．研究结果表明：当风力机优化布置方案得到最佳风速时,优化模型将无法再降低风电场的度电成本,此后,风速对风电场度电成本的影响将达到最低,即风电场的发电效率达到最大,风电机组之间相互影响程度也相应达到最低．     

基于OpenGL的车间虚拟布局系统研究与实现

针对建立车间虚拟布局系统面临的主要难点,依次从虚拟车间复杂建模、虚拟场景漫游与碰撞检测、系统实现3个层次逐层深入,进行了理论研究与系统开发.试验表明,应用本研究研发的车间虚拟布局系统,设计者能依据人的直观感受,有效地进行车间布局设计.     

基于遗传算法的多目标双行车间布局改善方法

在原有布局的基础之上,对双行布局车间进行布局改善。建模过程中,以物料搬运成本、改善过程中产生的设备移动成本,以及基于生产节拍的效率成本作为目标,同时考虑到了车间中的通道和各设备的搬运出入点,应用遗传算法进行求解,并进行了适应度函数的尺度变换以避免早熟。通过实例演示了该布局方法的操作过程及有效性。     

基于韧性提升的医疗卫生设施布局优化研究 ——以上海为例

"韧性"具有全过程、多尺度、多领域的属性,基于这一理念来优化医疗卫生设施布局,能更好地应对常态化疫情防控以及未来新的公共卫生事件.以上海这一超特大城市近年来的实践为例,围绕当前医疗卫生设施防养环节相对滞后、基层与郊区相对薄弱、总量冗余度有所不足等问题,提出"夯实两端,优化'防、治、养'一体的服务体系""重心下移,完善多...     

基于遗传算法的桁架结构布局优化设计

利用遗传算法在Matlab语言环境中对桁架结构进行布局优化设计方法的研究,分别选择杆件截面面积、节点坐标、杆件存在状态为设计变量,同时进行截面尺寸、形状、拓扑三个方面的优化.讨论了实现过程中一些问题的处理,利用结构可能的拓扑形式编号为设计变量进行拓扑优化等,提出利用一个变量控制参数boundsops解决了多类型参数联合编码和离散变量的问题,提出一种结构优化设计实用方法.算例表明,提出的基于遗传算法的桁架结构布局优化设计方法进行桁架结构的布局优化设计比较容易实现,简单、有效,可以产生很好的效益.     

基于IFAHP的BIM管线碰撞优化模型

针对BIM管线碰撞技术尚不能根据碰撞位置给出管线的优化方案问题,利用直觉模糊层次分析法(IFAHP)建立了一种BIM管线碰撞优化模型。首先,依据建筑管线施工规范,从施工成本、施工难度、施工安全性和施工美观度四个方面建立了管线碰撞评价指标体系;其次,根据碰撞点位置状况,依据IFAHP构造出不同的直觉模糊判断矩阵,建立相应的直觉模糊决策模型,进而给出不同管线碰撞点的管线优化方案。最后,通过实例验证了该BIM管线碰撞优化模型的有效性和可行性。     

基于SVM的GA及其在农业产业结构优化中的应用

针对遗传算法的特征,提出了通过支持向量机SVM构造遗传算法的适应度函数的新算法,该算法通过统计学习理论指导遗传算法的优化过程,然后又把基于支持向量机的遗产算法应用于农业产业结构优化布局中,结果表明基于支持向量机的遗产算法能较快地全局收敛.     

基于粒子群优化的生物网络布局

基本粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）用于生物网络布局优化存在以下不足：存在影响布局优化的边界效应（boundary effects）,并且仅适用于小规模网络.针对边界效应提出了无边界限制的PSO算法（FPSO算法）.该算法一定程度上减少了边界效应对布局的影响.针对较大规模生物网络布局,提出了具有免疫反向学习特性的PSO算法（IO_FPSO算法）.采用主观评价、目标函数评价和布局准则定量评价进行算法比较,实验结果表明FPSO算法明显优于基本PSO算法,而IO_FPSO则进一步改善了较大规模生物网络布局效果.