冲压件的智能排样

本文提出针对冲压件的一种基于知识的智能优化排样技术。把数学方法、子目标法、启发式搜索法及符号推理方法有机集成，协同求解。首次将制件下料技术的作业性作为排样的一种约束条件，探讨了智能优化排样的一些关键技术方法。     

冲裁件自动优化排样系统的开发

应用VisualBasic6.0程序语言,编制冲裁件自动优化排样系统,代替人工从众多排样方法中选择最佳方法,并计算出其作业量,以指导下料操作人员的生产作业,确保原材料的利用率为最优。     

一种针对板材余料的排样优化方法

在板材加工过程中,会产生一定的板材余料,为了加强板材余料的管理和利用,降低企业生产成本,提出采用图像处理的方法得到余料板材的形状尺寸信息,并对余料板材进行分类,根据待排零件通过关键词搜索对余料板材进行查询;在分析国内外有关二维排样问题的研究基础上,以Auto CAD为载体利用Object ARX语言的优势进行程序设计,采用遗传-蚁群算法得到待排零件的排样序列,利用碰撞检测和包络矩形原理实现余料板材的半自动优化排样。     

金属冲压智能排样法

针对冲压件排样过程如何进行有效的控制和规划并使局部优化策略朝着有利于全局优化的方向发展的需求，提出数学方法、子目标法、启发式搜索法及符号推理方法并行求解的智能优化排样方法。首次将制件下科技术的作业性作为排样的一种约束条件，探讨了智能优化排样的一些关键技术。     

冲裁件优化排样系统的开发

借鉴单排多边形顶点算法的思想 ,构造了改进的多边形顶点算法 ,并开发了冲裁件优化排样系统。该系统能快速地计算出普通单排、普通双排、对头单排、对头双排的排样结果 ,并给出零件的优化排样方案 ,系统效率高、实用性强 ,运行稳定。     

矩形件排样的一种优化算法

排样问题是一种总体资源分配问题，这里根据矩形件排样的工艺要求，提出了矩形件排样的一种近似算法，将一块板材分成三部分，每部分排一种零件，使得减料方便，提高了劳动生产率。     

冲裁件智能排样系统的研究

提出Hopfield人工神经网络与遗传算法相结合的算法,进行了智能排样系统的研究。该系统通过读入冲裁零件排样图形,自动计算出排样结果,并输出零件的优化排样图形。实例分析结果表明。该系统不但具有良好界面和人机交互功能,而且排样自动化程度高、提高了材料利用率。     

基于余料的五金零件排样系统研究与开发

对基于余料的五金零件排样系统进行了研究。设计了AutoCAD与系统之间的接口,用来识别和编写DXF格式文件。在导入余料和零件DXF文件的基础上,进行基于包络矩形的半自动优化排样,之后,利用交互式排样模块作交互式修改,显示排样结果,输出排样DXF文件。系统对中小型五金零件加工企业具有一定的实用价值。     

智能排样算法分析与展望

简要介绍了排样布局问题的基本内容,阐述问题求解的几种常用智能排样算法,分析并提出了算法的发展方向。     

冲压件的合理排样

冲压生产的废料分为工艺废料和结构废料。搭边和余料属于工艺废料,它与排样的合理性及冲压方式有关。结构废料由产品的形状引起,不易改变。一般情况下应设法减少工艺废料,提高材料的利用率。现将我厂冲压生产中的合理排样,提高材料利用率的情况介绍如下。     

二维轮廓嵌套加工刀轨生成算法

提出一种新的刀轨生成算法,成功解决了由通用等距方法的刀轨加工而成的凸台和凹槽在嵌套时产生干涉的问题。该算法只需要三次等距即可计算出凸台和凹槽加工刀轨,并且能够处理包含自由曲线的轮廓。最后给出的算例验证了该算法的有效性。     

计算机辅助排样技术基础分析

本文分析了计算机辅助排样(CAN)的基础技术,它包括计算机技术、数学、图形学、人工智能等。其中计算机技术是CAN的下层基础,为计算机辅助排样提供前提性条件;数学、图形学、人工智能是CAN的上层基础,为CAN算法设计提供理论依据,并分析了相应的各类排样算法的层次性关系。     

消毒剂对汽车内饰皮革材料表观影响的研究

通过擦拭或喷洒的方式,用75%乙醇、84消毒液(500 mg/L)、二氧化氯泡腾片(200 mg/L)3种消毒剂对汽车内饰皮革(包括真皮和PVC革、PU革)材料进行试验。通过对皮革材料试验前后颜色、光泽等指标进行测试,对消毒剂可能带来的质量问题进行研究。结果表明:84消毒液(500 mg/L)不适用于真皮消毒。     

数控直角剪排样优化系统研究

通过对直角剪裁的特征分析,提出了一种正交阵列排样的优化新算法,在算法中将机床的加工特征作为约束函数,实际应用证明该方法可以有效地解决直角剪裁排样。     

连续冲裁优化排样系统OptiPunch

介绍了一个新开发研制出来的二维几何形状连续冲裁优化排样系统OptiPunch。它可以应用于许多领域,如钣金件连续冲裁、服装片料连续排样和皮革制鞋等行业。论文中论述了该系统所使用的原理和方法,并给出了几个典型算例。     

钢板加工中计算机排样技术研究及应用

对于实际计算机辅助排样中多种约束情况进行分析,基于线性规划理论,建立了多约束条件下排样系统的数学模型,并设计实现了一个面向钢板机械加工的优化排样系统。     

基于重心NFP的二维不规则形状排样算法

提出了一种基于重心NFP的二维不规则多边形排样算法，算法主要包括临界多边形计算和排样定位选优等内容。该算法以多边形来表示板材和待排零件，通过求解临界多边形NFP来得到多边形之间的所有靠接（排放）位置。为了在NFP中进一步得到优化的靠接位置，在NFP的基础上提出了重心NFP的概念，通过选择重心NFP中的最低重心位置来确定零件的排放位置。在零件的排样次序算法上，提出了顺序递归排样算法和遗传算法，以降低排样过程中形成的空腔所造成的浪费。该算法可处理板材和零件均为不规则形状的排样问题，允许零件在全角度范围内进行旋转，并可处理板材内部带孔洞或者边界形成空腔等特殊情况。     

基于遗传算法的排料位置优化计算方法

研究了优化排料过程中如何提高计算效率的问题。基于遗传算法提出了一种高效的排料位置优化计算方法,并通过算例证明了所提出方法的有效性。     

碰靠定位算法在不规则件排样优化中的应用研究

基于不规则零件碰靠算法的思想,提出了最小静矩吻合碰靠定位方法。将碰靠定位的参考区域限定在入排零件当前排样高度最低的未排空间内,零件以不同入排角度进行正交靠接排放和定位,以零件定位后的静矩最小作为排样方案优劣的评估规则。在自动碰靠算法基础上,设计了交互排样中的点对点交互碰靠算法,实现零件以任意碰靠方向进行最优布局调整,为完善自动排样提供了有效的辅助作用。