一种启发式矩形毛坯带排样算法研究

介绍一种两维矩形毛坯带排样问题的改进启发式递归算法,它基于递归结构和分支定界技术.首先初始化板材作为一个块,考虑目前的块,算法选择一个毛坯,将毛坯放在块的左下角,然后用水平或竖直的剪切线将未使用空间分为两个更小的块,便于进一步递归求解.使用上下界来去除无用的分支,缩短运算时间.将该算法和遗传算法相结合,先通过遗传算法确定所有矩形毛坯较优的排放顺序和排放方式,然后使用递归排样生成排样图,通过比较不同的矩形排放序列对应的板材利用率,最终得到较优的排样方案.测试数据表明了该启发式优化算法的有效性.     

基于CASE推理的排样算法

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。本文提出一种基于ＣＡＳＥ推理的优化排样算法，基本思想是对每块板材的布局都进行ＣＡＳＥ推理，选取ＣＡＳＥ中的最佳布局，若没有相应的ＣＡＳＥ、则调用启发式算法搜索。算法不但避免了组合爆炸，加快了排料速度，而且具有满意的材料利用率。实际应用表明算法是成功的。     

矩形件和任意多边形排样问题的算法及应用

探讨了矩形件和任意形状图案的抽样优化问题的遗传算法求解，提出了剩余矩形表示法和条形图表示法。对于矩形排样，剩余矩形表示法提高了板材利用率，更容易得到较优解。对于任意形状图案排样，条形图表示法直接利用位图排样，不对图案作任何限制（允许有孔洞），排样速度很快。该算法已应用于智能印花分色系统中。     

二维板材圆形件剪冲的四块排样算法

针对二维板材圆形件剪冲下料问题,提出一种基于四块排样方式的下料算法.这种排样方式将一张板材划分成四个块,在每块中排放具有相同长度和方向的条带;条带中排放若干行同种圆形件.构造排样算法生成单张板材上圆形件的四块排样方式,首先确定圆形件在条带中的布局;然后构造递归算法生成条带在块中的布局;最后采用隐式枚举算法确定板材的最优四块划分.采用列生成算法调用上述排样方法生成多个不同的排样方式,按照单纯型原理择优选择一组排样方式形成下料方案,并对小数解进行圆整操作.使用文献例题和实际生产实例将本文算法与文献算法进行对比,结果表明: 本文算法下料方案板材利用率比四种文献算法分别高0.49%, 0.32%, 6.04%和1.50%, 计算时间能满足实际应用需要.     

存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题研究

针对存在表面缺陷原材料的矩形件优化排样问题是一个组合优化问题,提出了一种单亲遗传算法求解方法.研究了将矩形件在板材上的排样转换为遗传算法特定编码的方法,通过单亲遗传算法的遗传算子进行优化搜索,最终得到矩形件排样的最优次序和排放方式,用基于矩形件与板材内靠接临界多边形最低点的排样算法实现在表面存在缺陷原材料上的自动排样.排样实例表明,该优化排样算法行之有效,具有广泛的适应性.     

适合“一刀切”剪切方式的矩形件排样算法

本文以满足剪板机加工工艺要求,提高板材的利用率为出发点,研究了大量国内外有关矩形件排样的各种算法,总结了适合普通剪床"一刀切"剪切方式的丁字尺算法,模拟退火算法,分层排样算法,并给出了算法的实现过程,方法简单易懂易编程,适合大规模矩形件排样,能提高材料利用率和下料效率,期待这些排样算法能为进行矩形排样的学者和从事生产实践的技术人员提供参考价值。     

基于小生境遗传算法的矩形件优化排样

将小生境遗传算法应用于计算机辅助排样领域,提出了一种改进的解码算法--高度调整法,将高度调整法和小生境遗传算法相结合,用于求解矩形件排样问题.该方法首先将矩形件的排样问题转化为便于优化求解的排列问题,然后应用小生境遗传算法的全局优化概率搜索能力进行优化求解,优化计算过程中应用高度调整法将排样序列转化为排样图.用该算法对文献中的两个算例进行了求解,结果表明该算法是行之有效的.     

机械加工车间板材数控下料方法分析

当前工业机械生产领域中,板材下料是其加工生产作业环节中的重要关键程序,其板材下料直接关系到其生产环节效率、质量以及成本,因此工业行业领域关于机械加工板材下料研究广泛且深入,大多围绕着其板材套裁排样和数控切割优化上面.笔者结合个人经验,主要研究探讨基于AutoCAD平台开发的板材排样软件和DXF文件标准的条件环境下,提出板材数控加工生产过程中,代码自动生成和仿真加工生产的的方法,通过该方法能够使得AutoCAD软件及其图形信息资源得到更深层次和广泛深入的应用.     

基于改进小生境免疫遗传算法的船体建造板材图形排样

讨论了基于改进小生境免疫遗传算法的不规则图形排样问题,提出一种基于排挤机制的小生境技术结合传统改进免疫遗传算法的方法.通过实例比较,分别采用遗传算法、改进免疫遗传算法和小生境免疫遗传算法对排样问题的解决和优化.经过船体建造板材套料实验研究,在大规模不规则图形排样过程中免疫算子和基于排挤机制小生境技术结合遗传算法的应用中,具有较好的全局寻优表现和收敛速度,该算法是有效、可行的.     

多规格板材电机圆片下料算法研究

在电机制造过程中涉及将硅钢片切割成圆片用于加工成定子和转子,为了研究多规格板材情况下,考虑主动生成余料的电机圆片下料问题,提出多规格板材电机圆片下料算法进行研究分析。下料方案由切割工艺简单的直切排样方式组成,排样方案由旧余料和标准板材两个部分生成,并且在使用标准板材生成排样方式时,允许产生新余料供后续订单使用。采用动态规划技术生成直切排样方式,并运用顺序法优化下料方案,设定余料上限约束保持库存数量。对某电机厂实际生产的多个连续订单进行实验,结果表明:本文算法符合实际生产流程,在不增加切割工艺复杂度的同时可有效降低生产成本。     

冲裁条带三块排样方式的动态规划算法

讨论冲裁件无约束两维剪冲排样问题.采用三块排样方式,简化切割工艺.排样时用2根呈T型的分界线将板材分成三块,同一块中所有冲裁条带的方向和长度均相同.采用动态规划法确定所有可能尺寸的块里面条带的最优组合,采用枚举法确定2根分界线最优位置,目标是使排样方式的价值达到最高.使用文献中的例题对该文算法进行了测试,将算法与著名的T型排样算法和两段排样算法进行了比较.实验结果表明,该算法得到的排样方式的价值高于以上两种著名算法,而且计算时间合理.     

融合蚁群算法和遗传算法的矩形件排样问题研究

提出融合蚁群算法和遗传算法来求解矩形件排样问题.考虑到蚁群算法和遗传算法各自的优缺点,该融合算法前阶段采用遗传算法获得排样问题的部分优化解,把它作为蚁群算法的初始信息素分布,后阶段利用蚁群算法求得最优排样序列,最后求得最优排样图.计算实例表明:与单一遗传算法相比较,该融合算法可达到更好的排样效果.     

三维方形板材切割的聚合启发式混合算法

针对三维方形板材切割问题,提出一种有效的三维切割问题的聚合启发式混合算法（AG_HA）。该算法基于三维装箱的基本块,利用评估规则对可聚合基本块进行局部聚合,然后运用启发式算法得到初始切割方案,最后利用遗传算法对切割方案进行优化。对具有代表性测试数据的计算结果表明,该算法是解决三维方形板材切割问题的一种有效方法,且可与目前经典算法竞争。     

基于改进遗传算法的线材排样优化

针对线材排样优化问题,在分析线材排样方案数学模型的基础上,提出了基于改进遗传算法的优化求解方案。该算法设计了一种新颖的遗传算子,包括顺序交叉算子、线性变异算子、扩展选择算子。实验表明,该算法逼近理论最优值,而且收敛速度快,较好地解决了线材排样问题。     

工艺约束策略下的二维不规则零件排样算法

针对已有排样算法在实际工业生产情况下缺乏对零件工艺约束等问题,提出一种基于工艺约束策略的二维不规则排样算法(PCTNA)。该算法结合临界多边形算法,通过对零件内含有的空洞进行填充,实现提高被加工板材材料的利用率;再通过引入等距偏移思想,解决实际生产时所需要的零件间的工艺间隙问题。通过对欧洲排样问题兴趣小组提供的测试算例进行实验测试,从12个测试算例的测试结果得到平均时间优化比率为10.33%,平均路径优化比率为11.06%,实验结果显示PCTNA可以降低排样的切割时间和减少路径,提高切割效率。     

基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式

对大规模矩形件排样问题提出一种精确、可生成一种新的满足剪冲下料工艺需求的排样方式:基于单毛坯条带的矩形件最优两段排样方式.采用动态规划算法生成最优单毛坯条带,通过一维背包算法确定条带在级中的排样方式和级在段中的最优排样方式,选择最优的两个段组成排样方式.对传统文献中的43道大规模基准测题进行计算,有38道测题达到最优,剩余5道测题的优化结果与最优化结果的比率达到99.9%,每题的平均计算时间仅用2.17s.结果表明,本文算法优于经典两段和著名的T型排样算法,在解决大规模矩形件排样具有高效性.     

板料优化中基于满排方案的启发式搜索算法

提出了一种适用于板料排样优化的基于满排方案的启发式搜索算法，它克服了现有众多排样算法执行效率低、对板料多规格缺乏支持的缺陷，使板料排样的执行效率和优化率均得以显著提高。     

定序列矩形件优化排样的二维搜索算法

为了提高矩形件排样时材料的利用率,针对定序列矩形件优化排样问题,本文在"基于最低水平线的搜索算法"的基础上,提出了一种改进的矩形件优化排样算法——基于最低水平线的二维搜索算法.此改进算法在"基于最低水平线的搜索算法"基础上,进行了排样宽度的二维搜索,并将该改进算法与其他算法进行实例排样比较,排样结果表明,改进后的排样算法能有效地利用排样时产生的空白区域,在提高材料利用率上具有可行性和有效性.     

基于遗传算法的二维排样优化方法

遗传算法是一种全局最优化的数值优化方法,由于搜索过程不依赖梯度信息、不易陷入局部最优解,它适合解决各类优化问题,尤其是复杂的非线性问题.二维排样是典型的组合优化问题,应用遗传算法,建立了排样优化问题的数学模型,提出了解决这一问题的有效算法,开发了实用的排样软件,并给出了计算实例.     

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打印程序。并列举了几个排样实例，使材料利用率明显提高，本程序采用ＢＡＳＩＣ语言编写，运行于ＰＣ系列微机上，通用性强，使用方便可靠，可以适用于各种冲压零件的排样。