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.     

应用三块排样方式求解二维下料问题

本文采用顺序价值修正框架和三块排样方式求解二维下料问题。该框架顺序生成排样方案中的各个排样方式(排样图),用每个排样方式满足部分毛坯的需求,直到满足全部需求为止;动态调整毛坯价值,使毛坯价值趋于合理;多次迭代生成多个不同的排样方案,实现优选。采用的三块排样方式通过不完全枚举法生成,其中最多包含三种毛坯,从而有利于简化下料工艺。通过与线性规划算法比较,说明在毛坯需求量较小的情况下,本文算法能有效减少板材消耗量。     

基于最佳断点的圆形件T形下料算法

【目的】圆形件下料问题广泛存在于工业生产中，如汽车、船舶零部件的制造等。通过提高材料利用率，减少切割成本可有效降低企业生产成本。基于此，提出了一种基于最佳断点的圆形件T形下料算法。【方法】首先根据需求的圆形件种类生成多规格的标准条带，然后根据规范长度求得点长度集合，再用全容量动态规划算法生成排样方式，遍历断点长度集合，得出最佳断点长度和排样方式，确定排样方式的使用次数并加入排样方案，直到满足所有圆形件的需求；最后根据价值修正公式不断调整圆形件价值，通过迭代生成多种排样方案，以防算法陷入局部最优。【结果】与文献数据相比，该算法能够提高材料利用率，降低切割成本。【结论】实验结果表明，该算法在降低企业生产总成本上具有有效性。     

面向制造业的可加工性矩形件优化下料方法

下料问题被广泛应用于制造行业.针对制造业中大规模、多尺寸的矩形件下料问题,以材料成本和切割成本最小作为优化目标提出一种可加工性矩形件下料优化方法.通过多次迭代生成多个下料方案,选择最小的总成本作为最优解.采用递归算法生成由2个段组成T形排样方式:一段含水平条带;另一段含竖直条带,且都支持一刀切工艺.为了尽可能获得全局近...     

圆形冲片的最优排样算法

基于无约束圆片排样问题的排样方式,给出圆形冲片的最优排样算法．该算法易于软件实现,可生成圆形冲片条带剪切下料最优UCCP排样方式。     

一种变压器硅钢片下料算法的设计与实现

硅钢片是变压器铁芯、电动机的主要原材料。提高硅钢片利用率、减少原材料成本是相关企业重点关注的问题。文章针对变压器厂铁芯车间下料提出一种基于余料控制的套裁下料算法,在考虑主动生成规范余料的基础上排入梯形毛坯,同时采用改进的顺序分组启发式算法(improved sequential grouping heuristic,ISGH)实现毛坯的横纵剪切,保证每次生成的排样方式满足规范余料价值和毛坯填充价值之和最大化,直到所有毛坯全部排完,从而得出最优排样方案。经验证,该算法运行时间合理,可以在一定程度上减少原材料成本、提高硅钢片的利用率。     

两阶段启发式算法在矩形件排样中的应用

针对定制式木门家具生产过程中板材资源利用率低和常规启发式排样算法得到的排样结果切割工艺复杂的问题,采用启发式排样和优化排序相结合的方式,提出了两阶段排样方式和遗传算法相结合的组合式矩形板材排样算法。以两阶段排样方式为基础,通过对排样过程中物块摆放时会遇到的5种情况分别给出对应处理方案,提出了两阶段启发式排样算法,同时利用改进的遗传算法进行板材组号的排序优化。测试结果表明,该文算法取得了98.11%的最高资源利用率,算法输出排样方案的板材切割工艺得到了优化,提高了实际生产中板材切割的生产效率并降低了生产与时间成本。     

带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。     

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.     

一种圆形片剪切排样的高效递归算法

制造行业经常采用剪切和冲裁工艺将金属板材切成圆形毛坯. 本文提出一种算法,用于生成多尺寸圆形片条带的剪切排样方式. 该算法采用剪切工艺简单的多级排样方式,每一刀切下一根水平或竖直的条带,每根条带中可以有一排或多排同尺寸的毛坯. 采用递归算法确定每根条带的方向和所含毛坯排数,以便使下料利用率达到最高. 实验计算结果表明所述算法在计算时间和提高材料利用率两方面都较有效.     

一种基于三段排样圆形毛坯下料算法

为研究板材上的圆形毛坯下料问题,将矩形板材分成两个不对称的直角梯形段和一个平行四边形段,在三个段中分别采用递推算法确定条带的最优组合,从而得到一种排样方式;并利用线性规划模型求解解决圆形毛坯下料的整个方案。实验结果表明:不对称的梯形分割比对称的梯形分割获得更高的材料利用率;采用递推算法比动态规划求解的背包问题算法确定的排样方式少。     

多线材一维下料问题的求解策略

本文将线性规划与增强顺序法相结合,求解多线材一维下料问题.采用具有全容量特性的解法,一次生成多个排样方式,按比值法选择新排样方式.实验结果表明:对于文献中报道的一些例题,运用算法可降低线材成本;和商业一维下料CAD系统相比,在下料方案的线材成本相同的前提下,本文算法可大幅度缩短计算时间.     

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。     

同直径圆形片条带剪切排样的递归算法

采用简单的多级排样方式和递归方法,提出一种新的解决同直径圆形片条带剪切排样问题的递归算法,并用该算法对251块相同的板材,取不同的毛坯直径进行计算机模拟实验.计算可得使用多级排样方式时平均计算时间为0.067s,平均下料利用率为72.84%,比用单一X向级排样方式提高1.23%,比用单一Y向级排样方式提高2.01%.该算法在计算时间和提高下料利用率方面都比较有效,可以用于指导生产实践.     

对AgraWal单一矩形排样算法的改进与扩展

讨论单一矩形剪切下料排样方式最优设计问题,给出更为贴切的上界,从而改进Agrawal算法．Agrawal以图解方式说明规范多级排样方式中包含最优剪切割方式,现给出这一结论的数学证明．扩展无约束算法用于解决有约束排样问题．     

面向集中下料的钣金排样编程系统

研制一个面向钣金集中下料生产模式的优化排样及数控切割／冲孔机编程系统ＡｕｔｏＣＵＴ,该系统集成了钣金自动排样,交互排样,工艺设计,图形自动编程,以及下料零件库的建立与管理,下料计划的自动生成,下料信息管理等功能,详细说明了ＡｕｔｏＣＡＤ系统的总体结构及运行流程,面向对象的数据结构和系统主要功能模块。     

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.     

面向集中下料的钣金排样编程系统

研制了一个面向钣金集中下料生产模式的优化排样及数控切割／冲孔机编程系统ＡｕｔｏＣＵＴ,该系统集成了钣金自动排样、交互排样、工艺设计、图形自动编程,以及下料零件库的建立与管理、下料计划的自动生成、下料信息管理等功能．详细说明了ＡｕｔｏＣＵＴ系统的总体结构及运行流程,面向对象的数据结构和系统主要功能模块．     

基于VNABC的多规格板材二维下料问题

针对二维下料问题板材单一的特点，研究了多规格板材二维下料问题。板材规格多样、毛坯规格多样且数量庞大，是NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题。针对该问题的特点，将下料过程设计成规整和非规整两个阶段。规整阶段完成每种矩形毛坯的主体下料任务之后，如仍有毛坯剩余，则进入非规整阶段采用BL算法（Bottom Left Algorithm）下料剩余毛坯。根据模型特点，提出变邻域人工蜂群算法（VNABC），设计两种解码策略STD和SLD，并改进了VNABC算法的操作算子。最后，采用响应面分析法对VNABC算法进行参数标定。通过仿真实验将VNABC算法与遗传算法（GA）、改进粒子群优化算法（NUS）、模拟退火算法（SA）、人工蜂群算法（ABC）进行了对比分析，实验结果验证了VNABC解决多规格板材二维下料问题的优越性。     

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。