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。     

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.     

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.     

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。     

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。     

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.     

Ant-Q算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题,该优化问题可用与或树描述,即把矩形件优化排料问题变换为寻找一棵面积比率最大的二叉树问题.使用Ant-Q算法能够有效实现这种树搜索,从而求得矩形件优化排料问题的优化解.     

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。     

一种矩形件优化排样综合算法

提出了应用于矩形件优化排样中的关键算法：条料生成算法与填充算法．把二者融合在一起，提出了一种适用于矩形件优化排样的最小残料算法．该算法依据残料大小决定条料，并对空白矩形进行有效填充，可快速得到排样结果．将其与模拟退火算法相结合，能够跳出局部搜索，最终可获得近似总体最优的排样结果．     

绘制直角锥管与矩形锥管相贯件展开图的数学模型

直角锥管与矩形锥管相贯件属于较难下料的一类钣金件,为使下料准确,需要精确计算出展开图上各点的坐标,本文通过建立直角锥管与矩形锥管相贯件展开图的数学模型,获得了展开图上各点坐标的计算公式.     

多种群蚁群算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题。将多种群蚁群算法应用到矩形件优化排料问题求解中,优化试验结果表明可获得比基本蚁群算法更好的效果,为矩形件优化排料这类NP完全问题提供了新的思路和方法。     

一矩形斜含于另一矩形的充要条件

能否从矩形(5×4)中裁下矩形(6 1)?钣金工下料时会遇到这样的问题。在数学上即是问(6×1)可否斜含于(5×4)。一般的提法是,在何种条件下,一个给定的矩形(L×h)可斜含于另一个给定的矩形(a b).本文得到两个充要条件,此即,[定理2]与[定理3],分别对应于l相似文献   

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.     

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.     

改进邻域搜索算法的矩形件排样优化研究

针对矩形件排样问题,给出精确的数学优化模型,提出一种改进邻域搜索算法的求解方法.为了克服一般邻域搜索算法易陷入局部最优解和搜索效率低的缺点,挖掘矩形件排样的问题特征,提出反悔算子、距离受限邻域算子、以"满足容忍度"接受劣解等3种新的改进策略.以矩形件排放顺序为编码,利用"最下左填充算法"进行解码,优化矩形件排样方案.对...     

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.     

一种基于Web Service的网络化优化下料系统

结合分析传统优化下料技术存在的问题,阐明了网络化优化下料的意义.在此基础上,提出一种新的基于Web Service的网络化优化下料系统,并对系统的构建过程、体系结构和运行机制进行了阐述.系统以Web 服务为中心,通过建立不同粒度的服务和支持多层次的服务调用,将网络化的多软件协同优化计算模型有机地融合到下料系统当中.实验表明本所提出的系统能有效地提高下料的总体优化利用率.     

基于匀质块五块模式的矩形件非剪切排样算法

基于匀质块五块排样模式对一类矩形件非剪切排样问题进行了研究.基于动态规划和隐枚举的思想设计了无约束矩形件非剪切排样问题的匀质块五块排样算法.与文献中的矩形件非剪切排样算法的对比试验表明:这种算法能够快速给出问题的最优解，而且可以降低板材切割工艺难度并减少矩形件的分拣成本.与2种矩形件剪切排样算法的对比进一步表明了引入“非剪切”的经济效益.     

一维下料方案的遗传算法优化

在对一维下料方案数学模型分析的基础上，提出了一种基于遗传算法的求解方法。主要思想是把零件的一个顺序作为一种下料方案，并视作组合优化问题来求解。在求解过程中，给出了应用遗传算法求解关键问题的编码、解码方法、遗传算子及适应离函数的定义，并根据这算法开发出一维下料方案的优化系统。实际应用表明，采用该方法求解一维下料方案，可提高材料的利用率，而且还可以提供多个优化方案。     

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。