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.     

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．     

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.     

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。     

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。     

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.     

半无限规划的递归二次规划算法

本文对于半无限规划问题提出了 WHP 递归二次规划算法,并证明此算法具有整体收敛性。     

求Ramsey数最优下界值的递归算法

要确定每个具体的Ramsey数的数值是相当困难的,至今人们只求出了为数很少的几个Ramsey数的数值.人们在研究Ramsey数性质的同时,也在估计Ramsey数的数值,得出了某些Ramsey数的下界值,但工作进展缓慢.本文提出了一种计算Ramsey数最优下界值的递归算法,该算法利用当今关于Ramsey数的最新结果,能得出Ramsey数的目前最优下界值.1 算法描述不妨将本算法定名为G,参数个数为1个以上(可变化),算法允许递归调用,其输出值为Ramsey数的目前最优下界值.C(k_1,k_2…,k_n)表示以k_1,k_2…,k_n作为输入,通过算法G所得到的输出结果,即C(k_1,k_2…,k_n)表示的是G算出的Ramsey数N(k_1,k_2,…,k_n;2)的目前最优下界值,其中N(k_1,k_2…,k_n;2)的含意与文献[2]中有关含意相同.算法G:     

模幂运算的一个递归算法

模幂算法广泛应用于公开密钥加密技术。在分析已有模幂算法基础上,提出模幂算法的递归实现,省去了模幂算法中指数的二进制化过程已经对指数的扫描过程,简化了算法。     

盲检测的递推算法

在ε均衡概念基础上,提出了对含公零点SIMO(单输入多输出)信道的盲均衡算法。该算法充分利用发送符号属于有限字符集的先验知识,先用ε算法盲检测少量发送序列,然后再用递推算法恢复出发送信号。仿真结果表明:不管信道是否包含公零点,文中提出的算法性能都明显地优于基于二阶统计量的其它经典算法,并且算法还可适用于时变信道。     

矩阵三角分解的递归算法

将递归方法引入稠密线性代数的计算,能产生自动的矩阵分块,使算法适合于当今分级存储高性能计算机的结构,提高运算速度。文章对求解线性代数方程组的矩阵三角分解递归算法进行了研究,给出了算法的详细推导过程。     

Kane方法中的递推算法

通过建立树形刚体系统的层次表示,推导出了用Kane方法建立该系统动力学方程中的递推计算公式,从而能有效地提高Kane方法的计算效率。     

生成根树的递归算法

刘家壮给出了生成根树的一种算法。本文通过引进根树的递归生成的思想，给出了另一种算法，它的时间复杂性是线性的。     

非线性前馈系统递归前步松弛算法

松弛构造法构造级联系统的复合李雅普诺夫函数,在求交叉项时,可避免遇到复杂的积分运算,也不用求出系统解的具体形式,而仅需计算一些简单的代数方程就可求出复合李雅普诺夫函数.在已有的含松弛交叉项的复合李雅普诺夫函数构造方法的基础上,利用非线性前馈系统的递归前步方法,把松弛构造法推广到多步,从而使该方法适用于更广的前馈系统.     

一种基于递归技术的一维下料算法

用递归技术进行排样,并将排样方式与线性规划相结合,提出一种基于递归技术的一维下料算法.该算法通过约束一个排样方式中所含毛坯种数,达到减少开堆数的目的,利用上界技术来减少计算时间.该算法可以大幅缩短计算时间,在材料利用率基本不下降的情况下,可以明显减少最大开堆数.     

鲁棒递推偏最小二乘法

针对时变模型建模或大数据量情况下建模过程中的野点检测问题,提出了鲁棒递推偏最小二乘法(RRPLS).通过将递推偏最小二乘法(RPLS)与鲁棒主分量回归算法(RPPSV)相结合,实现分块野点检测算法,有效地解决了一般野点检测算法的计算量大的问题.仿真说明鲁棒递推偏最小二乘法不但能检测出数据中的野点还能大量减少建模时间,最后给出了在交流异步电力测功机系统的应用实例.