定长条材优化下料的实用算法研究

在分析定长条材优化下料数学模型基础上，构造了一个背包列生成近似算法，从工程实践角度给出了此问题的求解方法，并给出了计算实例。     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

塑型门窗异型材优化下料设计

目前国内的塑料门窗生产企业大多数采用单一下料法,由此产生的残料比例大。文中在分析定长条优化下料数学模型的基础上,利用线性规划单纯形优化的知识,提出了可编程实现的求解算法。实践表明,采用优化下料可明显降低原材料的消耗,有利于提高经济效益,并减少废料对环境的污染。     

基于基因群体的一维优化下料

针对一维优化下料问题,将基于群体的编码方法与遗传算法相结合,设计了一种适用于一维优化下料问题的编码方法,修改了经典遗传算子的操作方法,提出了降序最佳置换方法(BRD).引入最佳配合(BF)、优先配合降序(FFD)局部搜索算法,建立了求解一维优化下料问题的复合遗传算法.应用结果显示,本文方法的效果是令人满意的.     

实用下料问题的优化算法

本文针对单一原材料下料问题，讨论了如何在合理的时间内求得一维和二维实用下料问题的较优解。我们实现的是一种改进的以模式为导向的下料方案。以模式为导向的下料方法是相对于以需求为导向的下料方法而言的，即把几种零件组合进行下料，一次切割可得到不同规格的零件，以达到节省原材料的目的。我们的改进是引入了动态权值，具体来说，依据各零件的完成时间要求，赋给每种零件一个权值，而且这个权值会随着下料的进行而不断改变，以调整下料时零件的优先次序。引入动态权值后，不仅能解决时限问题，而且能优化搜索过程。在搜索下料方案的过程中，一维主要采用回溯法搜索部分状态空间，从中找出较优解；二维情形，观察到各种零件的长度比原料的宽度大很多，所以只能按原料的长边方向切割零件的长边，我们运用二叉树前序遍历法去寻找较优解。求得一维问题的下料结果是：需要804块原料，61种下料方式，废料总长度为37012mm，能保证任务按时完成。求得二维问题的解答：需要472块原料，52种下料方式，废料总长度为7340880mm^2，能保证任务按时完成。本模型具有操作简便，求解速度快，适应性好等优点，稍稍修改一些初始值就可以适应新的实际情况。算法是用编程来实现的。     

下料问题中两种启发式算法的比较研究

给出单一矩形原材料单一规格圆形零件下料问题的两种启发式算法,并比较不同的条件下两种算法的优劣.     

一维下料优化的一种新算法

针对一维下料优化问题,提出了一种基于启发式多级序列线性优化思想的新算法,即将下料优化问题转化为多级序列线性优化问题求解．每级求解时,在当前可行的下料方式中选择最优的一种进行下料。不断重复此操作。直到所有剩余的坯料数目均减小至零为止．原问题的最优解就是各个序列优化问题所求得的最优下料方式的总合．计算表明,与目前常用的整数线性规划或遗传算法相比较．该算法有结构简明、计算速度快、节材效果好的优点．     

水电站工程施工中钢筋下料优化问题初探

水电站施工中,钢材消耗量巨大,而目前的钢筋下料却仍然停留在以经验为主的下料配表状态,浪费很大,人为导致废材增加,也无法量化多余损耗量。这些原因导致施工企业成本负担很大,大大降低了企业的市场竞争力。进一步深入研究这些问题,对于企业节约成本,提高竞争能力有很重要的作用。     

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.     

建筑材料最优化套裁下料方法

在建筑施工中,我们经常遇到原材料的套裁下料问题,套裁的优劣直接影响到生产成本的高低。本文将运用线性规划理论和组合原理,结合施工中常用的钢筋、管材、型材等原材料下料进行优化,以外装饰工程中的幕墙、门窗型材的套裁下料为例,建立最优化套裁下料的数学模型,采用逐级优化的设计思想,深入地研究下料问题。通过采用此模型,将有效地提升材料利用率,减少资源浪费,提高工程项目的经济效益。     

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。     

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.     

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...     

云环境下离散制造业MES下料优化系统分析与设计

文章将下料优化的执行与企业私有云相结合,通过构建云数据中心模式为企业底层资源提供应用,对资源的分布式虚拟化计算、模型方法库的可扩展性等系统关键技术进行创新;定义了云环境下的下料优化系统的功能体系和系统架构,讨论了其实现过程中的关键问题,为下料过程优化和合理决策提供了重要支撑。     

求解一维下料问题的改进混合遗传算法

针对一维下料问题,设计了一种局部搜索方法,并将其与遗传算法结合构造了新的混合遗传算法.大量实验表明,该算法求解一维下料问题是行之有效的.     

分支定界算法优化一维下料问题

一维下料问题是生产实践中常见的问题,优化下料要求最大限度地节约原材料,提高原材料的利用率.本文提出分支定界算法优化一维下料问题,并用MATLAB编写程序,通过计算机来完成这一复杂的过程.     

输电铁塔单变双拼角钢转换节点承载力研究

鉴于输电铁塔单变双角钢转换节点基础理论和设计规范的欠缺,开展单变双角钢转换节点承载力的数值仿真和设计理论研究。对工程常见构型的单变双角钢转换节点进行有限元建模及其仿真计算分析,探究该节点在受拉、受压荷载条件下的受力机理和破坏模式,以此获得转换节点各部件(上单角钢、下双拼角钢、上下靴板以及水平过渡板)匹配设计基本原则,为提出设计推荐公式提供重要依据;基于屈服线法理论提出单变双角钢转换节点整体承载力设计推荐公式,并借助"塑性分析,弹性设计"的思想对承载力的预测考虑合理的安全储备,便于工程设计;采用屈服线法设计公式和现行相关设计公式对相同构型的单变双角钢转换节点分别进行承载力计算。对比结果表明,屈服线法设计公式计算结果与有限元仿真最为接近,平均相差仅为0.82%,能较好地反映单变双角钢转换节点的整体承载力。研究成果可对现行设计规范及理论提供参考。     

智能机器人在钢筋下料优化中的应用研究

提出利用智能机器人的感知、识别、判断和学习的能力,来优化钢筋下料的想法,以期最大程度地节约钢材。并设计基于智能机器人的钢筋下料系统框架。     

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。     

一维下料问题的自适应广义粒子群优化求解

针对现有粒子群优化算法在求解组合优化问题时粒子速度迭代难以定义的问题,首先将粒子群优化算法与遗传算法相结合,利用交叉算子、变异算子,提出一种广义粒子群优化算法来求解一维下料问题;然后引入模拟退火算法作为自适应策略,避免算法陷入局部最优.仿真实验结果表明,采用自适应广义粒子群优化算法求解一维下料问题具有高效性和鲁棒性.