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二维不规则图形的排样算法

优化排样问题是指寻求二维图形在特定长度,宽度区域内的摆放尽可能多,以使区域的利用率达到最优。它在服装、皮革制品、体育用品、机械等制造行业中都有应用。国内有成千上万家这样的企业,大部分企业仍处于手工排样下料阶段,下料利用率较低,造成原材料的浪费。因此有效提高原材料的利用率,降低生产成本,是增加企业效益的有效途径之一。二维不规则图形的优化排样问题是一个在许多生产实践中有关键应用的重要问题,也是一个计算机科学和运筹学中的基本问题。在理论上属于NP--完全(困难)问题,因为存在实际形状的复杂性和计算上的复杂性,求解十分困难。目前研究较多的是规则零件(如矩形)的排样问题,对不规则件的研究较少。对不规则件的处理基本上是基于规则零件排样处理的矩形近似方法和对不规则零件直接处理两种方法。本文应用一种名为挤压算法的近优算法。它是一种基于对不规则零件直接处理的方法。使用该算法能提高材料的利用效率,它通过在排样过程中对相邻的两个和两排的图形进行向左,  (本文共74页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国矿业大学
中国矿业大学

二维不规则图形优化排样系统关键技术研究

图形排样技术以应用范围广、种类多等显著特点,使得我国工业对优化排样方案的需求增加。为缩短零件排样所需周期、降低制造成本及提高材料利用率,并且使图形排样方案能够快速响应市场需求,本文对排样算法、图形排样的关键技术、数据库开发及三维软件二次开发等相关内容进行了较深入研究,在此基础上,针对研究对象的具体特点开发了基于Solidworks的二维不规则图形优化排样系统。本文研究内容是对二维不规则图形的优化排样问题进行研究,主要是针对三维钣金件展开图的优化布局。图形排样系统包含基于三维钣金件展开图的参数化设计及图形排样设计两部分。其中,基于三维钣金件的展开图设计主要是通过解析法在Solidworks中实现钣金件的展开绘制。本文在此参数化设计的基础上,针对钣金件展开图的特点及排样工艺,设计出了适合本文排样子图的位置变换方案,并分析了二维不规则图形排样系统的主要设计要求,确定了主要功能模块,规划系统工作流程,并根据系统需求及研究条件,确定了系统...  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

沈阳建筑大学
沈阳建筑大学

二维不规则图形内的矩形排样研究

在石材加工领域,单一矩形石材的排样加工是最常见的问题。天然的石材都是不规则形状,对于不规则石材大板内单一矩形零件排样的问题,通常做法是找到其最大内部矩形,然后在最大内部矩形中进行矩形零件的排样。这种排样方式得到的最后结果往往不是最优的,并且不规则图形内部的最大矩形求解是一个很困难的问题。为了得到最优的排样结果以及提高排样效率,本文进行了二维不规则图形内的单一矩形排样研究,主要的研究内容可以分为以下几个方面:(1)矩形单一排样中最常见的是“一刀切”问题。因此,首先研究了经典PLP问题,基于动态规划算法建立了 PLP问题“一刀切”的数学模型,并且利用数学模型进行逆推得到了矩形工程板的最优排样方案;按照单一排样中各根条带排样的顺序,确定了桥式切机的切割路径,实现了桥式切机的自动化切割。利用机器视觉检测,通过对大板的非接触扫描和图像处理,得到二维不规则多边形的边界;基于边界坐标,直接在不规则图形内进行“一刀切”的单一矩形排样;实验结果证...  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

华中科技大学
华中科技大学

多约束二维排样算法研究与应用

排样问题是指在给定的排样空间与约束条件下,将待排样的零件按照某种方式摆放在排样空间内并达到某种优化目标。排样问题广泛存在于生产制造业中,有效的优化排样方案能够降低企业的生产成本并且提高生产效率。本文以多种约束条件下的二维多边形排样问题为主要对象进行深入研究,研究内容概括如下:首先,分析了排样问题的产生背景,对国内外研究现状进行总结与阐述。针对二维多边形排样问题进行深入研究,给出基于多边形表示法的基本运算;在此基础上给出排样中零件与样板判交计算的具体实现。其次,对排样中的约束条件进行总结与分类并提出处理策略。就距离约束中的等距扩展操作提出改进的分段偏移法,将具有距离约束的排样问题转化为普通排样问题处理;给出角度约束的表现与处理思路,就形状约束及可变多边形的概念、对排样的影响、处理策略进行详细描述。然后,针对比较特殊的超边界约束条件对排样算法的影响进行分析,通过超边界排样实例分析排样算法流程并提出超边界约束下的定位算法。该算法由启发...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

河北农业大学
河北农业大学

基于进化算法和重心NFP的异形钢板下料优化

针对建筑钢材下料优化的研究已经数见不鲜,但大部分的研究都是面向钢筋、型钢等一维下料优化问题,对于建筑钢板方面尤其是异形状钢板的下料优化研究问题,由于其多样性、形状的不可测性等特点一直为下料问题中棘手的难题。针对上述问题,本课题从“异形钢板下料研究”出发,以进化算法和重心NFP为理论基础,对二维异形钢板下料优化问题进行研究,并最终通过MATALB编程软件实现了异形钢板智能下料优化,取得明显的优化效果。经过多次实验验证,优化后的板材利用率平均能达到85%以上,达到了一个优秀二维排样下料优化算法所要求的优化水平。相关的研究内容与工作总结如下:(1)改进传统的异形钢板下料的数学算法模型,在现有的理论基础上改进了“下料板材”、“不规则多边形面积求法”、“不规则多边形重心坐标求法”、“坐标转换算法”等相关参数的数学算法。(2)在现有的NFP求解算法基础上提出一种“基于BL_field”的内靠接NFP求解改进策略,该算法的创新点主要有以下三个...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

《电子工程师》2004年02期
电子工程师

基于遗传算法的优化排样

介绍了遗传算法以及二维不规则图形的计算机优化排样 ,研究了二维不规则图形排样中如何建立遗传算法的目标函数 ,如何实现交叉、...  (本文共4页) 阅读全文>>