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文檔簡介
1、板材排樣優(yōu)化在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中有著廣泛的應(yīng)用,而矩形板材排樣優(yōu)化又是其中最為常見的一類問題。給定一定數(shù)量的矩形板材以及目標(biāo)零件的尺寸與數(shù)量,矩形板材排樣優(yōu)化需要找出生產(chǎn)成本最低的切割方案。而生產(chǎn)成本的高低主要由原料使用多少、切割加工難度決定。根據(jù)加工工藝的不同,矩形板材排樣問題又可以分為有“一刀切”約束和無“一刀切”約束這兩類,本文研究的是有“一刀切”約束的矩形板材排樣優(yōu)化問題,其典型的應(yīng)用場景包括玻璃、石材、木材等板材的生產(chǎn)加工。
2、> 本文首先介紹了目前排樣優(yōu)化問題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,指出了針對石材行業(yè)多類型、多尺寸原料輸入情況下設(shè)計排樣優(yōu)化算法的背景與意義,然后分析了在現(xiàn)有加工工藝下矩形板材排樣的約束條件,將“易于切割”進行量化并加入到了待優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),從而彌補了以往僅僅靠出材率評價排樣方案的不足,最終建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。接著介紹了矩形板材排樣問題已有的經(jīng)典算法,著重介紹了剩余矩形算法。接下來研究了遺傳算法在排樣優(yōu)化問題中的應(yīng)用,提出了將原料加入染色體編碼的
3、方案,從而解決了排樣優(yōu)化中的多規(guī)格原料輸入問題;使用數(shù)學(xué)模型中的目標(biāo)函數(shù)合成非線性的適應(yīng)度評價函數(shù);設(shè)計符合排樣優(yōu)化的染色體交叉算子。然后分析了前面設(shè)計的遺傳算法在同一規(guī)格的原料、零件數(shù)量較多時存在的不足,提出了同類復(fù)用策略,并嘗試將其融入到遺傳算法中,最終使用貪心算法實現(xiàn)同類復(fù)用策略,并通過分階融合的方式將其與遺傳算法結(jié)合使用,從而解決了遺傳算法排樣結(jié)果與實際生產(chǎn)習(xí)慣不夠契合的問題。在此基礎(chǔ)上,提出了進一步改進排樣算法的整體擺放策略,
4、并將其應(yīng)用到貪心算法當(dāng)中。對于未充分利用的原料,提出了二分搜索策略來提高余料的可用性。接下來使用前面提出的排樣算法設(shè)計并編碼實現(xiàn)了針對石材行業(yè)的自動排樣系統(tǒng),將其分為UI模塊和算法模塊兩部分,使其具有較高的可維護性,同時加入了一些石材行業(yè)的常用功能,提高了排樣系統(tǒng)的實用性。
最終,我們通過一個符合實際生產(chǎn)需要的具有多類型、多規(guī)格原料與零件的測試用例對自動排樣系統(tǒng)進行測試,成功計算出所有220個目標(biāo)零件的排樣方案,整體出材率為9
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