基于块结构矩形件两阶段优化排样

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时间:2019-03-08

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1、基于块结构的矩形件两阶段优化排样学生:季君指导老师:崔耀东专业:计算机软件与理论研究方向:优化计算技术与CAD年级:2003中文摘要优化下料是研究如何下料使得材料利用率最高,在实际生产中应用广泛。机械制造业、家具制造业、服装制造业等行业存在大量的下料问题。有效的提高材料利用率,降低生产成本,是增加企业效益的有效途径之一。提高材料利用率问题是一个系统工程问题,需要从生产管理、支持决策等方面提供完备的一体化解决方案,构造有效的优化算法是优化下料中的关键环节。矩形件排样问题,是二维下料问题的一个分支。国内外对矩形毛坯的排样问题研究给予了足够的重视。虽然很多文献对矩形件排样问题进行了研究,但

2、企业下料环节影响排样问题特性的因素很多,随着生产的发展,这些因素在不断变化,具有新特性的排样问题不断出现,需要进行新算法研究予以解决,以满足生产的需要。生产中常采用剪冲下料工艺分两阶段将金属板材分割成毛坯。第一阶段称为剪切阶段,用平剪床将板材切成条带;第二阶段称为冲裁阶段,用冲床从条带上分离出毛坯。排样算法可用于在剪切阶段,确定条带在板材上的最优排列方式,尽可能提高下料利用率。目前在排样研究文献中,很少看到适合剪冲下料工艺的条带剪切排样算法的报道。本文根据条带剪切排样的特点,提出应用匀质块两阶段排样方式。匀质块由同尺寸毛坯的条带组成。在用平剪床剪切匀质块时,每一刀都切下一根水平或竖直

3、的条带。可以分两个阶段将一张板材分割成匀质块:第一阶段用平行的剪切线,将板材切成复合条带,每根复合条带中含一排匀质块;第二阶段用垂直于复合条带的剪切线,将复合条带剪切成匀质块。采用这种排样方式的优点是:排样方式由条带组成,适合剪冲下料工艺的需要;可以单独应用匀质块排样方式,简化下料过程的管理,缩短生产周期;和线性规划结合,求解最优排样方案时,时间效率较高;在算法设计过程中,通过控制匀质块的生成方式,可以实现下料工艺的简化。本文算法按如下步骤生成最优的匀质块两阶段排样方式:第一步:采用动态规划算法确定最优匀质块;第二步:通过求解由匀质块组成的背包问题确定最优复合条带;第三步:通过求解由

4、复合条带组成的背包问题确定最优排样方式。采用文献中报道了基准排样例题进行计算,结果表明本文算法的时间效率较高,并且所生成排样方式的材料利用率,超过经典两阶段排样方式。因此,本文算法是一种值得推荐的算法。关键词:矩形毛坯,二维排样,动态规划算法,背包问题,匀质块OptimalTwo-stagedCuttingPatternsforRectangularBlanksBasedontheBlockStudent:JiJunTutor:CuiYaodongMajor:ComputerSoftwareandTheoryDirection:OptimizationandComputationTe

5、chniques;ComputeraddeddesignGrade:2003AbstractTheresearchonthecuttingstockproblemsistostudyhowtogeneratecuttingpatternstomaximizematerialusage.Cuttingstockproblemsappearinmanyindustries,suchastheindustriesofmechanicalmanufacturing,furniture,leather,andsoon.Improvingmaterialusagemayreducethecost

6、sofproductionandthusitisanefficientwaytoincreasetheprofitsoftheenterprises.Improvingmaterialusageisasystemproject.Manyfactorsshouldbeconsideredtogetagoodsolution,suchasproductionmanagement,cuttingstockprocess,anddecisionsupport.Forthecuttingstockprocess,thekeyproblemistoconstructanefficientalgo

7、rithm.Therectangularcuttingproblemisabranchofthetwo-dimensionalcuttingproblems.Althoughalotofpapershavefocusedonthetwo-dimensionalcuttingproblemsofrectangularitems,therearemanyfactorsthataffectthecuttingstockprocess.Thesefactorsar

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