基于改进遗传算法的矩形件排样优化研究

针对定宽无限长板材上的矩形件排样优化问题,将具有启发式判断的改进最低水平线策略与具有全局搜索能力的改进遗传算法结合在一起,共同解决矩形件排样问题,提高了板材的利用率。实例表明,该算法可以得到更好的排样结果。     

基于双种群遗传算法的含缺陷矩形件排样优化研究

结合缺陷约束的最低水平线算法与双种群遗传算法,对板材内部含缺陷时的情况进行矩形件排样优化。用双种群遗传算法对矩形件排样顺序进行寻优,将矩形件的排样顺序和旋转方式划分为2个种群分别进行遗传迭代,并结合改进的初始种群生成策略,改善算法的搜索效率及全局寻优能力。基于缺陷约束的最低水平线算法通过更新缺陷矩形轮廓信息与引入缺陷位置约束判断,使矩形件在根据优化顺序排样时可避开缺陷部位。通过算例运算测试可知,相比于经典遗传算法,所提算法在4种不同数量缺陷的板材中,最优板材利用率与排样优化稳定性均有所提高。双种群遗传算法和基于缺陷约束的最低水平线算法可在含缺陷板材的排样问题中得到推广应用。     

矩形件优化排样算法研究

矩形件排样的合理性直接影响着板材的利用率。考虑到板材下料中纤维方向和一刀切等工艺约束,结合实际作业中切割机器的刀缝限制,建立了板材原料利用率最大的矩形件优化排样模型,同时设计了不同切割方式下的规则算法进行求解。算例结果表明,不同切割方式下的规则算法能够得到板材利用率不同的矩形件排样图,且都能较快地得到最优解,为实际作业提供决策支持。     

基于橡皮筋势能下降策略的圆形件排样算法

合理排样是钣金制品下料过程提高材料利用率降低企业生产成本的重要途径之一,针对圆形钣金制件的排样优化问题,提出一种基于橡皮筋势能下降策略的拟物理过程快速排样算法(RPED)。通过建立圆排样问题的数学优化模型,在理想化条件下制定橡皮筋势能下降排样策略,并对排样过程进行物理学受力分析和运动分析,提出基于时间节拍的排样过程离散模拟方法,最后结合精英保留遗传算法对排样模型的初始布局进行优化,进一步提高算法的全局搜索能力。计算机实验结果表明,RPED算法的平均板材利用率较企业实际生产排样高1.1%,而对国际通用算例RPED算法的平均板材利用率较RBLP和ASA算法高0.68%和0.19%。RPED排样优化算法可获得更高的平均板材利用率。     

基于改进遗传算法的矩形件下料优化方法研究

为提高制造过程中钢材的利用率,针对矩形零件的排样下料问题,提出了一种采用混合遗传算子的遗传算法与最低水平线搜索算法相结合的优化方法。该方法以原材料利用率最大为目标,建立了钢构矩形件下料优化数学模型,并利用遗传算法在所得到的解空间中进行全局优化概率搜索,获得矩形件的排放序列,并采用最低水平线法对其进行自动排样以得到最优排布解,最后经过实例验证该方法的可行性。     

矩形件套裁排样的一种优化解法

求解矩形件套裁排样问题,即用指定规格的板材切割出若干种矩形件,目标是极大化板材利用率。构造一种基于五块结构的矩形件套裁排样方式,该排样方式首先将板材划分为五个块,然后在每块中按照简单方式排样一种矩形件。建立五块排样方式的整数规划数学模型,并在Visual Studio和CPLEX中进行编程求解。用文献中的基准测题,检验五块排样方式的性能,数值实验结果表明,排样方式在提高板材利用率和简化板材切割工艺两方面均有效,且模型求解时间在实际应用中合理。     

一种针对板材余料的排样优化方法

在板材加工过程中,会产生一定的板材余料,为了加强板材余料的管理和利用,降低企业生产成本,提出采用图像处理的方法得到余料板材的形状尺寸信息,并对余料板材进行分类,根据待排零件通过关键词搜索对余料板材进行查询;在分析国内外有关二维排样问题的研究基础上,以Auto CAD为载体利用Object ARX语言的优势进行程序设计,采用遗传-蚁群算法得到待排零件的排样序列,利用碰撞检测和包络矩形原理实现余料板材的半自动优化排样。     

基于免疫遗传算法考虑割缝及间隙补偿的矩形件排样优化研究

激光切割钢板产生零件广泛应用于造船厂等重型企业，其中矩形件是一类非常重要的零件。针对制造业中大规模、多尺寸的矩形件排样问题，考虑了割缝距离及钢板边缘间隙距离对板材利用率的影响，以板材利用率最大为目标构建数学模型，将免疫遗传算法与剩余矩形算法结合求解该模型。通过与遗传算法和免疫算法与剩余矩形算法结合的求解结果进行比较，证明了免疫遗传算法在提高板材利用率方面的有效性，并生成了对应的排样图，对工厂生产实践具有一定的指导意义。     

灰狼算法在定制化家具矩形件排样中的应用

针对定制化家具矩形件排样问题，以板材的利用率最大化为目标，建立矩形件排样模型，提出一种改进的灰狼算法进行求解，针对定制化家具的零件差异性较大的问题，在矩形件排样定序问题中，采用改进的灰狼算法进行求解，改进算法的编码方式、游走和奔袭策略，在矩形件排样定位问题中，采用改进的最低水平线定位算法，实现矩形件定位过程中的零件序列微调，并确定排布位置，再次优化排样方案，实现利用率最大化。     

矩形件同质条料五块排样方式的生成算法

材料利用率和切割工艺复杂度是金属板材切割排样中主要考虑的两个因素。提出矩形件同质条料五块排样方式的生成算法,用以解决金属板材切割排样问题。这种算法将板材分为五个块,各块中只排放方向和长度均相同的条料。通过求解背包问题优化块中条料的布局,使得块中排放的矩形件总价值达到最大;采用隐式枚举法考察所有可能的五块组合的排样价值,选择排样价值最大的一个组合作为最终的五块排样方式。用文献中的基准测题,验证文中的五块排样算法。数值实验结果表明,文中算法在提高材料利用率和简化板材切割工艺两方面均有效,且算法计算时间较短。