基于NGSA算法的不规则件优化排样系统的研究

基于NGSA算法的不规则件优化排样系统的研究

论文摘要

二维零件的优化排样技术广泛应用于装备制造业,同时也是一个具有最高计算复杂度的NP完全问题。本文根据国内外的研究现状、排样问题的自身特点及前排样算法中存在的问题,针对任意形状的二维不规则零件排样问题的关键技术,进行了深入的研究,提出了一系列解决优化排样间题的算法。本文主要研究包括以下内容:(1)分析并建立了二维不规则件优化排样问题的形式化描述和数学模型。(2)分析二维不规则件优化排样问题的求解难度,提出了求解该问题的优化策略及求解思路。(3)通过对各种智能优化算法和启发式算法进行分析,并通过探讨其在不规则件优化排样问题中的应用,将遗传算法、模拟退火算法与小生境技术相结合,互相耳义长补短,构成小生境遗传模拟退火混合优化排样策略。(4)研究了矩形排样单元与空白区域填充算法。针对不规则形状零件的矩形排样单元构造过程中的关键技术进行了探讨,并针对在多边形的外轮廓与矩形包络之问容易产生一些空白块,给出了具体算法,克服了以往简单采用最小包络矩形代替零件排样存在空白区域,导致材料利用率过低问题。(5)提出了基于BLF策略的不规则件的动念扫描定位启发式算法。本算法综合了改进的一步平移法、基于“最低水平线法”策略的动态定位算法与空白区域填充算法。(6)设计并实现了基于小生境遗传模拟退火算法的不规则件优化排样系统。通过实例验证了算法的有效性和实用性,证明了不规则件优化排样系统完全适合现代制造业的需求,不仅满足材料利用率的要求,也达到了节约原材料的目的。(7)总结本论文的研究内容,对下一步的工作提出建议。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 排样问题概述
  • 1.1.1 排样问题的整体描述
  • 1.1.2 排样问题的分类
  • 1.1.3 排样问题的应用领域
  • 1.2 二维不规则件优化排样技术的研究现状及存在的问题
  • 1.2.1 国外研究概况
  • 1.2.2 国内研究概况
  • 1.2.3 排样技术存在的问题
  • 1.3 本文的研究目标
  • 1.4 本文的主要研究内容
  • 1.5 本文的研究特色及创新点
  • 2 二维不规则件优化排样问题的描述与建模
  • 2.1 二维不规则件优化排样问题的形式化描述与数学模型
  • 2.1.1 二维不规则件优化排样问题的形式化描述
  • 2.1.2 二维不规则件优化排样问题的数学模型
  • 2.2 二维不规则件优化排样问题的求解难度
  • 2.3 二维不规则件优化排样问题的优化策略
  • 2.4 二维不规则件优化排样问题的求解思路
  • 2.5 本章小结
  • 3 小生境遗传模拟退火混合优化策略
  • 3.1 混合遗传算法
  • 3.1.1 遗传算法
  • 3.1.2 模拟退火算法
  • 3.1.3 混合遗传算法
  • 3.1.4 GASA 混合优化策略
  • 3.1.5 GASA 设计思路
  • 3.2 小生境技术
  • 3.2.1 小生境技术思想
  • 3.2.2 小生境技术的实现方法
  • 3.2.3 小生境技术的研究与应用
  • 3.3 NGSA 算法优化策略
  • 3.3.1 NGSA 混合优化策略求解思路
  • 3.3.2 NGSA 混合优化策略结构流程
  • 3.3.3 NGSA 混合优化策略特点
  • 3.4 本章小结
  • 4 不规则件优化排样的NGSA 混合优化算法设计
  • 4.1 NGSA 混合优化算法的基本思路与流程
  • 4.2 零件图形处理的相关技术
  • 4.2.1 多边形的近似表示
  • 4.2.2 多边形顶点顺、逆时针的判断
  • 4.2.3 多边形凹凸性的确定
  • 4.2.4 排样对象面积的求取
  • 4.2.5 多边形外包络矩形的求取
  • 4.2.6 改进的矩形排样单元与空白区域的填充算法
  • 4.2.7 改进的一步平移法
  • 4.2.8 平行线扫描算法
  • 4.3 编码机制
  • 4.4 解码方法
  • 4.5 适应度函数的确定
  • 4.6 遗传操作
  • 4.6.1 选择运算
  • 4.6.2 交叉、变异运算
  • 4.7 模拟退火算法的运行参数
  • 4.7.1 温度控制
  • 4.7.2 接受概率
  • 4.8 小生境技术淘汰运算
  • 4.9 终止准则
  • 4.10 本章小结
  • 5 优化排样系统的设计与实现
  • 5.1 优化排样系统的总体设计
  • 5.1.1 基本功能规划
  • 5.1.2 排样系统框架
  • 5.2 优化排样系统的实现途径
  • 5.3 优化排样系统的用户界面设计
  • 5.4 优化排样系统的数据结构设计
  • 5.4.1 零件的表示
  • 5.4.2 数据结构
  • 5.5 优化排样系统的模块设计
  • 5.6 优化排样系统的操作流程设计
  • 5.7 优化排样系统的操作步骤
  • 5.8 运行实例
  • 5.8.1 规则板材上优化排样
  • 5.8.2 不规则板材上优化排样
  • 5.9 本章小结
  • 结论与展望
  • 全文工作总结
  • 下一步研究工作
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间发表和已录用的学术论文
  • 相关论文文献

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    • [3].计算机辅助排样在服装设计裁剪中的应用[J]. 无线互联科技 2017(19)
    • [4].基于普通块的四块排样方式及其生成算法[J]. 锻压技术 2019(11)
    • [5].递归算法在单一矩形毛坯无约束最优排样中的应用[J]. 重庆理工大学学报(自然科学) 2017(09)
    • [6].复合条带三阶段排样方式的生成算法[J]. 锻压技术 2016(11)
    • [7].钣金件剩余矩形排样遗传优化方法研究[J]. 西安工业大学学报 2015(04)
    • [8].基于最小势能原理的不规则零件排样算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版) 2011(08)
    • [9].大规模零件优化排样研究[J]. 机械科学与技术 2009(06)
    • [10].基于小生境遗传模拟退火算法的不规则件优化排样[J]. 青岛科技大学学报(自然科学版) 2009(05)
    • [11].基于两段方式的圆形片约束排样算法[J]. 锻压技术 2017(08)
    • [12].云制造切割排样系统研究及应用[J]. 计算机与网络 2015(23)
    • [13].人工智能技术在排样技术上的发展现状[J]. 锻压装备与制造技术 2015(02)
    • [14].碰靠定位算法在不规则件排样优化中的应用研究[J]. 中国机械工程 2013(23)
    • [15].基于矩形化动态匹配的船体零件排样算法研究[J]. 船舶工程 2013(01)
    • [16].船体零件智能优化排样系统的设计研究[J]. 船舶工程 2012(02)
    • [17].粒子群算法在不规则件排样优化中的应用[J]. 中国机械工程 2010(17)
    • [18].基于遗传算法的不规则件优化排样研究[J]. 计算机工程与应用 2009(02)
    • [19].基于橡皮筋势能下降策略的圆形件排样算法[J]. 机械设计与制造 2017(04)
    • [20].遗传算法在风管制造排样中的应用[J]. 制造业自动化 2017(05)
    • [21].二维剪切排样的束搜索启发式算法[J]. 计算机工程与应用 2017(09)
    • [22].基于束搜索的三阶段约束排样算法[J]. 锻压技术 2016(05)
    • [23].有约束单一圆形片剪冲排样的递归算法[J]. 机械设计与制造 2015(08)
    • [24].基于可行域的矩形智能排样系统设计[J]. 河北工程技术高等专科学校学报 2011(02)
    • [25].基于宽容分层策略的启发式排样算法[J]. 计算机应用 2018(04)
    • [26].基于工业互联网的皮革优化排样与多机协调裁断技术及应用[J]. 工业控制计算机 2018(06)
    • [27].分布估计算法求解矩形件排样优化问题[J]. 电子设计工程 2017(02)
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    • [29].钥匙形白酒开瓶器冲压排样工艺优化[J]. 金属加工(热加工) 2015(15)
    • [30].矩形毛坯最优三块排样的新算法[J]. 计算机应用与软件 2015(11)

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