基于遗传算法的冲裁件优化排样

论文摘要

优化排样技术广泛地应用于机械制造、服装、皮革以及建筑行业中,同时它也是一个具有较高计算复杂度的NP完全问题。长期以来,如何进行合理的、最优的排样一直是工程技术人员孜孜以求的目标。传统的排样工作往往依靠经验进行,时间长并且效果不理想。随着计算机技术的发展,人们迫切需要对计算机优化排样技术进行深入研究。本文在广泛调研的基础上,结合国内外的研究现状和排样问题的自身特点,针对具有不规则形状的二维冲裁件的排样问题进行了深入地研究,主要研究内容包括:分析了排样研究的背景以及国内外的研究现状,对现有二维零件排样常用算法进行了研究比较。介绍了遗传算法和碰撞算法的基本原理及特点,并详细介绍了遗传算法的基本操作和步骤。提出一种基于遗传的碰撞算法,即在碰撞算法的基础上加入遗传算法,通过求解得到二维零件排样的最优位置和摆放角度,实现二维冲裁件的最优化排样。详细介绍了基于遗传的碰撞算法的具体实现细节,整个排样系统的流程,系统的框架以及系统的各个功能模块。在上述技术研究的基础上,基于遗传的碰撞算法应用于冲裁件优化排样软件中。应用实践表明,该算法具有计算速度快的特点,排样结果令人满意。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 优化排样问题概述
• 1.3 优化排样问题的研究背景和意义
• 1.4 优化排样问题的研究现状
• 1.5 本文研究重点及章节安排
• 1.5.1 本文研究重点
• 1.5.2 本文章节安排
• 第二章 优化排样的基本方法
• 2.1 引言
• 2.2 优化排样基本方法分类
• 2.2.1 数学优化法
• 2.2.2 人机交互法
• 2.2.3 人工智能法
• 2.2.4 启发式算法
• 2.2.5 几何计算算法
• 2.2.6 几何表达算法
• 2.3 优化排样常用算法
• 2.3.1 线性规划法
• 2.3.2 分枝定界法
• 2.3.3 人工神经网络算法
• 2.3.4 蚁群算法
• 2.3.5 模拟退火算法
• 2.4 优化排样的技术难点
• 2.5 优化排样的发展趋势
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于遗传的碰撞算法
• 3.1 引言
• 3.2 遗传算法
• 3.2.1 遗传算法的原理
• 3.2.2 遗传算法的基本操作
• 3.2.3 遗传算法的基本步骤
• 3.2.4 遗传算法的性能
• 3.2.5 遗传算法的特点和不足
• 3.3 碰撞算法
• 3.3.1 自动碰撞技术
• 3.3.2 确定碰撞距离算法
• 3.4 基于遗传的碰撞算法
• 3.4.1 染色体编码
• 3.4.2 初始化种群
• 3.4.3 个体适应度评价
• 3.4.4 选择运算
• 3.4.5 交叉运算
• 3.4.6 变异运算
• 3.4.7 终止条件
• 3.4.8 算法流程图
• 3.5 本章小结
• 第四章 冲裁件优化排样软件的开发
• 4.1 引言
• 4.2 零件的表示
• 4.2.1 零件的预处理
• 4.2.2 零件的信息描述和数据结构
• 4.3 优化算法相关数据结构
• 4.3.1 染色体编码
• 4.3.2 选择算子
• 4.3.3 交叉算子
• 4.3.4 变异算子
• 4.3.5 解码算法
• 4.4 排样系统设计
• 4.4.1 系统的总体流程
• 4.4.2 排样系统的框架
• 4.4.3 系统开发平台和工具
• 4.5 算法的优点和缺点
• 4.6 应用实例
• 4.7 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表的论文情况