计算机辅助排样(CAN)在服装设计裁剪中的应用

文中针对服装企业手工排样裁剪的实际 ,提出了一个计算机辅助排样方案 。

计算机辅助排样在服装设计裁剪中的应用

服装业作为我国国民经济的主要组成部分,有着巨大的市场空间,传统的服装手工排样裁剪在长期的应用过程中出现了很多不合理的问题,因此提出了计算机辅助排样方案。文章对该方案在服装设计裁剪中的应用问题进行具体分析,希望能为以后服装设计方面的工作提供一些帮助。

纸盒模切计算机辅助优化排样算法的研究

基于二维图形变换原理提出了一种有效的纸盒模切排样算法，配合一定的人机交互调整，可实现包装纸盒模切版的计算机辅助排样。

钢板加工中计算机排样技术研究及应用

对于实际计算机辅助排样中多种约束情况进行分析,基于线性规划理论,建立了多约束条件下排样系统的数学模型,并设计实现了一个面向钢板机械加工的优化排样系统。

《计算机排样技术及其应用》

计算机辅助排样（CAN），是计算机辅助设计与制造（CAD／CAM）技术的重要分支之一，《计算机排样技术及其应用》是根据作者多年的研究成果，并参考国内外涉及CAN技术的研究成果综合编写而成。该书注重系统性和科学性，特别强调实用性。对于讨论的每一类排样问题，统一按照定义排样问题、CAN系统的使用方法、应用案例分析、

基于遗传模拟退火算法的不规则多边形排样

将遗传模拟退火算法应用于计算机辅助排样领域 ,设计了一种基于遗传模拟退火技术的启发式排样算法 该算法能够处理不规则多边形的排样问题 ;同时 ,给出一种对象的几何表达方式 ,可以忽略高度不规则形状带来的复杂性影响 该算法通过基于遗传模拟退火算法的全局优化概率搜索 ,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度 ,然后采用基于左下角 (BL)

一个实用的矩形件优化排样启发式算法

仔细研究了传统矩形件优化排样近似算法及存在的主要问题,提出一个新的启发式算法。该算法根据最后板材的实际排放情况,采用了多种排放策略,克服了原算法的在零件数较少时的缺陷。在此基础上用Visual C++ 6.0开发了一个实用的矩形件计算机辅助排样系统。实际应用表明,新算法可获得比原近似算法更好的优化排样结果。笔者给出了算法的具体实现方法和步骤。

云制造切割排样系统研究及应用

原材料的生产预算、科学利用与耗用管理等问题普遍存在于家具、钣金、建筑、机械、电子、服装、皮革、包装等诸多行业中,其直接影响到库存和生产成本。CAN（Computer Aided Nesting,计算机辅助排样）通过计算机进行优化组合和图形布局计算,求解切割下料的优化方案,可达到有效节约资源、提高生产效率的目的。最优切割排样布局问题属于NP完全问题,其计算量巨大,相应的排样软件价格昂贵。目前,

任意两个多边形的求交算法

对Ａ．Ｍａｎｇｅｎ的算法进行改进，使之在计算机辅助排样应用中效率更高，通用性更强．

提高金属板料利用率的新方法

通过计算机辅助排样系统选择合适的毛坯种数、单条带毛坯排数和剪床刀刃长度,可以明显提高机械制造业用金属板材的下料利用率,对生产实例数据进行了分析并给出了排样结果。