一种求解圆形件下料问题的启发式算法

针对二维圆形件下料问题,提出一种改进的顺序启发式算法。在生成排样方式的过程中,采用价值修正策略不断修正当前排入圆片的价值,使之趋于合理,选取价值最大的排样方式组成当前排样方案,迭代调用该过程多次,从中选取最优的排样方案。实验结果证明,与线性规划算法相比,该算法更有效。

圆形件下料顺序分组启发式算法的设计与实现

针对特殊应用背景下的小批量圆形件下料问题,在顺序启发式过程的基础上,引入分组的思想,提出基于分组选择策略的顺序分组启发式算法,并将顺序分组启发式算法与递推算法相结合生成一种最优的下料方案。实验结果表明,该算法计算时间合理,并能有效提高平均材料利用率,具有现实性的指导意义。

基于两段排样方式的矩形件优化下料算法

针对矩形件下料问题,提出一种基于两段排样方式的优化下料算法。首先构造一种约束排样算法,生成矩形件在板材上的两段排样方式。然后采用列生成算法依据矩形件剩余需求量迭代调用上述约束排样算法生成一个虚拟下料方案,按照不产生多余矩形件原则选取虚拟下料方案中的部分排样方式加入到实际下料方案中,更新矩形件剩余需求量;重复上述步骤直到矩形件剩余需求量为零。采用文献中基准例题将该算法与2种文献算法进行比较,数值实验结果表明该算法下料利用率比2种文献算法分别高1.61%和0.78%。

带剪刃长度约束的矩形件剪切下料优化算法

讨论矩形件二维下料问题,提出一种带剪刃长度约束的下料算法。这种算法将板材划分成四块,每块中排放长度和方向均相同的条带,每根条带中排放同种矩形件。运用递归技术构造四块排样方式的无约束生成算法和有约束生成算法。采用线性规划算法调用无约束生成算法生成第一部分下料方案;采用顺序启发式算法调用有约束生成算法生成第二部分下料方案。组合两部分下料方案形成最终解。数值实验结果表明下料算法有效地解决带剪刃长度约束的下料问题。

多规格板材电机圆片下料算法研究

在电机制造过程中涉及将硅钢片切割成圆片用于加工成定子和转子,为了研究多规格板材情况下,考虑主动生成余料的电机圆片下料问题,提出多规格板材电机圆片下料算法进行研究分析。下料方案由切割工艺简单的直切排样方式组成,排样方案由旧余料和标准板材两个部分生成,并且在使用标准板材生成排样方式时,允许产生新余料供后续订单使用。采用动态规划技术生成直切排样方式,并运用顺序法优化下料方案,设定余料上限约束保持库存数量。对某电机厂实际生产的多个连续订单进行实验,结果表明:本文算法符合实际生产流程,在不增加切割工艺复杂度的同时可有效降低生产成本。

单一尺寸矩形件下料问题的一种精确算法

针对机械制造业领域的单一尺寸矩形件下料问题,提出一种基于整数规划和约束规划的精确下料算法。首先在板材上刻画W+1条等距的水平基线;然后建立下料问题的整数规划数学模型,求解出最优下料方案所对应的每条基线上排放的水平矩形件和竖直矩形件个数;最后采用约束规划模型求解出每个矩形件在基线上的具体排放坐标,画出最优下料方案图。将这里算法与文献中单一尺寸矩形件下料算法进行比较,数值实验结果表明,这里算法求得的下料方案板材利用率更高。

同尺寸矩形件多板材下料算法

针对机械制造业领域中的同尺寸矩形件多板材下料问题,提出一种基于动态规划和整数规划的求解算法。在单张板材上采用五块布局方式简化切割工艺,该布局方式将板材划分为五个块,每个块中矩形件按照规范多级方式排列。首先采用具有全容量特性的动态规划算法一次性生成所有尺寸块的规范多级方式,并运用隐式枚举法确定最优五块组合生成五块布局方式;然后采用整数规划算法选择最优板材组合生成下料方案。数值实验结果表明,文中算法能够有效地解决同尺寸矩形件多板材下料问题。

基于最佳断点的圆形件T形下料算法

【目的】圆形件下料问题广泛存在于工业生产中,如汽车、船舶零部件的制造等。通过提高材料利用率,减少切割成本可有效降低企业生产成本。基于此,提出了一种基于最佳断点的圆形件T形下料算法。【方法】首先根据需求的圆形件种类生成多规格的标准条带,然后根据规范长度求得点长度集合,再用全容量动态规划算法生成排样方式,遍历断点长度集合,得出最佳断点长度和排样方式,确定排样方式的使用次数并加入排样方案,直到满足所有圆形件的需求;最后根据价值修正公式不断调整圆形件价值,通过迭代生成多种排样方案,以防算法陷入局部最优。【结果】与文献数据相比,该算法能够提高材料利用率,降低切割成本。【结论】实验结果表明,该算法在降低企业生产总成本上具有有效性。