基于NGSA算法的不規(guī)則件優(yōu)化排樣系統(tǒng)的研究.pdf

1、二維零件的優(yōu)化排樣技術廣泛應用于裝備制造業(yè)，同時也是一個具有最高計算復雜度的NP完全問題。本文根據(jù)國內外的研究現(xiàn)狀、排樣問題的自身特點及目前排樣算法中存在的問題，針對任意形狀的二維不規(guī)則零件排樣問題的關鍵技術，進行了深入的研究，提出了一系列解決優(yōu)化排樣問題的算法。本文主要研究包括以下內容： (1)分析并建立了二維不規(guī)則件優(yōu)化排樣問題的形式化描述和數(shù)學模型。 (2)分析二維不規(guī)則件優(yōu)化排樣問題的求解難度，提出了求解該問題的

2、優(yōu)化策略及求解思路。 (3)通過對各種智能優(yōu)化算法和啟發(fā)式算法進行分析，并通過探討其在不規(guī)則件優(yōu)化排樣問題中的應用，將遺傳算法、模擬退火算法與小生境技術相結合，互相取長補短，構成小生境遺傳模擬退火混合優(yōu)化排樣策略。 (4)研究了矩形排樣單元與空白區(qū)域填充算法。針對不規(guī)則形狀零件的矩形排樣單元構造過程中的關鍵技術進行了探討，并針對在多邊形的外輪廓與矩形包絡之間容易產生一些空白塊，給出了具體算法，克服了以往簡單采用最小包絡矩

3、形代替零件排樣存在空白區(qū)域，導致材料利用率過低問題。 (5)提出了基于BLF策略的不規(guī)則件的動態(tài)掃描定位啟發(fā)式算法。本算法綜合了改進的一步平移法、基于“最低水平線法”策略的動態(tài)定位算法與空白區(qū)域填充算法。 (6)設計并實現(xiàn)了基于小生境遺傳模擬退火算法的不規(guī)則件優(yōu)化排樣系統(tǒng)。通過實例驗證了算法的有效性和實用性，證明了不規(guī)則件優(yōu)化排樣系統(tǒng)完全適合現(xiàn)代制造業(yè)的需求，不僅滿足材料利用率的要求，也達到了節(jié)約原材料的目的。