导读:本文包含了优化排样论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,矩形,硅钢片,条带,启发式,动态,胶合板。
优化排样论文文献综述
罗若[1]（2019）在《基于Dynaform软件的汽车消声器连结法兰盘毛坯优化排样》一文中研究指出采用了Dynaform软件,对汽车消声器连结法兰盘冲压件毛坯外形进行优化排样设计,并结合企业生产实际要求,对计算的结果进行优化。结果表明,通过Dynaform软件在优化冲压件排样时,不仅简单方便,而且结果准确可靠,值得同类型的零件毛坯尺寸计算和排样借鉴。(本文来源于《装备制造技术》期刊2019年09期）
曹忠园,周学良[2]（2019）在《基于坐标约束的矩形件排样优化研究》一文中研究指出提出了一种面向矩形坐标关系约束的遗传算法解决传统方法中随着排样矩形种类增多利用率开始降低的问题,可以满足一块大板材上能够裁出更多种类小矩形的要求,同时板材利用率更高。采用文中提出的方法进行排样所达到的矩形利用率为92%以上,且运算时间均在10 s以内。最后在VC++环境中开发出了系统验证排样方案的可行性。(本文来源于《湖北汽车工业学院学报》期刊2019年03期）
向文欣,荀珂,冉翠翠[3]（2019）在《基于两段排样方式的剪冲下料优化算法》一文中研究指出针对金属板材剪冲下料问题,提出一种基于两段排样方式的优化算法。下料过程分两个阶段:第1阶段将板材剪切成条料,第2阶段将条料冲压出零件。两段排样方式把板材划分为两个段,每个段包含一组相同长度和方向的条料,每根条料仅包含同种零件。首先构造排样算法生成单张板材上零件的两段排样方式,采用动态规划技术确定条料在段中的优化布局,采用启发式方法确定板材的最优两段划分。然后构造下料算法,通过调用上述排样算法生成一系列排样方式,按照板材使用张数最小原则确定每个排样方式的使用次数,得到下料方案。对比文献中基准例题的计算结果表明,本文算法的板材下料利用率高于其他3种文献算法,并且计算时间合理。(本文来源于《锻压技术》期刊2019年06期）
龚俊舟[4]（2019）在《变压器硅钢片优化排样系统的设计与实现》一文中研究指出下料问题广泛存在于机械制造、服装生产、木材生产、玻璃、造纸等行业中。在生产变压器的行业中,变压器重要组成部分之一是变压器的铁芯,制造铁芯的硅钢片成本约占总体生产成本的叁分之一,硅钢片的材料利用率是影响企业经济效益的重要因素,相关企业越来越关注和重视如何提高硅钢片下料利用率这一问题。本文在对某变压器生产企业进行深入调研后,发现铁芯加工车间下料环节仍处于人工经验计算排样方案的情况,车间对余料管理十分乏力。针对企业车间下料过程中存在的这些问题,结合实际生产工艺流程,提出将硅钢片按照工艺要求拼接成条带的思想,将毛坯需求转化为条带需求。然后提出整卷剪切优化排样算法解决硅钢卷材下料优化排样问题,采用顺序启发式方法求解排样方案,在递推求解排样方式过程中,为了获得最优的下料排样方案,使用价值修正策略修正条带价值,防止求解过程陷入局部最优。针对下料过程中产生的不规范余料过多而给库存管理带来太大压力的现象,在下料过程中优先使用规范余料,并提出主动生成规范余料条带的策略来规范化余料生成;提出考虑余料的整卷剪切优化排样算法,递推求解有约束背包问题获得排样方式,使用顺序启发式方法迭代多次获得最优的排样方案。下料算法优先考虑使用库存余料,能有效减少余料数量,为企业减轻库存管理压力。基于本文提出的算法实现优化排样系统原型,通过实验证明本文算法的有效性。将该系统应用到车间生产过程中,为生产活动提供计算机辅助下料功能,代替耗时耗力的传统人工凭经验排样,有效地提高材料利用率,帮助企业节约原材料和加强余料库存管理,达到减少人力资源和生产成本的目的,对提高企业信息化管理水平具有一定的意义。(本文来源于《广西大学》期刊2019-06-01）
卓开霞[5]（2019）在《皮革服装CAD矩形件样板的优化排样探究》一文中研究指出基于皮革服装的CAD技术,采用改进的粒子群算法模型即QPSO算法模型,来对于服装矩形件样板的优化排样进行了比较分析研究。排放算法选择最低水平线法,在优化排样领域引入具有量子行为的QPSO算法,对矩形件排样采用量子行为的QPSO算法模型进行优化求解,经过和传统的算法模型结果进行比较,可获得量子行为的改进QPSO算法,求解过程和求解结果均比PSO算法的优越性更为突出,且证明QPSO算法具有高效性和优越性。矩形板材的排样更适合有效QPSO算法得到的排样方案。(本文来源于《皮革科学与工程》期刊2019年03期）
王伟,杜向阳[6]（2019）在《基于捕食搜索策略的遗传算法在矩形件优化排样中的研究》一文中研究指出在木材加工业中,会遇到矩形板材的优化切割排样问题,其核心是充分利用板材,使板材利用率达到最高。在基于遗传算法基础上,提出一种基于捕食搜索策略的遗传算法,用以解决前述问题。对编码方式、遗传算子及适应度函数进行设计,并采用改进的最低轮廓线搜索算法对其进行解码以得到最优排布解。仿真试验所用板材规格为1 220 mm×2 440mm,当排样零件总面积与原材料面积相当时,多种型材分割要求下平均板材利用率可达93.425%;当排样零件总面积相比原材料面积较小时,其不同型材零件分配方案的平均板材利用率为83.35%,证明本文算法的科学性,并得出不同型材零件分配总面积应尽量与原板材面积相当的结论。(本文来源于《中国农机化学报》期刊2019年02期）
武照云,张毓兰,原富林,李丽,阮竞兰[7]（2019）在《基于排样优化与车间调度的粮机装备智能制造平台研究》一文中研究指出针对我国粮机装备制造业的现状与存在的问题,在智能制造的发展趋势下,提出了构建智能化、低成本、高效率的粮机装备智能制造平台的思路。分析了粮机装备制造业在制造成本与生产效率方面的智能制造需求,提出了以切割下料排样优化与车间作业调度优化为核心的粮机装备智能制造技术体系。详细给出了平台的关键技术与实现方法,主要包括型材零件切割下料排样优化、板材零件切割下料排样优化与车间作业调度优化等核心内容。在此基础上,设计并开发了基于排样优化与车间调度的粮机装备智能制造平台。该平台能够较好地增强粮机企业的智能化制造程度,降低制造成本,提高生产效率。(本文来源于《河南工业大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
张立,陈燕,陈秋莲,龚俊舟[8]（2018）在《条带上圆形件的优化排样》一文中研究指出针对圆形件下料问题,从条带的利用率角度讨论了板材上圆形件的排样问题。条带上圆形件的排样一般有3种排法:并排、品排和基于品排的斜排。由于基于品排的斜排极大地减小了相邻圆形件之间和板材边界与圆形件之间的空隙,因此被认为是最好的排样法。从理论分析、数据模拟和实例计算3个方面出发,具体分析了上述3种排法的优劣,旨在得出已知毛坯规格及数量时,采用何种排样方式排入毛坯。结果显示:基于品排的斜排在绝大多数情况下,材料利用率都优于其他两种方法,且3排斜排优于2排斜排;但从实际角度出发,当某块板材排入的需求毛坯数不大于10时,应采用并排法排入毛坯,当需求毛坯数大于10时,应采用3排品排法排入毛坯。(本文来源于《锻压技术》期刊2018年10期）
周贤君[9]（2018）在《混凝土胶合模板配置矩形板块优化排样》一文中研究指出根据模板施工规范,参考矩形件排样各相关算法,通过一个系统过程:因数分析法进行分类、背包算法确定最优组合、递归算法和神经算法查找相关板块、填充算法填充空隙等优化算法对胶合板矩形板块进行排样。排样结果表明板材的利用率大幅提高。(本文来源于《中国建材科技》期刊2018年05期）
曾兆敏,王祺,潘立武[10]（2018）在《冲压条带二维优化排样问题的一种启发式算法》一文中研究指出针对条带在板材中的优化排样问题,提出一种启发式算法。这种启发式算法的基本思想是每刀从板材上剪切下一根水平或竖直条带,直至板材被剪切完,并且在每次剪切时按照板材排样价值最大原则确定条带的方向和宽度。首先,计算所有可能尺寸的条带的价值,按照条带价值最大原则确定条带中零件的最优布局。然后,采用动态规划原理按照从小到大顺序依次生成板材上的条带优化排样方式。采用文献中的基准例题,将本文算法与多段排样算法、叁块排样算法和四块排样算法进行比较,数值实验结果表明本文算法排样价值更高,并且计算时间可满足实际应用的需要。(本文来源于《锻压技术》期刊2018年07期）
优化排样论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提出了一种面向矩形坐标关系约束的遗传算法解决传统方法中随着排样矩形种类增多利用率开始降低的问题,可以满足一块大板材上能够裁出更多种类小矩形的要求,同时板材利用率更高。采用文中提出的方法进行排样所达到的矩形利用率为92%以上,且运算时间均在10 s以内。最后在VC++环境中开发出了系统验证排样方案的可行性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
优化排样论文参考文献
[1].罗若.基于Dynaform软件的汽车消声器连结法兰盘毛坯优化排样[J].装备制造技术.2019
[2].曹忠园,周学良.基于坐标约束的矩形件排样优化研究[J].湖北汽车工业学院学报.2019
[3].向文欣,荀珂,冉翠翠.基于两段排样方式的剪冲下料优化算法[J].锻压技术.2019
[4].龚俊舟.变压器硅钢片优化排样系统的设计与实现[D].广西大学.2019
[5].卓开霞.皮革服装CAD矩形件样板的优化排样探究[J].皮革科学与工程.2019
[6].王伟,杜向阳.基于捕食搜索策略的遗传算法在矩形件优化排样中的研究[J].中国农机化学报.2019
[7].武照云,张毓兰,原富林,李丽,阮竞兰.基于排样优化与车间调度的粮机装备智能制造平台研究[J].河南工业大学学报(自然科学版).2019
[8].张立,陈燕,陈秋莲,龚俊舟.条带上圆形件的优化排样[J].锻压技术.2018
[9].周贤君.混凝土胶合模板配置矩形板块优化排样[J].中国建材科技.2018
[10].曾兆敏,王祺,潘立武.冲压条带二维优化排样问题的一种启发式算法[J].锻压技术.2018
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