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改进三维不规则排样构造算法

计算机集成制造系统 2021年第1期27卷 165-171页

作者：刘虓徐磊陈超核刘嘉敏华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870

针对三维不规则排样构造算法的瓶颈问题提出了两方面改进:首先,将不规则三维零件进行矢量图与像素图的混合表达,在算法的初始阶段,零件采用矢量方式表达;在寻找最优排样姿态阶段则使用立方体微粒表达;在算法末尾阶段为了消除零件之间的... 详细信息

针对三维不规则排样构造算法的瓶颈问题提出了两方面改进:首先,将不规则三维零件进行矢量图与像素图的混合表达,在算法的初始阶段,零件采用矢量方式表达;在寻找最优排样姿态阶段则使用立方体微粒表达;在算法末尾阶段为了消除零件之间的缝隙并输出精确的排样图,零件恢复为矢量表达。然后,引入航空航天领域的“全姿态”概念:借助经线和纬线在球体上均匀布置多个表面点;以球心为起点,以表面点为终点,从而确定多个旋转轴。通过这种方法,零件可以获得比传统方法更多的旋转轴,从而大大提升了排样姿态的优化搜索空间。通过算例证明,所提算法具有执行速度快和排样性能好的优点。

关键词：三维排样不规则排样混合表达全姿态构造算法

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基于模拟退火的贯通约束不规则排样

中国机械工程 2016年第24期27卷 3326-3331,3354页

作者：韩伟张子成南京财经大学南京210046

针对带贯通性约束的不规则凸多边形的排样问题,提出了一种分阶段构造算法。为了控制每个阶段新生成的组合图形的形状,构造过程引入变动的形状权重,算法运行早期采用较小权重使图形组合具有较高出材率,而在后期采用较大的权重得到类似矩... 详细信息

针对带贯通性约束的不规则凸多边形的排样问题,提出了一种分阶段构造算法。为了控制每个阶段新生成的组合图形的形状,构造过程引入变动的形状权重,算法运行早期采用较小权重使图形组合具有较高出材率,而在后期采用较大的权重得到类似矩形的复合。基于模拟退火思想引入温度参数控制权重的变化率,在早期和后期形状权重变化率较小而在中期变化率较大。采用ESICUP标准测试数据分别对常数散列、线性散列和温控散列进行对比,结果表明温控散列函数能有效提高排样效率和排样出材率。

关键词：不规则排样贯通约束模拟退火形状权重

应用临界多边形方法与小生境遗传算法求解不规则排样问题

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小型微型计算机系统 2016年第5期37卷 1002-1007页

作者：刘海明周炯吴忻生华南理工大学自动化科学与工程学院广州510640

针对现代制造业中广泛存在的不规则排样问题进行了研究,提出一种基于临界多边形排样策略和小生境遗传算法的排样优化算法.算法通过改进的移动碰撞法计算零件之间的临界多边形,以确定最佳的零件靠接排放位置;通过基于小生境策略的遗传算... 详细信息

针对现代制造业中广泛存在的不规则排样问题进行了研究,提出一种基于临界多边形排样策略和小生境遗传算法的排样优化算法.算法通过改进的移动碰撞法计算零件之间的临界多边形,以确定最佳的零件靠接排放位置;通过基于小生境策略的遗传算法优化零件的排样顺序,确定最佳排样序列.对所提出的排样优化算法作了实验测试和算法评估,验证算法的可行性与有效性.排样实验结果表明,该算法能够用于求解不规则排样问题,且在一定程度上优于已有算法,能够提高材料利用率.

关键词：不规则排样临界多边形遗传算法小生境策略

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带贯通约束的不规则排样分阶构造算法

小型微型计算机系统 2012年第11期33卷 2421-2424页

作者：韩伟马福民南京财经大学信息工程学院南京210046

针对玻璃排样问题,首次研究带贯通性约束的不规则凸多边形的Bin Packing问题.提出一种针对图形组合进行优化的分阶构造算法.该算法能够隐式实现贯通约束,并利用各阶种群之间清晰的组合关系,将多个多边形的形态优化问题转化为一个结构化... 详细信息

针对玻璃排样问题,首次研究带贯通性约束的不规则凸多边形的Bin Packing问题.提出一种针对图形组合进行优化的分阶构造算法.该算法能够隐式实现贯通约束,并利用各阶种群之间清晰的组合关系,将多个多边形的形态优化问题转化为一个结构化的多步决策问题,提高了原片利用率.为了控制新组合图形的形状,构造过程引入变动的形状权重,并给出散列函数来控制形状权重的变化.分别用中英双方玻璃厂订单数据进行测试,显示本文算法比二步法等方法平均利用率有较大提高.

关键词：不规则排样贯通约束动态规划形状权重

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二维不规则排样背景下的零件像素化表达算法

锻压技术 2021年第8期46卷 44-48页

作者：刘虓王宇帆刘嘉敏华南理工大学土木与交通学院广东广州510640 沈阳工业大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110870

针对目前主流的零件表达方式,当零件外形呈现出凹多边形特性且顶点数目较多时,冲突检测算法明显变慢的问题,提出了一种零件像素化表达方法,即在零件包围盒上布置多个方形微粒,然后,通过二维布尔变量数组存储微粒是否被占用的信息,提出... 详细信息

针对目前主流的零件表达方式,当零件外形呈现出凹多边形特性且顶点数目较多时,冲突检测算法明显变慢的问题,提出了一种零件像素化表达方法,即在零件包围盒上布置多个方形微粒,然后,通过二维布尔变量数组存储微粒是否被占用的信息,提出了微粒"占用"的判断算法。算例1研究了像素图生成速度与微粒边长和零件外形的关系;算例2则研究了零件像素化程度与排样性能的关系,最后,给出了推荐的微粒边长。推荐微粒边长可令排样计算速度和排样效果取得最佳的平衡。同时,算例2还与商用排样软件SigmaNest进行了对比,实验结果表明,如果使用推荐的微粒边长,本文算法得到的材料利用率高于SigmaNest算法,且计算耗时只有后者的2.8%。

关键词：不规则排样像素化矢量图冲突检测材料利用率

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基于临界多边形的二维不规则排样算法研究

基于临界多边形的二维不规则排样算法研究

作者：徐将将华南理工大学

学位级别：硕士

二维不规则排样问题属于平面布局优化问题,是指在给定的原材料空间布局内,排放若干零件,且各个零件间互不重叠。目标是寻找一个最优的排样方案,使原材料的利用率越高越好。排样问题广泛存在于钣金、皮革、服装、木材、石材、航空航天等... 详细信息

二维不规则排样问题属于平面布局优化问题,是指在给定的原材料空间布局内,排放若干零件,且各个零件间互不重叠。目标是寻找一个最优的排样方案,使原材料的利用率越高越好。排样问题广泛存在于钣金、皮革、服装、木材、石材、航空航天等众多行业中,提高原材料的利用率,对提高经济效益和缓解资源紧张带来的环境压力有重要意义。本文对二维不规则件排样中的关键问题进行了分析研究,主要的研究内容如下:基于矢量线段的临界多边形(NFP)生成算法研究:NFP算法是二维排样中的关键基础性问题,也是二维排样算法发展的瓶颈问题。本文提出基于矢量线段的NFP生成算法,将多边形间的滑动碰撞转化为“角-矢量边”接触判断问题,对可能接触的“角-矢量边”组合生成矢量线段集合,基于最小旋转角策略从矢量线段集合中提取NFP,并对特殊情况如退化点和退化线进行处理。算法有效地解决了NFP的计算正确性,同时其计算速度较移动碰撞算法有较大提高。混合启发式排样算法研究:分析临界多边形在排样中的作用,结合“NFP+IFR”算法提取待排零件可行的候选排放点。在TOPOS算法基础上,提出三种LAO启发式评价标准来评价零件的排放质量,对这些评价标准设计组合出三种混合策略,用于选择下一个排放的零件以及从候选排放点选择最合适的排放位置。基于随机键遗传算法的排样算法研究:分析了随机键遗传算法的特点和流程,结合二维不规则排样问题特点,使用随机键遗传算法优化零件的排放次序、旋转角度和定位策略。对随机键遗传算法中个体的编码和解码、适应度函数、种群的选择、交叉、变异操作等内容进行设计。实验结果表明,算法有较强的全局优化能力,获得比启发式算法和小生境遗传算法更优的排样方案。带缺陷不规则原材料的排样算法研究:分析带缺陷不规则原材料排样问题的数学模型,并引入内靠接临界多边形(INFP)概念,扩展矢量线段法求解INFP。针对缺陷不规则原材料,结合“NFP+INFP”法提取可排放点来避开缺陷区域,分别对混合启发式算法和随机键遗传算法进行改进以适用于带缺陷不规则板材排样问题。实验结果表明,算法使零件能紧凑排放在原材料内部并有效避开缺陷区域,随机键遗传算法比混合启发式能获得更好的原材料利用率。

关键词：不规则排样临界多边形随机键遗传算法带缺陷不规则原材料

基于轮廓几何不变描述和编码匹配策略的二维不规则排样算法

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同方学位论文库

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基于轮廓几何不变描述和编码匹配策略的二维不规则排样算法

作者：冀玉龙燕山大学

学位级别：硕士

排样问题,又称为下料填充、零件布局优化问题。即在规定母版区域内,在保证零件轮廓不重叠的前提下,尽可能多地排布零件。二维不规则排样应用最为广泛。但是,由于排样轮廓的描述不具有旋转几何不变性,需要通过对轮廓进行旋转调整或者转... 详细信息

排样问题,又称为下料填充、零件布局优化问题。即在规定母版区域内,在保证零件轮廓不重叠的前提下,尽可能多地排布零件。二维不规则排样应用最为广泛。但是,由于排样轮廓的描述不具有旋转几何不变性,需要通过对轮廓进行旋转调整或者转化才能确定最终的排样姿态。而通过旋转确定排样姿态很容易错过最佳的排样姿态,影响排样质量。针对上述问题,本文借鉴曲线几何不变参数化表达的思想,提出基于轮廓几何不变描述和编码匹配策略的二维不规则排样算法。算法首先通过编码的形式实现排样轮廓的几何不变描述;然后通过相似特征匹配的方式确定排样姿态和位置。论文主要内容如下:(1)轮廓几何不变描述实现。分析排样轮廓的经典表达方法,通过图形预处理将链码描述符应用到排样轮廓的描述中;结合曲线几何不变表达理论,推导排样轮廓几何描述形式,实现排样轮廓旋转几何不变表达。(2)轮廓形状特征信息提取。在获得轮廓的几何不变性描述后,对轮廓进行编码,获取具有几何描述不变性的编码信息用以表示轮廓的形状特征。(3)轮廓相似特征匹配靠接及轮廓定位。针对排样轮廓相似匹配问题,提出基于最长公共子串的相似匹配算法。该算法首先采用最长公共子串匹配方法搜索两个待排样轮廓的相似特征,以相似特征引导轮廓的靠接及定位。针对母版边界对排样轮廓定位限制的问题,提出基于中心辐射思想的排样定位策略。为验证算法的有效性,选取若干自由曲面的投影轮廓图形对上述排样算法进行了验证,结果表明提出的算法可以大幅度提高排样填充率和排样效率;(4)基于最长公共子序列相似匹配的不规则排样算法。针对最长公共子串匹配的缺点,在轮廓信息提取、相似特征度量及匹配和靠接方法上进行改进。首先,在差分链码的基础上重新提取夹角序列作为轮廓的形状描述,加快匹配速度;其次,基于动态规划算法求解待匹配轮廓的最长公共子序列确定相似特征;最后则是以判距—靠接算法引导轮廓完成互不干涉的图形靠接及定位。结果显示,经改进,本文方法在有效识别利用轮廓特征信息的基础上,可进一步提升排样填充率和排样效率。

关键词：不规则排样轮廓描述及编码相似特征度量最长公共子序列特征匹配

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不规则样片排样算法的研究

不规则样片排样算法的研究

作者：刘妍浙江工业大学

学位级别：硕士

排样问题是一种组合优化问题,即在固定的母版上,尽可能多的放置待排样片,样片之间相互不重叠且不超出母版范围。排样问题在制造业有着广泛的应用,例如在服装制造行业,皮革加工行业,家具制造业等,因此研究这个问题有着很大的实用价值。... 详细信息

排样问题是一种组合优化问题,即在固定的母版上,尽可能多的放置待排样片,样片之间相互不重叠且不超出母版范围。排样问题在制造业有着广泛的应用,例如在服装制造行业,皮革加工行业,家具制造业等,因此研究这个问题有着很大的实用价值。在不规则排样问题中,不仅待排样片的形状是不规则的,母版形状也是不规则多边形,这种不规则势必造成计算复杂度增加,排样效率下降,材料利用率降低。对不规则样片排样算法的研究主要是为了在满足工艺要求的基础上,提高板材的利用率,减少排样时间。本文主要针对不规则样片排样过程中算法复杂度较高,材料利用率较低的情况,提出了重心最低与重心集中的分区排样策略,并对求解的方案通过粒子群算法进行优化和检测优化,最终实现改进不规则排样算法的目的。论文主要工作如下:1.在结合工艺要求的条件下,提出求解不规则排样问题的思路。采用临界多边形来判断两个不规则样片的位置关系,减少了求交的运算量,同时采用基于重心的临界多边形应用于样片的定位策略。2.针对工艺要求,本文提出分区排样策略,在不同的质量区域采用不同的排样策略。在高品质的一级区域采用基于临界多边形的下沉式策略,二级区域采用基于重心集中的策略,使排样结果满足一级区域重心最低,二级区域上的样片更加集中分布。3.针对基础粒子群算法不能很好适应不规则排样问题的求解,本文提出了多级优化策略,即包括粒子群优化和检测优化,对不规则样片的排样效果进行优化。该策略在寻求最优排样结果方面具有搜索范围更广的优势。在优化的过程中,设计两种粒子的编码,并结合改进的排样策略来决定样片的最优位置,然后在排样结果上采用检测优化缩小间距,提高排样结果的质量。4.设计并实现了不规则排样的系统,在该系统中实现了上述算法,同时验证了这种排样策略与优化模式在提高母版的利用率上有着一定提高。

关键词：不规则排样临界多边形粒子群优化分区排样

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二维不规则板材排样方法研究

二维不规则板材排样方法研究

作者：曾嘉伟广东工业大学

学位级别：硕士

二维不规则板材排样（2DIBPP）是二维排样问题的一种,这种问题在工业生产中应用十分广泛。如家具板材加工、造船工业、汽车工业、钣金加工工业、服装生产、皮革加工等都需要处理排样问题。尽管不同工业领域中的排样有各种不同的限制约束... 详细信息

二维不规则板材排样（2DIBPP）是二维排样问题的一种,这种问题在工业生产中应用十分广泛。如家具板材加工、造船工业、汽车工业、钣金加工工业、服装生产、皮革加工等都需要处理排样问题。尽管不同工业领域中的排样有各种不同的限制约束,但是它们共同的基本问题在于找到所需部件在原材料上一种有效的放置,提高原材料板材的面积利用率,尽可能多地节约原材料。对于2DIBPP问题,本文提出了针对单规格板材二维不规则切片的一种排样放置算法（LS）,由三个主要部分组成:第一个部分是指派策略算法,采用了快速且众所周知的最佳适用下降算法（BFD）;BFD直接按照切片面积的递减给所有切片排序,按照排好的顺序来将切片按面积指派到矩形板材中。第二个部分是单板排样算法,首先采用左下算法来将切片放置到每块板材,得到切片的初始位置;然后在板材内部交换两个切片;最后采用重叠最小化算法在重叠值最小的情况下找到它们的新位置,从而得到一个初始可行解。第三个部分是局部搜索算法,在两块矩形板材之间进行多边形切片的一对多交换,然后调用第二个部分的单板排样算法得到更好的可行解,直到利用率F不再提高或达到时间限制,停止迭代并结束。在介绍排样算法之前,本文对课题相关的点、线段、多边形等几何概念进行了定义,因为切片和板材都可以看成由不规则的多边形组成。然后对排样问题和排样解进行了定义。最后对可行解的评价指标进行了定义,选择了更加节约材料的评价指标F。同时,本文还介绍了相关的重叠碰撞技术和最小二乘方法。经典的重叠碰撞技术有三种:包络矩形法、像素法和临界多边形（NFP）法;我们用临界多边形对重叠值进行了定义。然后我们介绍了线性最小二乘问题的正规方程算法和非线性最小二乘问题的高斯牛顿法;并将它们用来设计重叠最小化算法。本文有两种实验数据集:嵌套实例和拼图实例;用这两种实验数据集对LS算法进行了实验测试,跟目前文献中取得最好解的算法进行了比较。在嵌套实例集,我们的结果取得明显的优势,对于拼图实例集,也取得了更好的排样可行解,只是时间上要稍微大一些。最后我们的算法被运用在板式家具切割下料生产过程中,取得了更好的结果。

关键词：切割与下料不规则排样局部搜索启发式