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支持多任务集成下料的优化下料技术研究及应用

覃斌  
【摘要】:实施绿色制造与低碳制造是制造业减少资源消耗强度的重要途径,减少物料消耗和能源消耗是企业实施绿色制造的具体手段。优化下料技术是实现减少物料消耗的一项具体实用技术,作为控制原材料利用率的重点环节,通过采用合理的优化下料技术,对减少有限资源的浪费和碳排放起着积极而关键的作用。传统的优化下料注重于排料的数学意义上的最优,但难于解决实际工程应用中大规模多任务集成下料、特殊数据结构适应性、下料过程自动化、系统集成等一系列复杂应用需求问题。论文针对目前企业普遍采用的多工程、多任务集成下料方式,围绕支持多任务集成下料的优化下料技术及应用进行了深入研究。 首先,在分析多任务集成下料问题特点的基础上,提炼总结了支持多任务集成下料的优化下料需求,建立了多任务集成下料的优化决策过程模型;针对多任务集成下料优化决策过程中所涉及的重要支持技术,建立了支持多任务集成下料的优化下料技术体系,并以关键技术攻关作为研究重点给出了论文的解决思路。 然后,针对技术体系中的主要关键技术展开了研究,包括多任务大规模零件复杂轮廓信息的自动提取技术、多任务大规模零件的分组优化技术及基于网络的零件分组并行优化下料技术。 针对多任务集成下料中大规模零件轮廓信息提取过程复杂、提取工作量大等问题,提出了一种零件轮廓分层路由提取的MST生长算法,包括零件轮廓路由拓扑结构的构造和基于有权无向图MST的轮廓劈裂提取。其中,零件轮廓路由拓扑结构的构造包括基于拓扑投影的图纸平面化、节点路由状态定义与特征节点提取和轮廓线重组;基于有权无向图MST的轮廓劈裂提取包括无向图MST求解和轮廓线布尔劈裂。同时,为了实现下料生产对产品设计变更的快速响应,避免传统上更改传递的冗余过程,提出了基于产品模型重建的设计变更快速响应方法。 针对优化算法在处理多任务集成下料问题时易陷入时间效率和材料利用率矛盾的问题,提出了基于下料特征的多任务大规模零件分组优化策略,将零件的相似性特征和下料配合特征作为分组约束,并利用样本零件的导向作用加速零件分组过程,研究了具体的零件分组优化方法。一方面,为了克服传统无监督聚类算法中聚类中心需事前确定、聚类结果不稳定等缺点,提出了一种K-means与HCM算法相结合的大规模零件分组优化方法;另一方面,利用图论工具对零件的下料特征关联进行分析,提出了一种基于有权无向图MST的大规模零件自适应分组优化方法,并通过应用实例验证了两种方法的可行性和有效性。 针对目前不同优化方法及其优化软件对不同下料数据优化效果具有不确定性的问题,为了避免零件分组形成的下料子任务优化效果不理想而影响最终下料方案的形成,提出了一种基于网络的零件分组并行优化下料方法,通过集成多种计算资源、多种下料方法,利用开放的网络环境进行零件分组的并行优化求解,重点建立了基于网络的零件分组并行优化下料模型,并给出了零件分组并行优化下料的物理拓扑结构。 最后,以AutoCAD作为系统的图形支持平台,建立了支持多任务集成下料的优化下料系统的结构体系和功能体系,以国家863/CIMS目标产品“建筑金属结构计算机辅助设计与生产管理集成系统”中的条材/板材优化下料子系统为基础,基于上述研究结论开发了支持多任务集成下料的优化下料系统。 论文的研究内容是国家自然科学基金项目的重要组成部分,其研究结论和开发的产品是2011年度高等学校科学研究优秀成果奖科学技术进步二等奖获奖项目“支持复杂应用需求的优化下料关键技术及应用”的重要组成内容,软件系统已经在上百家企业中得到推广应用;在减少物料资源消耗、提高企业的生产制造水平方面,取得了较好的应用效果。


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