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皮革企业优化智能排样系统的设计与实现

温静  
【摘要】:随着我国皮革产业的发展,目前皮革企业在生产排样过程中迫切需要解决材料利用率低的问题。从数学计算复杂性理论看,皮革企业的排样问题是属于NP完全问题,至今还没有找到解决该类问题的最有效方法。排样目前研究较多的是规则排样,对于不规则的排样处理基本上是采用规则矩形近似的方法。 本文是“某外资企业优化生产ERP系统平台设计与实现”的子课题。针对企业生产过程中存在的不规则排样问题,本文提出利用人工神经网络求解不规则件排样问题的混合优化算法;在保证皮料剪裁效率和材料利用率的前提下,寻找通用性好、效率高以及易于实现的排样求解算法。本文主要的研究内容有:首先,建立皮具排样问题的数学模型,把不规则件排样问题转化为解决图形之间的运算问题;其次,对优化排样前图形进行预处理,建立二维不规则图形的计算机存储模型,实现不规则图形的输入和排样过程中的几何定位问题;然后将自组织特征映射模型和Hopfield神经网络引入到排样中;运用自组织特征映射模型寻求最佳定位,通过Hopfield神经网络迭代计算寻求最优旋转角度。 最后,在Visual C++6.0的开发环境下,开发出智能排样系统,系统包括图件工具、库存管理、排样算法等模块。通过实例对比测试,验证了本文采用的神经网络混合优化排样算法完全能够满足企业节约原材料的需求,可以应用到企业的实际生产中。


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