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基于轮廓特征定位算法的异形件排样研究

张凤麒  
【摘要】:基于轮廓特征定位算法的异形件排样研究 二维排样问题是一类具有最高计算复杂度的NPC (Non-deterministic Polynomial Complete)类问题,同计算机图形学、人工智能、神经网络、运筹学等学科有着广泛的联系与交叉,被广泛运用于服装、机械制造、玻璃、造纸等行业。研究排样问题不仅能给社会带来不可估量的经济价值和社会价值,而且能进一步促进社会向环境保护型、资源节约型方向发展。计算机技术的不断更新和发展,排样方式已由以前的手工排样发展到计算机的辅助排样,排样算法已由简单的搜索算法发展到智能的启发式算法,排样复杂度也随排样件的形状和复杂度的增加而增加。本文基于轮廓特征定位算法进行异形件排样研究,其主要工作和成果如下: 1.深入研究国内外排样问题的发展现状和趋势,提出了本文的异形件排样系统,建立了排样系统框架,阐述了排样系统的基本内容和理论,为异形件计算机辅助排样奠定了基础。 2.改进了遗传算法,以遗传算法为核心,引入人工免疫算法中的募集新成员算子和记忆算子来调节遗传算法的群体特性,进一步加强了遗传算法的全局搜索和收敛性,同时还引入处罚机制回溯算子来调节遗传算法的局部特性,使算法能更好更快地收敛于全局,降低算法的时间复杂度。 3.提出了不断填充板材和被排件共同形成的凹谷区域,为后续排样件提供最大的排样空间的思想,并根据动态规划理论中的“最优化原理”建立了数学模型,此外,本文还确立了以填充板材轮廓的凹区域为主、凸区域为辅的排样原则,提出了轮廓特征定位算法。该算法充分利用板材和零件节点自身的属性信息,来实现排样件快速而最优的定位。 4.描述了零件的复杂度,深入分析了影响排样利用率的因素,对算法参数进行了实验数据分析,确定了种群个数、循环次数、全局算法的交叉和变异参数值的选择依据,导出了排样算法时间的估计式,依据估计式反向求解实现参数最佳选择。 5.排样算法能进行零件所有可行方位的搜索,采用信息启发式计算旋转角度,实现零件更为紧凑的排样。借助VC++6.0软件编写了排样程序,实现了排样算法全局顺序序列、板材利用率、循环次数、排样结果图形显示等信息的输出。从而,验证了排样算法的可行性和有效性。


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