基于NGA的任意多边形优化排样技术的研究

发布时间：2022-01-10 04:05

　　本文采用二步法对任意多边形的优化排样技术进行了研究。首先，将零件库中的零件根据其面积大小进行分类，把面积比较小的零件存成一个填充库，剩下的零件存成一个排样库。在此基础上，用基于小生境技术的遗传算法对排样库中的零件进行排样：先建立优化排样的数学模型，根据该数学模型将多边形在矩形板料上的排列方式转化为特定的编码，并建立编码和和排样方式的映射模型，然后采用基于小生境的遗传算法对排样过程进行优化。为了减少排样图中的空隙，提高材料的利用率，在采用NGA对排样库中的零件进行排样的基础上，本文通过一定的填充算法，将筛出来的填充库中的零件逐个填充到排样图的空隙中，完成最后的排样。根据文中提出的思路，设计开发了能够实际应用的优化排样系统。 

【文章来源】：河海大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

实例1排样

最高适应度;{最互及{…柔;扁，曰J.曰卜进化代数，a.排样结果b.适应度变化曲线图图4一8实例1排样结果及收敛过程实例2多边形个数为25，遗传算法的参数设置为:群体规模为20，染色体长度为16，交叉概率cl和c2分别为1.0和0.5，变异概率ml和mZ分别为0.4和0.03，遗传100代的时间是41秒钟，板材利用率为61.44%。获得的适应度最高的染色体所对应的排样图如图4一9所示。和肠印，八户.一/价铲志军雨透应度别朽坦侧侧囚贾摊/一~人厂~一竺护巧‘-1丁一1东-南了=亩尸猫进化

图5一4网格细分填充示意图在图5一4中，区间【rxl，rx2]和〔ryl，ry2]中为1的网格只有一个，这个网格用斜线阴影表示(见图5一5所示)。很显然，该网格不与要填充的零件多边形相交，因此，该零件可以在此位置进行填充。CFM值为1的网格(斜线阴影部分)轰一值为0的网格(空白区域’图5一5网格细分法局部细节示意最高精度填充方法的特点是，对排样容器的网状划分是一步到位，划分的网格尺寸比较小。同时，对可填充区域的搜索，由于网格个数较多，搜索的时间与网格个数成正比。也就是说

【参考文献】：
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本文编号：3580020