大规模板材排样的分布式协同优化方法研究

发布时间：2025-06-10 01:36

　　合理利用原材料的优化下料技术，在机械制造、造船、汽车、航空、轻工等行业中的应用非常广泛。国内外研究表明优化下料问题非常困难。该问题作为典型的组合优化难题不但具有NP类复杂度，同时还需要进行复杂图形运算和工艺处理，因此难以建立统一和简单的数学模型，用传统的优化技术来解决。板材排样用于处理平面零件从原材料上的合理下料方案规划，是优化下料问题中应用最广，也是最难的一种。板材排样优化的核心问题是规划零件在板型原材料上最佳的下料组合与每个下料零件在板材上的最优布局方案。探索排样优化技术具有重要的理论意义和工程应用价值。 板材排样问题的核心是解决一个组合优化难题。本文通过分析各种排样优化技术方案的特点，以及在工程应用中排样问题表现出的复杂性、约束性、非线性和建模困难等特点，指出在工程实践中合理的排样优化技术方案，必须适应下料生产作业过程的需要，适合于大规模零件排样，采用具有智能特征的多种算法协同求解的模型来解决下料方案的规划。基于这一技术思想，本文以大型机电产品的毛坯下料生产为背景，研究提出了一种分布式协同优化算法模型，开发了用于大规模矩形零件排样的分布式协同优化排样软件系...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5.520个零件100代进化SGA排样示例

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图5.860个零件100代进化(SA)DPGA排样示例

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图5.980个零件20代进化sGA排样示例

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本文编号：4050117