申请/专利权人：广东三维家信息科技有限公司

申请日：2019-05-28

公开（公告）日：2020-05-19

公开（公告）号：CN110091133B

主分类号：B23P15/00(20060101)

分类号：B23P15/00(20060101);G06N3/12(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/04(20120101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.05.19#授权;2019.08.30#实质审查的生效;2019.08.06#公开

摘要：本发明提供了一种型材加工优化方法及装置，涉及零件制造的技术领域，包括：获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；根据待加工零件的预设摆放规则对待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；根据零件信息和原料信息，对每个零件组合进行产量计算，得到每个零件组合的余料信息；基于余料信息在至少一种零件组合中确定待加工零件的目标加工零件组合，并按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工。本发明按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工，可以实现更高效的型材切割，减少余料浪费，提高材料利用率，降低工厂成本。

主权项：1.一种型材加工优化方法，其特征在于，包括：获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；所述原材料和所述待加工零件的材料相同，所述原料信息包括规格信息和或数量信息；根据所述待加工零件的预设摆放规则对所述待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；所述预设摆放规则包括：旋转和或翻转；根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息；基于所述余料信息在所述至少一种零件组合中确定所述待加工零件的目标加工零件组合，并按照所述目标加工零件组合对所述待加工零件进行零件加工；根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息包括：利用降序首次适应算法对所述零件信息和所述原料信息进行计算，得到多个初始计算结果；利用遗传算法对所述多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果，并根据所述最优计算结果确定所述余料信息；利用遗传算法对所述多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果包括：对所述多个初始计算结果进行编码，得到初始种群；根据预设适应度函数对所述初始种群中的所有个体进行评价，得到所述初始种群中各个个体的适应值；基于所述初始种群中各个个体的适应值，对所述初始种群执行目标运算，得到所述最优计算结果，其中，所述目标运算包括以下至少一种运算：选择、交叉、变异运算。

全文数据：型材加工优化方法及装置技术领域本发明涉及零件制造技术领域，尤其是涉及一种型材加工优化方法及装置。背景技术目前，在型材切割领域，带角度型材的切割加工中，带角度的型材零件一直都会被当作直角零件来处理，因为市面上没有合适的软件和算法来处理带角度零件之间的组合嵌入关系，这种处理会带来材料的浪费。发明内容本发明的目的在于提供一种型材加工优化方法及装置，以实现更高效的型材切割，减少余料浪费，提高材料利用率，降低工厂成本。本发明提供的一种型材加工优化方法，其中，方法包括：获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；所述原材料和所述待加工零件的材料相同，所述原料信息包括规格信息和或数量信息；根据所述待加工零件的预设摆放规则对所述待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；所述预设摆放规则包括：旋转和或翻转；根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息；基于所述余料信息在所述至少一种零件组合中确定所述待加工零件的目标加工零件组合，并按照所述目标加工零件组合对所述待加工零件进行零件加工。进一步的，基于所述余料信息在所述至少一种零件组合中确定所述待加工零件的目标加工零件组合包括：确定所述余料信息中最小余料信息所对应的零件组合；将所述最小余料信息所对应的零件组合确定为所述目标加工零件组合。进一步的，根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息包括：利用降序首次适应算法对所述零件信息和所述原料信息进行计算，得到多个初始计算结果；利用遗传算法对所述多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果，并根据所述最优计算结果确定所述余料信息。进一步的，利用遗传算法对所述多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果包括：对所述多个初始计算结果进行编码，得到初始种群；根据预设适应度函数对所述初始种群中的所有个体进行评价，得到所述初始种群中各个个体的适应值；基于所述初始种群中各个个体的适应值，对所述初始种群执行目标运算，得到所述最优计算结果，其中，所述目标运算包括以下至少一种运算：选择、交叉、变异运算。进一步的，根据所述待加工零件的预设摆放规则对所述待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合包括：将所述待加工零件按照不同的角度组合方式进行分类，得到所述至少一种零件组合；其中，所述角度组合方式包括至少之一：锐角和锐角的组合、锐角和直角的组合、锐角和钝角的组合、直角和钝角的组合、直角和直角的组合、钝角和钝角的组合。进一步的，所述零件信息还包括下述中的一个或多个：待加工零件的上边长度、待加工零件的下边长度、待加工零件的左右角度、待加工零件的宽度、待加工零件的厚度和待加工零件的材料。本发明提供的一种型材加工优化装置，其中，装置包括：获取模块，用于获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；所述原材料和所述待加工零件的材料相同，所述原料信息包括规格信息和或数量信息；分类模块，用于根据所述待加工零件的预设摆放规则对所述待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；所述预设摆放规则包括：旋转和或翻转；计算模块，用于根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息；确定模块，用于基于所述余料信息在所述至少一种零件组合中确定所述待加工零件的目标加工零件组合，并按照所述目标加工零件组合对所述待加工零件进行零件加工。进一步的，确定模块包括：第一确定单元，确定所述余料信息中最小余料信息所对应的零件组合；第二确定单元，用于将所述最小余料信息所对应的零件组合确定为所述目标加工零件组合。本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的方法。本发明还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其中，所述程序代码使所述处理器执行第一方面所述方法。本发明提供的一种型材加工优化方法及装置，先获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；然后根据待加工零件的预设摆放规则对待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；再根据零件信息和原料信息，对每个零件组合进行产量计算，得到每个零件组合的余料信息；最后基于余料信息在至少一种零件组合中确定待加工零件的目标加工零件组合，并按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工。本发明根据预设摆放规则对待加工零件进行分类得到的各个零件组合均为可选组合，根据余料信息在这些可选组合中确定待加工零件的目标加工零件组合，按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工可以实现更高效的型材切割，减少余料浪费，提高材料利用率，降低工厂成本。附图说明为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的一种型材加工优化方法的流程图；图2为图1中步骤S104的流程图；图3为图1中步骤S103的流程图；图4为本发明实施例提供的一种型材加工优化装置的结构图。图标：11-获取模块；12-分类模块；13-计算模块；14-确定模块。具体实施方式下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。目前，在型材切割领域，带角度型材的切割加工中，带角度的型材零件一直都会被当作直角零件来处理，因为市面上没有合适的软件和算法来处理带角度零件之间的组合嵌入关系，这种处理会带来材料的浪费。基于此，本发明提供了一种型材加工优化方法及装置，可以实现更高效的型材切割，减少余料浪费，提高材料利用率，降低工厂成本。实施例一：为便于对本实施例进行理解，首先对本发明实施例所公开的一种型材加工优化方法进行详细介绍，参照图1，该方法包括以下步骤：步骤S101，获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；原材料和待加工零件的材料相同，原料信息包括规格信息和或数量信息。在本发明实施例中，原材料可以为铜料、铝料、或铁料等任意一种材质的材料，原料信息中的规格信息与原材料的形状相关，若原材料的形状为长方形，则规格信息可以为长5米，宽3米。原料信息中的数量信息为整数，该数量信息可以选择至少一个，例如，可以为4个、5个或200个。需要说明的是，不同的待加工零件需要的材料可能相同，也可能不同。步骤S102，根据待加工零件的预设摆放规则对待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；预设摆放规则包括：旋转和或翻转。在本发明实施例中，翻转可以包括水平翻转和垂直翻转，零件信息中的材料信息和形状信息可以决定上述待加工零件在加工过程中是否可以旋转和或翻转。因此，待加工零件的预设摆放规则受零件信息中的材料信息和形状信息的影响，且预设摆放规则影响零件组合的排列方式。根据预设摆放规则可以得到至少一种零件组合，例如：待加工零件A的材料信息为铁料，预设摆放规则为可以旋转，也可以翻转；待加工零件B的材料信息也为铁料，预设摆放规则为可以旋转，不可以翻转。根据待加工零件A、B的预设摆放规则对待加工零件A、B进行组合，有多种零件组合，其中，第一种零件组合方式：以待加工零件A翻转90度且旋转30度与待加工零件B旋转90度的方式组合；第二种零件组合方式：以待加工零件A不翻转且旋转60度与待加工零件B旋转30度组合的方式组合；第三种零件组合方式：以待加工零件A翻转60度不旋转与待加工零件B旋转60度的方式组合。需要说明的是，除了上述组合方式之外，还可以选择其他的组合方式，本实施例对此不作具体限定。步骤S103，根据零件信息和原料信息，对每个零件组合进行产量计算，得到每个零件组合的余料信息。在本发明实施例中，余料信息可以为余料的长度、余料的数量、余料的质量或余料的面积等信息。在本实施例中，可以根据零件信息和原料信息对每个零件组合进行产量计算，得到每个零件组合的余料信息。例如，按照步骤S102中的三种方式进行产量计算，第一种零件组合下的产量为待加工零件A、B各50个，且第一种零件组合的余料信息为50kg，第二种零件组合下的产量为待加工零件A、B各40个，且第二种零件组合的余料信息为100kg，第三种零件组合下的产量为待加工零件A、B各60个，且第三种零件组合的余料信息为30kg。步骤S104，基于余料信息在至少一种零件组合中确定待加工零件的目标加工零件组合，并按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工。在本发明实施例中，可以将余料信息最小的零件组合为待加工零件的目标加工零件组合。在本发明实施例中，多种零件组合中的多种待加工零件均满足自身的预设摆放规则，且基于零件组合进行产量计算，可以得到每个零件组合的余料信息，最后基于余料信息确定待加工零件的目标加工零件组合，可以实现更高效的型材切割，减少余料浪费。对于不同的待加工零件的零件类型和不同的零件组合，减少余料浪费的程度会有所不同。进一步的，参照图2，步骤S104可以包括以下步骤：步骤S201，确定余料信息中最小余料信息所对应的零件组合；步骤S202，将最小余料信息所对应的零件组合确定为目标加工零件组合。在本发明实施例中，比较各个零件组合的余料信息，确定最小余料信息，示例性的，在步骤S103中，第三种零件组合的余料信息为30kg，在三种零件组合中最小。因此，将第三种零件组合确定为目标加工零件组合，按照第三种零件组合对待加工零件进行零件加工。进一步的，参照图3，步骤S103可以包括以下步骤：步骤S301，利用降序首次适应算法对零件信息和原料信息进行计算，得到多个初始计算结果。在本发明实施例中，降序首次适应算法为近似算法，利用降序首次适应算法计算得到的多个初始计算结果均可以减小余料的浪费，但是为了将余料的浪费降到最低，可以基于多个初始计算结果，得到最优计算结果，多个初始计算结果丰富了遗传算法的初始种群的多样化。步骤S302，利用遗传算法对多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果，并根据最优计算结果确定余料信息。在本发明实施例中，利用遗传算法对多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果可以包括：步骤1，对多个初始计算结果进行编码，得到初始种群；步骤2，根据预设适应度函数对初始种群中的所有个体进行评价，得到初始种群中各个个体的适应值；步骤3，基于初始种群中各个个体的适应值，对初始种群执行目标运算，得到最优计算结果，其中，目标运算包括以下至少一种运算：选择、交叉、变异运算。在本发明实施例中，在多个初始计算结果的基础上，利用遗传算法不断寻求最优计算结果，运行越久，结果越优。其中，预设适应度函数的选择至关重要。遗传算法具有全局寻优能力，可以通过目标运算自动获取搜索空间，自适应地调整搜索方向，最终寻求到最优计算结果。最优计算结果可以包括每种原材料上的零件组合和待加工零件的数量，以及在零件组合下的余料信息，以实现尽可能的减少浪费。进一步的，根据待加工零件的预设摆放规则对待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合包括：将待加工零件按照不同的角度组合方式进行分类，得到至少一种零件组合；其中，角度组合方式包括至少之一：锐角和锐角的组合、锐角和直角的组合、锐角和钝角的组合、直角和钝角的组合、直角和直角的组合、钝角和钝角的组合。在本发明实施例中，锐角和锐角的组合可以包括但不限于：30度和60度的组合，30度和50度的组合和40度和80度的组合；锐角和直角的组合以包括但不限于：30度和90度的组合，60度和90度的组合和80度和90度的组合；锐角和钝角的组合包括但不限于：30度和120度的组合，60度和120度的组合和80度和100度的组合；直角和钝角的组合包括但不限于：90度和100度的组合，90度和120度的组合和90度和150度的组合；钝角和钝角的组合包括但不限于：120度和100度的组合，120度和120度的组合和120度和150度的组合。进一步的，零件信息还包括下述中的一个或多个：待加工零件的上边长度、待加工零件的下边长度、待加工零件的左右角度、待加工零件的宽度、待加工零件的厚度和待加工零件的材料。在本发明实施例中，不同的待加工零件的零件信息不同，零件信息包括形状信息，示例性的：待加工零件的上边长度为30厘米、待加工零件的下边长度60厘米、待加工零件的左右角度20度、60度、待加工零件的宽度为15厘米、待加工零件的厚度为2厘米。本发明提供的一种型材加工优化方法，先获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；然后根据待加工零件的预设摆放规则对待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；再根据零件信息和原料信息，对每个零件组合进行产量计算，得到每个零件组合的余料信息；最后基于余料信息在至少一种零件组合中确定待加工零件的目标加工零件组合，并按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工。本发明根据预设摆放规则对待加工零件进行分类得到的各个零件组合均为可选组合，根据余料信息在这些可选组合中确定待加工零件的目标加工零件组合，按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工可以实现更高效的型材切割，减少余料浪费，提高材料利用率，降低工厂成本。实施例二：参照图4，本发明实施例提供了一种型材加工优化装置，上述装置用以实现一种型材加工优化方法，装置可以包括：获取模块11，用于获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；原材料和待加工零件的材料相同，原料信息包括规格信息和或数量信息；分类模块12，用于根据待加工零件的预设摆放规则对待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；预设摆放规则包括：旋转和或翻转；计算模块13，用于根据零件信息和原料信息，对每个零件组合进行产量计算，得到每个零件组合的余料信息；确定模块14，用于基于余料信息在至少一种零件组合中确定待加工零件的目标加工零件组合，并按照目标加工零件组合对待加工零件进行零件加工。进一步的，确定模块14包括：第一确定单元，确定余料信息中最小余料信息所对应的零件组合；第二确定单元，用于将最小余料信息所对应的零件组合确定为目标加工零件组合。在本发明的又一实施例中，还提供一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法实施例所述方法的步骤。在本发明的又一实施例中，还提供一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，所述程序代码使所述处理器执行方法实施例所述方法。附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和或流程图中的每个方框、以及框图和或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。本发明实施例所提供的型材加工优化方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器ROM，Read-OnlyMemory、随机存取存储器RAM，RandomAccessMemory、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。在本发明的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

权利要求：1.一种型材加工优化方法，其特征在于，包括：获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；所述原材料和所述待加工零件的材料相同，所述原料信息包括规格信息和或数量信息；根据所述待加工零件的预设摆放规则对所述待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；所述预设摆放规则包括：旋转和或翻转；根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息；基于所述余料信息在所述至少一种零件组合中确定所述待加工零件的目标加工零件组合，并按照所述目标加工零件组合对所述待加工零件进行零件加工。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述余料信息在所述至少一种零件组合中确定所述待加工零件的目标加工零件组合包括：确定所述余料信息中最小余料信息所对应的零件组合；将所述最小余料信息所对应的零件组合确定为所述目标加工零件组合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息包括：利用降序首次适应算法对所述零件信息和所述原料信息进行计算，得到多个初始计算结果；利用遗传算法对所述多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果，并根据所述最优计算结果确定所述余料信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用遗传算法对所述多个初始计算结果进行求解，得到最优计算结果包括：对所述多个初始计算结果进行编码，得到初始种群；根据预设适应度函数对所述初始种群中的所有个体进行评价，得到所述初始种群中各个个体的适应值；基于所述初始种群中各个个体的适应值，对所述初始种群执行目标运算，得到所述最优计算结果，其中，所述目标运算包括以下至少一种运算：选择、交叉、变异运算。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述待加工零件的预设摆放规则对所述待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合包括：将所述待加工零件按照不同的角度组合方式进行分类，得到所述至少一种零件组合；其中，所述角度组合方式包括至少之一：锐角和锐角的组合、锐角和直角的组合、锐角和钝角的组合、直角和钝角的组合、直角和直角的组合、钝角和钝角的组合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述零件信息还包括下述中的一个或多个：待加工零件的上边长度、待加工零件的下边长度、待加工零件的左右角度、待加工零件的宽度、待加工零件的厚度和待加工零件的材料。7.一种型材加工优化装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取原材料的原料信息和待加工零件的零件信息；所述原材料和所述待加工零件的材料相同，所述原料信息包括规格信息和或数量信息；分类模块，用于根据所述待加工零件的预设摆放规则对所述待加工零件进行分类，得到至少一种零件组合；所述预设摆放规则包括：旋转和或翻转；计算模块，用于根据所述零件信息和所述原料信息，对每个所述零件组合进行产量计算，得到每个所述零件组合的余料信息；确定模块，用于基于所述余料信息在所述至少一种零件组合中确定所述待加工零件的目标加工零件组合，并按照所述目标加工零件组合对所述待加工零件进行零件加工。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，确定模块包括：第一确定单元，确定所述余料信息中最小余料信息所对应的零件组合；第二确定单元，用于将所述最小余料信息所对应的零件组合确定为所述目标加工零件组合。9.一种电子设备，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。10.一种具有处理器可执行的非易失的程序代码的计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码使所述处理器执行如权利要求1至6任一项所述的方法。

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