申请/专利权人：燕山大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-05-03

公开（公告）号：CN117973773A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/10;G06Q50/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开

摘要：本发明涉及一种基于重叠分离顺序优化算法的不规则板材零件排样方法，属于大数据下料技术领域，其包括：S1、获取不规则板材零件和排样母板的信息，对板材零件进行预处理，确定初始排样；S2、使用临界多边形排样定位算法生成初始排样方案，通过重叠分离优化排样零件顺序和角度，搜索全局最优排样方案；S3、判定板材零件的全局最优排样方案是否满足输出条件，获取全局最优的板材零件排样方案。本发明对排样零件进行预组合，有效利用互补特征零件，降低排样问题的复杂度，提高算法效率；考虑排样布局和孔隙位置对零件排样顺序和排样角度进行优化，合理安排排样布局，提高排样空间利用率；通过重叠分离进行迭代优化，适应问题的复杂性和变化，逐步改进方案确保获得最优解。

主权项：1.一种基于重叠分离顺序优化算法的不规则板材零件排样方法，其特征在于，其包括：S1：获取不规则板材零件和排样母板的信息，对板材零件进行预处理，确定初始排样；获取不规则板材零件和排样母板的信息，确定板材零件的参考点和排样目标；对所有板材零件进行预处理，根据板材零件评价标准，将具有互补几何特征的一对或多个板材零件提前拼接组合，得到板材零件的初始排样；所述板材零件排样评价标准为：Criterion＝AreaA+AreaBAreaCHA∪B；其中，Criterion为板材零件排样评价标准；AreaA为第一零件A的面积；AreaB为第二零件B的面积；CHA∪B为第一零件A和第二零件B拼接后的凸包络多边形；AreaCHA∪B为凸包络多边形的面积；A为第一零件；B为第二零件；S2：使用临界多边形排样定位算法生成初始排样方案，通过重叠分离优化排样零件顺序和角度，搜索全局最优排样方案；S21：按照初始板材零件排样的排样顺序S＝[s1,s2,...,sn]和排样角度O＝[o1,o2,...,on]，每个板材零件具有多个预设定的旋转角度oi∈[θ1,θ2,...,θk]，采用基于临界多边形的排样定位算法生成初始的排样方案作为第一排样方案为：P＝[P1,P2,...,Pi,...,Pn]；其中，P为板材零件的第一排样方案；Pi＝[pi,si,xi,yi,oi]为板材零件pi的第一放置参数；pi为排样方案中第i个板材零件；n为排样方案中板材零件个数；si为板材零件pi在排样过程中的顺序；oi为板材零件pi在排样过程中的角度；xi,yi为板材零件pi的参考点的位置坐标；i为板材零件编号；板材零件的第一排样方案P的适应度值为fP，即为排样母板长度，将板材零件的第一排样方案P记为全局最优方案Pbest＝P；S22：根据板材零件的第一排样方案P中的排布位置和孔隙分布，通过平移和旋转板材零件的第一排样方案P中位于排样母板中边缘零件到第一排样方案内部具有最小重叠面积的位置，得到板材零件的过渡排样方案P过渡；S23：根据步骤S22中板材零件的过渡排样方案P过渡中板材零件参考点所在的位置和板材零件的角度更新排样顺序S*和板材零件角度O*，采用基于临界多边形的排样定位算法生成第二排样方案为： 其中，P*为板材零件的第二排样方案；Pi*为板材零件pi的第二放置参数；获取板材零件的第二排样方案P*的适应度值fP*，然后进行比较，若板材零件的第二排样方案P*的适应度值fP*小于全局最优排样方案Pbest的适应度值fPbest，更新全局最优排样方案，将板材零件的第二排样方案P*作为板材零件的全局最优排样方案，即Pbest＝P*；同时更新板材零件的第一排样方案，使用板材零件的第二排样方案代替第一排样方案，即P＝P*；若板材零件的第二排样方案P*的适应度值fP*大于等于第一排样方案的适应度值fP，根据多次试验确定接受概率a，为一个0到1之间的随机数random0,1，若random0,1＜a，更新板材零件的第一排样方案，将板材零件的第二排样方案作为第一排样方案，即P＝P*；若random0,1≥a，保持第一排样方案不变；S3：判定板材零件的全局最优排样方案是否满足输出条件，获取全局最优的板材零件排样方案；重复步骤S22和S23，直至满足输出条件，获取全局最优排样顺序和板材零件角度，并作为最终不规则板材零件的排样方案，进行输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 燕山大学 基于重叠分离顺序优化算法的不规则板材零件排样方法

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