基于蚁群算法的板材排样优化研究与应用.pptVIP

谢谢！ * 主讲：房亚东 Email:fangyadong@xatu.edu.cn * 现代设计方法及其应用 西安工业大学机电学院 The Institute of Mechanical and Electrical Engineer, Xian Technological University * 基于蚁群算法的板材排样优化 研究与应用 报告人：刘纪营 王纪清 秦广泰 * 目录 创新点 3 2 4 研究方法 结论 5 可推广应用的领域 6 参赛人的任务分工 项目研究的主要问题 1 一：项目研究的主要问题 研究的主要问题 该方案主要解决实际生产中的二维不规则零件的排样问题。 问题描述 目标：材料利用率最高 约束条件： 目录 创新点 3 2 4 研究方法 结论 5 可推广应用的领域 6 参赛人的任务分工 项目研究的主要问题 1 二：研究方法 研究方法： 采用的方法是先通过最小包络矩形的求 解将二维不规则图形转化为规则矩形，然后 结合蚁群算法给出优化方案。 二：研究方法 系统流程图： 利用率低于阀值 N 小面积矩形填充 最小包络矩形 二维不规则图形读入 排样效果图输出 蚁群算法优化 最小包络矩形 二维不规则图形读入 利用率低于阀值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 利用率低于阀值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 N 利用率低于阀值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 小面积矩形填充 N 利用率低于阀值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 蚁群算法优化 小面积矩形填充 N 利用率低于阀值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 排样效果图输出 蚁群算法优化 小面积矩形填充 N Y 利用率低于阀阈值值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 最小包络矩形 二维不规则图形读入 最小包络矩形 二维不规则图形读入 最小包络矩形 二维不规则图形读入 最小包络矩形 二维不规则图形读入 最小包络矩形 二维不规则图形读入 利用率低于阀阈值值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 蚁群算法优化 利用率低于阀阈值值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 Y 蚁群算法优化 利用率低于阀阈值值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 排样效果图输出 Y 蚁群算法优化 利用率低于阀阈值值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 N 排样效果图输出 Y 蚁群算法优化 利用率低于阀阈值值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 小面积矩形填充 N 排样效果图输出 Y 蚁群算法优化 利用率低于阀阈值值 最小包络矩形 二维不规则图形读入 二：研究方法 方案中将dwg viewe控件嵌入到系统中，通过控件提供的dwg-SetDwgFile函数执行。 如下面的实例： m_dwg.SetDwgFile(m_PathName); 路径名m_PathName传递给dwgViewX控件。 图形文件的输入： 二：研究方法 最小包络矩形的确定： 图形凹凸性判断 最小凸包 包络矩形 二：研究方法 蚁群算法中启发函数的确定： 二：研究方法 排样优化工具包的编写： Lisp 编程实现AutoCAD工具包的编制 Vc++实现UG工具包的编制 二：研究方法 排样优化工具包的编写： 目录 创新点 3 2 4 研究方法 结论 5 可推广应用的领域 6 参赛人的任务分工 项目研究的主要问题 1 三：创新点 3.1 包络矩形求解 传统 仅限于获得最小包络矩形 改进 基于单件包络矩形面积利 用率的填充方案。 三：创新点 3.2 算法实现 传统 定序法则排样，利用率低 改进 蚁群算法求得排样顺序最 优解提高优化率 目录 创新点 3 2 4 研究方法 结论 5 可推广应用的领域 6 参赛人的任务分工 项目研究的主要问题 1 四：结论 通过以上对传统的排样方法进行改进实现了排样方法的优化提高了排样的效率。有着较大的实际意义。 目录 创新点 3 2 4 研究方法 结论 5 可推广应用的领域 6 参赛人的任务分工 项目研究的主要问题 1 五：可推广应用的领域 运用该方案能够较好的解决生产中的二维不规则排样问题。在实际应用中可以将该方案生成工具包嵌入二维或三维的设计软件中加以推广。如： 玻璃切割 工程图的集中出图 钣金件的排样 服装剪裁下料 目录 创新点 3 2 4 研究方法 结论