不規(guī)則薄板零件排樣算法的研究.pdf

1、薄板零件的排樣廣泛應(yīng)用于航空航天、機械制造等工業(yè)生產(chǎn)中，排樣結(jié)果的好壞直接影響到零件生產(chǎn)的合理性與經(jīng)濟性等各種指標。大部分薄板零件的形狀都極其不規(guī)則，在零件內(nèi)部甚至出現(xiàn)較大的空白區(qū)域，所以如何開發(fā)出適合這類零件排樣的算法是排樣研究中的重要課題。
　　從排樣問題的數(shù)學計算復雜性看，不規(guī)則薄板零件的排樣問題在理論上本身屬于NP完全問題，因為零件本身的復雜性以及求解的復雜性，該類問題的求解都非常困難。隨著計算機輔助排樣技術(shù)的發(fā)展，人們已

2、經(jīng)能夠有效采用人工智能排樣實現(xiàn)規(guī)則零件的下料，但是由于大部分薄板零件的不規(guī)則性，計算機輔助排樣效果仍不是很理想。所以本文主要從不規(guī)則薄板零件的不規(guī)則性出發(fā)，根據(jù)前人對排樣算法的研究，提出適合不規(guī)則零件的排樣算法。主要的研究工作如下：
　　（1）分析零件排樣的數(shù)學模型并提出零件的預(yù)處理方法。通過對零件簡便的計算機描述可以在保證零件描述完整的前提下節(jié)約零件排樣的時間。零件預(yù)處理包含凹凸零件的分類、零件是否可聚合以及它的聚合方法、包絡(luò)矩

3、形的求取等。
　?。?）比較前人對零件最小包絡(luò)矩形排樣的定位規(guī)則（BL算法、下臺階算法、最低水平線算法等）的研究，分析了其中的一些不足并由零件的不規(guī)則性提出最低水平線搜索算法的改進算法。另外，通過對比人工智能算法的幾種常用算法，將遺傳算法作為本文排樣算法的定序規(guī)則，并與最低水平線搜索算法的改進算法相結(jié)合，試圖采用該混合算法改善不規(guī)則零件包絡(luò)矩形局部利用率差的問題。
　　（3）本文算法驗證所在的軟件為基于AutoCAD軟件采用

4、ObjectARX二次開發(fā)技術(shù)所生成的薄板零件自動排樣系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有良好的可操作性，繪制一部分不規(guī)則的薄板零件使用本文排樣算法在該系統(tǒng)中進行排樣，對排樣結(jié)果進行分析，實驗證明該算法在排樣應(yīng)用中具有高效、高利用率的特性。另外，針對最小包絡(luò)矩形法排樣生成的排樣圖中零件之間空白區(qū)域較大的現(xiàn)象，本文還特地采用了人工干預(yù)排樣來進一步提高排樣圖的利用率，并達到了預(yù)期的效果。
　　本文算法在不規(guī)則薄板零件的排樣中具有較強的適用性，零件內(nèi)部空白