板構(gòu)產(chǎn)品制造過程中的智能排樣優(yōu)化方法研究.pdf

1、板構(gòu)產(chǎn)品是以板材為主要原料，以平面加工為主要制造特征，若干板式配件通過輕量化裝配而形成的一類產(chǎn)品，常見于板式家具、玻璃深加工、建材衛(wèi)浴、紙品與印刷業(yè)等諸多行業(yè)。下料作為板構(gòu)產(chǎn)品制造的首道工序，而下料排樣優(yōu)化又屬于經(jīng)典的組合優(yōu)化問題，因此具有重要的理論研究價值和實際工程意義。然而，強個性化需求驅(qū)動下的板構(gòu)產(chǎn)品生產(chǎn)過程呈現(xiàn)了諸多新特征:超大量變規(guī)格、異型板、特殊工藝要求、過程優(yōu)化與工藝優(yōu)化耦合等。
　　論文重點研究了板構(gòu)產(chǎn)品制造過程中

2、存在的排樣優(yōu)化問題。在考慮企業(yè)生產(chǎn)過程中的制造約束與工藝約束基礎(chǔ)上，充分挖掘板構(gòu)產(chǎn)品幾何近似關(guān)系的啟發(fā)作用，充分利用“特征近似”與“工藝相似”的映射關(guān)系，探索制造過程與工藝依賴的快速排樣方法體系。主要的研究工作如下:
　　(1)研究了面向排樣的組化方法與技術(shù)體系。關(guān)鍵技術(shù)包括:深度與層次可控的組塊快速構(gòu)造方法、基于雙隊列排序的組塊存儲結(jié)構(gòu)、基于適應(yīng)度的組塊快速舉薦算法，并提出了基于組化技術(shù)的混合構(gòu)造型啟發(fā)式排樣搜索模型。
　

3、　(2)提出了一維排樣問題的兩階段混合啟發(fā)式求解算法。第一階段利用貪婪與遞進結(jié)合的思想，快速生成可行下料模式;第二階段將一維下料問題轉(zhuǎn)化為集覆蓋問題，建立問題的整數(shù)規(guī)劃模型，通過分治法降低問題的求解規(guī)模，調(diào)用和集成CPLEX優(yōu)化器進行快速求解。
　　(3)針對滿足“一刀切”約束的單規(guī)格排樣問題，提出了基于組化技術(shù)的大小工件分治擇優(yōu)啟發(fā)式排樣算法BSDBF。算法以二元組塊雙遞歸執(zhí)行“排布-切割”過程，集成了大小工件分治策略和組塊快速

4、舉薦算法，通過二分法和貪心搜索獲得初始排樣結(jié)果，使用啟發(fā)式的板材拆分策略進行排樣結(jié)果后處理。BSDBF算法具備全局搜索、構(gòu)造式及確定性的特征，獲得的優(yōu)解可復(fù)現(xiàn)。
　　(4)為了求解多規(guī)格排樣問題，提出了板材組件驅(qū)動的啟發(fā)式排樣算法MGDHPA。依賴于板材組下料率的天然維度間隙，通過板材組的構(gòu)造、推薦、選擇和替換操作，實現(xiàn)大量待選板材組的排樣約簡;通過全局變量板材利用率的反饋，依托宏微二級組化及反饋機制，協(xié)調(diào)組塊在板材上的排布過程。

5、通過分析多規(guī)格初次排樣結(jié)果的構(gòu)成，提出混合式重排算法，包括基于最后一片重排、遍歷替換板材組的小規(guī)模重排及基于利用率優(yōu)劣集的大規(guī)模重排三種重排算法。結(jié)合MGDHPA算法，考慮切割階數(shù)，提出3NE分層啟發(fā)式排樣算法，實現(xiàn)了高效的剪切下料。
　　(5)針對板構(gòu)產(chǎn)品制造過程中存在的“下料—投放—裝載”耦合優(yōu)化問題，提出了基于緩存?zhèn)}儲片調(diào)度的集成優(yōu)化求解方法。提出的基于k元組塊的3NE分層裝載算法，將下料方案和裝載方案的耦合轉(zhuǎn)化為流水次序求

6、解問題，實現(xiàn)問題的策略性解耦;提出的基于次序約束的緩存?zhèn)}一維排樣優(yōu)化求解方法，通過分層迭代實現(xiàn)計算性解耦。
　　本文的研究創(chuàng)新包括:①提出了基于幾何相似性的組化方法與技術(shù)體系，提升二維排樣問題的計算粒度，并形成工件組塊和板材組合相結(jié)合的宏微二級復(fù)合優(yōu)化機制，有效約簡了計算空間;②提出了高效的大小工件分治擇優(yōu)排樣搜索算法BSDBF求解矩形件—刀切排樣，可作為算法內(nèi)核應(yīng)用與其他求解算法中;③提出新式的三策略構(gòu)造的混合重排算法，有效提升