面向多原料多零件的大规模优化下料技术研究

发布时间：2022-07-13 20:55

　　可持续发展是当今世界发展的主题,资源的优化利用是具体要求。制造业量大面广,在创造社会财富的同时,也造成了巨大的资源浪费。优化下料是制造业中的一项基础技术,也是控制资源浪费的重要环节。大规模下料是其中的一类特殊问题,由于其较多的原料和零件种类数,使得目前的诸多优化算法陷入性能危机,造成巨大的资源浪费。鉴于解决大规模下料问题的重要意义,本文针对具有多种原料的下料问题（多原料下料问题）、具有多种零件的下料问题（多零件下料问题）和既具有多种原料又具有多种零件的下料问题（多原料多零件下料问题）分别展开研究。对于多原料下料问题,一般的算法难以实现对所有原料组合方式进行探索,但又缺乏有效的原料选择理论或技术,故而往往难以得到原料利用的更优解。为此,提出迭代结构的筛选法、交叉组合法和最速下降法。这三种方法从不同的侧面提出假设,并制定规则,提高了探索的精确性,有利于获得更优的原料组合,进而达到提高材料利用率的目的。阐述了它们的前提假设、基本思想、实现流程和算法实现等,并分析了它们的求解效果。针对诸多优化算法在处理多零件下料问题时易于陷入局部最优解和时间效率低下的问题,提出一类基于下料特征的分组优化方法。... 

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

优化下料系统界面

优化性能等级设置界面

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3660754