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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 922 毫秒
1.
提出了一种改进的粒子群算法来解决船舶排样问题。该算法将混合蛙跳算法的分组思想引入简化粒子群算法中,粒子能够利用更丰富的信息进行更快地收敛。船舶排样零件形状虽多为不规则图形,但它可以转化为矩形件后再进行排样。剩余矩形排样法是解决矩形件排样问题的一种较好的启发式算法,它既满足BL条件又符合BLF算法的思想,这样就能够对排样过程中产生的空白间隙进行填充,保证了较高的板材利用率,有利于找到较优解。用此算法结合剩余矩形法对2组矩形件进行排样,达到了90%以上的利用率,均优于对比文献,表明了本文算法的有效性。  相似文献   

2.
基于启发式搜索策略,提出了一种改进的排样算法——剩余矩形的动态匹配法来求解不规则船体零件的矩形化排样,并通过自动正交碰靠实现零件的紧密靠接和定位。动态匹配包括对入排零件与未排放的剩余矩形区域进行宽度匹配计算和排样高度的调整,并以其匹配度最佳及最低排样高度作为排样布局的评估准则来实现排样过程中的实时动态寻优。该算法在一定程度上实现了排样中定位与定序的协同思路,实例证明其有效性。  相似文献   

3.
船舶辅机钣金件CAD/CAM集成系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
船舶辅机钣金件CAD/CAM集成系统是针对小型船舶辅机厂开发研究的,系统由优化排样,数控程序生成及数控程序仿真等三部分组成.利用基于"广义矩形包络"的动态启发式优化排样得到CAM所需的排样图形数据并自动生成NC加工程序.生成的NC 程序可利用仿真程序进行校核.  相似文献   

4.
基于剩余矩形匹配算法的船体零件排样   总被引:1,自引:0,他引:1  
将剩余矩形匹配算法应用到不规则的船体零件的优化排样上,综合运用图形组合、自动碰靠和人机交互技术以使得排样结果更优.试验证明,该方法是有效可行的.  相似文献   

5.
为优化船舶排闸,在对船舶排闸问题进行建模的基础上,提出船舶排闸的遗传算法,详细阐述将遗传算法应用于船舶排闸问题的具体实现方法。给出船舶过闸调度的仿真模型,包括交通流模型和调度模型。构建仿真实验系统,仔细比较3种船舶排闸算法,验证遗传优化算法的有效性。该研究对于内河船闸调度具有较强的理论和实用价值。  相似文献   

6.
船体零件智能优化排样系统的设计研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对船体零件的排样问题,开发了基于智能算法的板材套料优化排样系统。该系统采用粒子群算法,并将免疫记忆和浓度机制引入算法提高了零件的排序优化速度。通过零件图形信息数据库管理模块和排样解码算法,实现图形的输入和编码、定位排放和正交靠接及自动计算生成最优排样结果。排样实例表明了该系统具有良好界面和人机交互功能,且有效提高了排样自动化程度和材料利用率。  相似文献   

7.
危险模式免疫算法是仿照生物免疫系统和基因学的一种优化搜索方法,适用于复杂问题的求解.介绍危险模式免疫算法的原理.并将该算法应用于优化船舶避碰策略.结合船舶碰撞危险度及船舶运动数学模型等相关领域知识,实现了船舶避碰策略的优化.通过仿真验证了算法的有效性,从而为船舶避碰决策提供了新的方法和思路.  相似文献   

8.
船舶数据库优化和查询结果好坏直接影响船舶信息管理系统的性能,针对当前单一方法无法有效实现大规模船舶数据库优化和查询问题的求解,为了加快船舶数据库优化和查询效率,设计了基于组合理论的船舶数据库优化和查询方法。首先分析国内外当前船舶数据库优化和查询研究现状,找到当前船舶数据库优化和查询方法存在的局限性,然后采用粒子群算法对大规模船舶数据库优化和查询问题进行求解,然后在此基础上,引入蚁群算法进行大规模船舶数据库优化和查询问题进一步求解,最后与单一方法进行船舶数据库优化和查询对比实验,结果表明,本文方法的船舶数据库优化和查询速度快,可以在短时间内找到用户需要的信息,而且船舶数据库查询精度更高,是一种性能优异的船舶数据库优化和查询方法。  相似文献   

9.
船舶辅机钣金件CAD/CAM集成系统是针对步型船舶辅机厂开发研究的、系统由优化排样,数控程序生成及数控程序仿真等三部分组成。利用工在于“广义矩形包络”的动态启发式优化排亲得到CAM所需的排样图形数据并自动生成NC加工程序。生成的NC程序可利用仿真程序进行校核。  相似文献   

10.
基于分阶段搜索连续蚁群算法的船舶纵向运动参数辨识   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种分阶段搜索的连续蚁群算法,并成功应用于求解船舶纵向运动参数辨识问题.首先将船舶纵向运动的参数辨识问题转化为参数空问非线性优化问题,然后在优化问题求解过程中,依据待辨识参数对待优化问题影响的大小,将所有参数进行动态分组,依据影响由大到小的顺序,利用连续蚁群算法依次对各组参数进行寻优,确定各组参数的范围,最后对所有参数进行小范围精细搜索,从而使算法最终收敛到最优解.求解结果表明,该算法能够快速地辨识出满足精度要求的船舶纵向运动水动力参数,验证了算法的有效性.  相似文献   

11.
基于舰艇作战或巡航时隐身性能的需要,针对舰艇关键零件的设计和加工制造现状,结合应用日益广泛的细分曲面造型方法,以Catmull-Clark细分算法为基础,提出一种基于网格边光顺程度计算的自适应细分算法。将该算法应用于船用螺旋桨的设计数值实验,由建模软件3DS MAX及其内部编程语言MAXScript来实现,并将实验结果与原始的Catmull-Clark算法细分结果、传统的顶点或边曲率法自适应细分结果进行了比较。数值实验结果表明,在满足零件设计现实需求的前提下,该自适应细分算法能较好地减少网格数量:当边的光顺度阈值取为0.825时,网格数降低了约28.83%,可提高计算速度,减小存储空间。该算法能克服以往基于均值计算的自适应算法存在的区分能力不足的影响。  相似文献   

12.
张杰  王禹健 《船电技术》2019,39(4):29-32,35
轴类零件的圆度误差会影响零部件的使用寿命。针对以往测量法存在的不足,提出了一种基于数字化技术的轴类零件圆度误差测量方法。该方法采用数字化非接触式激光测量方式对轴类零件的轴端面、轴径面进行测量采集三维数据点;对轴端面数据点进行稳健平面拟合获取轴端面所在平面的平面特征值;将轴径面上数据点投影到轴端面所在平面上获取投影点;采用投影点和轴端面所在平面的平面方程求解几何圆方程,求取几何圆参数;根据投影点与几何圆参数从而求取轴类零件的圆度误差值。通过实验验证表明,该算法在对轴类零件的圆度测量方面具有较好的实用性且精度满足要求。  相似文献   

13.
以舰艇海上执行任务时装备发生故障后换件修理为背景,采用Monte-Carlo仿真方法,对未配置随船修理设备和配置随船修理设备两种情况的随船备件数量进行仿真分析,结果显示配置随船修理设备不仅可以降低随船备件数量,而且可以降低任务时间和任务要求的备件保障度对随船备件数量的需求。  相似文献   

14.
梁纯华 《世界海运》2002,25(3):43-43
详细地介绍了船舶备件管理系统,集理论与实践为一体。  相似文献   

15.
基于效率的装备备件配置算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
装备备件是装备保障的重要手段,如何确保装备保障性,提高使用效率,备件的配置设计是关键或重要因素。备件的数量决定了装备维修能力和保障水平,也同时决定了装备的成本和费用。备件的科学预测和设计,既能保障急需,又能避免积压和浪费。文章重点探讨备件保障系统和备件携带标准的优化关系或模型,提出备件科学设计以及优化配置的算法,为装备论证和设计提供依据。  相似文献   

16.
陈国兵  杨自春 《船海工程》2007,36(5):106-108
根据船舶远航时的特点,提出以可用度为中心的备件配置方法,配置模型和Monte Carlo仿真方法可综合考虑远航船舶装备的可靠性及维修性影响,相比于传统经验方法,能较好反映实际需求。  相似文献   

17.
供应链控制下的船舶备件管理   总被引:1,自引:0,他引:1  
从供应链整体角度出发,论述了供应链管理的概念,分析了航运企业备件管理的一般特点、现状和存在的问题,重点阐述了船舶备件在采购、库存、逆向物流及供应商管理等环节下的控制模式以及以船舶备件信息化管理系统为平台的应对不确定性需求的船舶备件库存和采购策略.以浦海航运有限公司船舶备件库存采购管理实践经验为基础,总结我国航运企业在船舶备件管理方面的相关经验,力求提供一种流程高效、信息共享、成本较低、响应敏捷、协同有效的具有核心竞争力的船舶备件供应链模式.  相似文献   

18.
周平  林瑞霖 《船海工程》2007,36(1):98-101
通过研究舰船机电器材航行期间维修保障的特点,着重分析随舰携带备件品种和数目的影响因素,从满足动力装置系统可靠性的角度出发,综合考虑经费、装载重量和装载空间等约束条件,建立备件携带量的数学模型,并给出一般模型的求解方法,最后给出应用实例。  相似文献   

19.
腐蚀和磨损零件的激光熔覆修复研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
腐蚀和磨损是舰艇零件损坏非常普遍的形式,因此对腐蚀和磨损零件的修复非常重要。文章采用与待修零件相同的铸钢材料作实验基体材料,在该材料上进行了激光熔覆修复的实验研究,在实验研究取得成功的基础上,对实际铸钢零件舵叉进行了激光熔覆修复并取得了成功。  相似文献   

20.
基于案例的新型舰船备件需求量的预测模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析新型舰船备件需求量的影响因素,得出相似装备的需求量,提出了相似案例与马尔柯夫链结合的新型装备备件需求量的预测模型,理论分析和实例计算表明了该模型的合理性和可行性。  相似文献   

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