船体零件智能优化排样系统的设计研究

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。     

基于蚁群算法的船舶件排样研究

针对船舶件排样问题,提出一种应用蚁群算法优化求解船舶件排样问题的方法.提出船舶件图形编码和预处理的方法,利用组合和填充的方法把船舶件排样问题转化为正交矩形的排样问题,使用剩余矩形匹配法和正交靠接算法完成自动排样.根据提出的求解算法,给出具体的实例,排样结果证明了用蚂蚁算法求解船舶件优化排样问题的可行性.     

基于矩形化动态匹配的船体零件排样算法研究

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。