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船体零件智能优化排样系统的设计研究
引用本文:梁利东,钟相强.船体零件智能优化排样系统的设计研究[J].船舶工程,2012,34(2):61-64.
作者姓名:梁利东  钟相强
作者单位:安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖,241000;安徽工程大学机械与汽车工程学院,安徽芜湖,241000
基金项目:安徽高校省级科学研究项目,安徽工程大学科研启动基金项目
摘    要: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。

关 键 词:船舶零件  粒子群算法  排样优化  系统设计
收稿时间:7/18/2011 8:15:06 AM
修稿时间:2011/8/17 0:00:00

Research on Intelligent Optimal Nesting SystemDesign of Hull Parts
Liang Li-dong and Zhong Xiang-qiang.Research on Intelligent Optimal Nesting SystemDesign of Hull Parts[J].Ship Engineering,2012,34(2):61-64.
Authors:Liang Li-dong and Zhong Xiang-qiang
Institution:(School of Mechanical & Automotive Engineering,Anhui Polytechnic University,Anhui Wuhu 241000,China)
Abstract:A novel intelligent nesting system is developed to solve hull parts nesting problem,which using particle swarm optimization(PSO) combines with immune memory and concentration mechanism to increase optimizing speed.With nesting parts information database module and decode algorithm,the system can automatically realized part graphics input and coding,orthogonal collision and automatic layout output.Examples of results show that the system has good user interface and interactive features,with its effectiveness and layout automation being fairly proved in practice.
Keywords:hull parts  particle swarm optimization  nesting optimization  system design
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