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智能算法的板材下料优化排样系统研究
张圣,李继.
(,广东深圳518124;,北京100055)ResearchofPlateYummyTreatsOptimalLayoutSystemBasedonIntelligentComputation
ZHANGSheng,LIJi.
(,Shenzhen518124,China;
ElectricPowerResearchInstitute,
Beijing100055,China)
摘要:为了降低产品制造成本,提高企业竞争
力,提高板材的使用效率,以及更为合理的使用钢
板,开发了基于智能算法的板材下料优化排样系统,
采用了遗传算法,研究了适用于二维不规则零件的
排样系统,实现了零件自动化排样.
关键词:智能计算;优化排样;遗传算法
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文章编号:1001—2257(2010)04—0010—04
Abstract:Inordertoreducetheproductpro-ductioncost,enhancestheenterprisecompetitivepower,raisessteelplate'Suseefficiency,moretea—
sonableusesteelplate,thisarticlestudieddevelopsoptimizedtherOWoftypesystembasedonthein—
telligentcomputationplateyummytreats,hasusedgeneticalgorithm,studiedhasbeensuitableforthetwo—dimensionalanomalouscomponentsplatoontypesystem,hasrealizedanautomatedcomponents
rowoftype.
Keywords:intelligentcomputation;optimal
layout;geneticalgorithmO引言
据统计,在机械制造行业中,,,如工字梁,箱梁,,存在着需要进一步提高材料利用率与排料收稿日期:2009—12—17
?
1O?
作业效率,,提出本项目的研究.
1排样的定义
二维排样问题是指将一系列形状各异的零件在板材中按最优方式进行排布,要求零件排放在板材内,各个零件互不重叠,并满足一定的工艺要求[1].,模具,造船,皮革,,,以目前已成熟的计算理论和算法,或者根本无法求解,
,由专人统计所需的某种厚度的板材零件形状,大小及总数量,在对应厚度的钢板上排列好后统一
,人工排料难以考虑周到,从而造成巨大的浪费,增加了产品的成本,,主要存在以下几个问题:
,,整板使用缺乏统一的管理,对长期下料作业中板材使用情况没有一个详细的统计,对板材的总体利用效
,生产过程中每率也难以形成量化的指标;另一方面
一
次使用的板材都可能会存在边角料,残余料,缺乏有效的管理常会导致原本可以在残余料中下料的零件被安排到整板中下料,容易导致余料得不到合理的使用,最终被作为废料处理掉,出现"大材小用","小材不用"的局面,造成材料使用浪费.《机械与电子22010(4)
,人工排样方式还比较可靠,对板材的利用效率影响也不大;若下料零件中不规则多边形较多,通过下料工人手工调整各个零件的摆放角度,位置往往很难保证板材利用效率;如若涉及到更为复杂的圆弧形状零件下料,则板材利用效率更难保证,也造成材料浪费.
,,即统计使用零件的形状尺寸,数量后,按照零件尺寸用粉笔在板材上划线表示该零件,,可能一次使用数十块钢板甚至
更多,工人劳动强度大,划线速度缓慢,,优化使用板材,在排复杂形状零件时工人需要在板材上多次划线,不断修改,通过手工调整排样图对其进行优化,,,不能满足生产需求.
3系统主要功能
针对上述存在的问题,拟开发相应的板材优化下料软件系统,
建立板材下料管理系统的主要目标是对下料作业建立长期规划,严格控制下料板材使用,并保证残余料得到有效利用,:
,,修改数据库中的零件形状可迅速得到不同大小,尺寸的下料件,提高排样前输入零件的效率.
,按照规格(厚度,大小尺寸)的不同,对各次下料作业使用的板材进行统筹,管理.
,记录板材排样结束后剩余的残余料,,保证残余料得到充分利用.
,进厂存储,切割加工和残
《机械与电子))2OLO(4)
料报废全过程的监控管理,并可提供实时信息查询,报表输出功能,
自动化零件排样是板材优化下料系统的核心功能,该功能对于降低工人劳动强度,,自动化零件排样主要包括以下几种方式:(包括规则形件,异型件和弧形件等任意零件)排样,输出满意排样方案.
(平行四边形件,梯形件等)与凸多边形件排样,输出满意排样方案.
(包括规则形件,异型件和弧形件等任意零件)的排样,输出满意排样方案.
.
另外,系统也提供交互式排样功能,,手工控制下料零件在板材中的位置,方向,
,人工切割速度慢,精度也难以保证,:
,系统可根据用户
点选的合适切割路径,.
,,可实现排样系统与数控切割机的无缝连接,,,在这种情况下,用户也可仅仅选用适当的板材及适当的排样方式后,选用人工切割方式进行切割.
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】】?
4研究的技术路线与流程
排样问题是一个典型的NPC问题,,,基于遗传算法的自动优化排样系统流程如图1所示.
l输入遗传算法,生成一I
定规模的父代种群=二二工=
1遗传计算:II选
择,交叉,变异l..'.'.......'....''....''''....'.'....'.......一图形编码/解码I
f图形排列结果l?.............'.............'...'.......'.......'..'''.'.'..一计算适应值
塑堡墨垡I
丽百]
图1自动优化排样系统流程
遗传算法(包括改进遗传算法,混合遗传算法等),由于生物的进化以集团为主体,与此相对应,遗传算法的运算对象是由M个个体所组成的集合,称为群体或种群;与生物一代的自然进化过程相类似,群体不断地经过遗传和进化操作,并且按照适者生存的规则,将适应度高的个体更多地遗传到下一代,逐渐达到或接近于问题的最优解L2].
对于排样问题而言,遗传算法的实现基本思想为:
,再以每一种图形排列顺序及排列角度作为遗传算法中某一种群的一个个体.
,为了对每一个个体的优良程度进行评估,,图形排列的/编码/解码方法按照B—L(bottom—left)原则,即板材水平放置(宽度方向为上下方向(列方向),长度方向为左右方向(行方向)),零件从?12?
左下角开始排起,第1列排完后紧接着排第2列,直到所有零件排完为止,最终以每一种排序方案所使用的板材长度为适应值.
,交叉,变异,计算其适应值,逐步寻优,一般经过100~
,残余料特征提取算法中涉及到大量的图形操作,使用VisualStudio这类开发环境可以调用很多开发环境自带的类库,缩短开发时间;可直接调用WindowsGDI绘图工具,实现即时绘图E33.
系统主程序选用VisualC#开发,(API),规避了各自的弱项,起到了加快系统计算速度并同时缩减开发周期的作用.
由于系统图形数据结构不太复杂,数据库表也不多,所以采用小型的桌面数据库系统ACCESS2000即可满足要求,如图2所示.
图2数据库表
自动排样,,临时零件库是自动排样计算的中间结果,相当于缓存区,,交互式图形编辑系统从顶点库中读取零件信息,以单个视图的方式显示在绘图区,如图3所示.
《机械与电子~2010(4)
图3交互式图形编辑系统界面
对于不同类型的排样问题,(一般包括单排,双排,对头单排和对头双排)处理,对不同类型的零件制定相应的排样策略后,将同型零件按照该聚类策略套排,得到近似最优解.
上述排样算法是批量化同型件排样中的常见方法,如早期研究的冲裁件排样问题,
图4基本原理
,一般矩形件的排样使用线性规划排样就可以得到满意解,且计算效率较高,,一般是指针对实际问题建立最优化模型并制定相应的变量约束边界,,非线性规划,整数规划,动态规划,多目标规划和目标规划几种,这几种方法均可针对具体不同类型的问题进行求解].目前,世界上较着名的数学类软件大多带有专门的数学规划软件包,给求解这类问题带来了极大的方便.
,利用计算机的海量计算能力,按照启发式搜索的方式优化组合图形角度与位置[s]..
《机械与电子~2010(4)
,可实现用户手工拖动,旋转图元,以及按照用户意志对多个图元进行组合处理等,实现用户与计算机交互.
完成排样后,系统允许用户在排样图上点选切割路线经过的各个端点,并根据点选顺序生成切割路线,最后转换成相应的G代码.