模具钢企业在下料生产中,需要根据订单选择合适的母材规格并进行三维排样。现实中:
母材规格选择依赖人工经验,不同规格利用率差异大。
排样研究通常只处理固定母材,但实际母材尺寸可选且影响排样。
多订单、多零件尺寸导致排样与规格选择高度耦合。
因此企业需要一个能 自动推荐母材规格 + 自动执行三维排样 的智能系统。
系统包含功能:
数据输入与预处理:导入订单零件尺寸。
母材规格推荐:通过聚类 + 遗传算法 + 禁忌搜索优化,输出最优若干母材宽高组合。
三维排样优化:基于切割模式构建订单块,使用动态规划生成排样方案。
可视化排样:展示排样结果、切割线和利用率。
项目实现(方法与成果)
提出耦合优化模型:同时优化母材规格与三维排样利用率。
构建订单块并降维:将三维排样转换为一维长度方向优化,极大降低计算复杂度。
设计 CIGA-TS 算法:利用零件聚类初始化,提高母材规格搜索效率。
排样算法实现:动态规划求解订单块装填方案。