| 【中文题名】 | 带残损原材料二维优化下料问题的研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-6 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,模拟退火算法,优化下料,不规则多边形,启发式算法, |
| 【英关键词】 | Genetic algorithm,simulated annealing algorithm,optimal cutting-stock,irregular polygon,heuristic algorithm, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 目前，随着可持续性发展战略的提出，全球对资源消耗问题日益重视，优化利用资源是我国经济发展战略的重要内容之一，也是整个世界最重要的研究课题之一。从平面原材料上切下各式各样的下料件，使材料的利用率最高，这是二维优化下料问题。二维下料问题广泛存在于机械制造、服装、皮革以及玻璃加工等行业中，它在理论属于具有最高复杂性的NP完全(Nondeterministic Polynomial Time Complete)问题，因此，开展对下料问题的研究具有重要的理论意义和工程应用价值。
本文主要讨论了不规则形状的下料件在带残损原材料上的下料方法。介绍了下料件多边形、残损多边形的表示方法，多边形的平移、旋转、判交等基本理论。通过遗传模拟退火算法产生下料件的最优次序和角度，然后采用基于左下角(Bottom-left)策略的快速定位启发式算法进行布局。
本文的研究工作集中体现在以下几个方面：
1．自动下料系统分为信息输入、自动布局和结果输出三大部分，本文根据课题的主要方向，设计了带残损原材的二维不规则下料系统的结构模型。
2．系统的信息输入主要有AutoCAD绘图软件输... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-7 |
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ABSTRACT |
7-9 |
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第1章 绪论 |
9-17 |
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1.1 选题的意义 |
9-10 |
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1.2 下料问题的实质和分类 |
10-11 |
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1.3 二维优化下料问题的研究和发展概况 |
11-15 |
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1.3.1 二维下料问题的描述 |
11-12 |
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1.3.2 国内外的研究状况 |
12-13 |
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1.3.3 二维不规则物体下料的主要方法 |
13-15 |
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1.4 本文的主要研究内容 |
15-16 |
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1.5 论文的内容组织 |
16-17 |
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第2章 优化下料系统图像处理技术 |
17-28 |
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2.1 优化下料系统的构成 |
17-18 |
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2.2 图形数据处理的关键问题分析 |
18-24 |
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2.2.1 下料件及残损多边形的表示 |
19-20 |
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2.2.2 坐标变换 |
20-21 |
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2.2.3 多边形的重叠性检验 |
21-24 |
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2.3 从AutoCAD的.DXF文件中读取图形数据 |
24-27 |
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本章小结 |
27-28 |
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第3章 遗传模拟退火算法在二维下料中的应用 |
28-44 |
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3.1 概述 |
28-29 |
|
3.2 遗传算法简介 |
29-35 |
|
3.2.1 遗传算法的基本理论 |
30-31 |
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3.2.2 遗传算法的实现 |
31-35 |
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3.2.3 遗传算法的特点 |
35 |
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3.3 模拟退火算法简介 |
35-38 |
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3.3.1 模拟退火算法的基本理论 |
36-37 |
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3.3.2 模拟退火算法的实现 |
37-38 |
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3.4 用遗传模拟退火算法求解二维下料问题 |
38-43 |
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3.4.1 遗传算法和模拟退火算法的结合 |
38-39 |
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3.4.2 遗传模拟退火算法在二维优化下料中的应用 |
39-43 |
|
本章小结 |
43-44 |
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第4章 带残损原材料的不规则多边形的自动下料方案 |
44-59 |
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4.1 概述 |
44-45 |
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4.2 优化下料方案 |
45-51 |
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4.2.1 BL算法 |
45-46 |
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4.2.2 基于BL策略的快速定位启发式算法 |
46-51 |
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4.3 图形在MATLAB中的数据结构 |
51-54 |
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4.4 实例 |
54-58 |
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本章小结 |
58-59 |
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第5章 结论及展望 |
59-61 |
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5.1 研究工作总结 |
59-60 |
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5.2 展望 |
60-61 |
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附录1 系统使用说明 |
61-63 |
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附录2 部分源程序 |
63-81 |
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参考文献 |
81-85 |
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致谢 |
85-86 |
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攻读学位期间所发表的学术论文 |
86-87 |
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学位论文评阅及答辩情况表 |
87 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388118 |
