机械设计与制造
機械設計與製造
궤계설계여제조
MACHINERY DESIGN & MANUFACTURE
2015年
6期
129-133
,共5页
分组%下料优化%人工神经网络%金属结构件
分組%下料優化%人工神經網絡%金屬結構件
분조%하료우화%인공신경망락%금속결구건
Grouping%Cutting Optimization%ANN%Metal Structure
针对金属结构件生产过程中板类零件大规模集中下料问题,一种基于工艺与形状特征的下料零件分组下料优化方法被提出.该方法首先将待下料零件按材质、板厚及加工工艺相似性进行分组,然后构建一种能够描述零件形状特征的零件特征矩阵,并设计一种人工神经网络算法求解该零件特征矩阵与零件分组之间的映射关系,根据这种映射关系对待下料零件进一步分组.通过对零件分组下料优化,可以提高零部件的齐套性、降低在制品数量,并且能够有效解决排料效率和材料利用率相互矛盾的问题.最后通过实例验证了该方法的有效性.
針對金屬結構件生產過程中闆類零件大規模集中下料問題,一種基于工藝與形狀特徵的下料零件分組下料優化方法被提齣.該方法首先將待下料零件按材質、闆厚及加工工藝相似性進行分組,然後構建一種能夠描述零件形狀特徵的零件特徵矩陣,併設計一種人工神經網絡算法求解該零件特徵矩陣與零件分組之間的映射關繫,根據這種映射關繫對待下料零件進一步分組.通過對零件分組下料優化,可以提高零部件的齊套性、降低在製品數量,併且能夠有效解決排料效率和材料利用率相互矛盾的問題.最後通過實例驗證瞭該方法的有效性.
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