【摘 要】
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下料问题在工业生产中很常见,良好的下料方案能够降低企业的生产成本,因此从很早开始下料问题就得到了相当多的关注和研究,然而这些研究主要是集中在普通的下料问题上,如矩形
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下料问题在工业生产中很常见,良好的下料方案能够降低企业的生产成本,因此从很早开始下料问题就得到了相当多的关注和研究,然而这些研究主要是集中在普通的下料问题上,如矩形件下料问题等。随着经济的发展,带有某些特定需求的下料问题开始受到关注。特殊下料问题主要存在于某些特殊的生产行业内或者这些行业的某些部门中,例如卷纸下料问题、硅钢片下料问题等,本文研究的圆木下料问题也是一种特殊的下料问题。圆木下料问题主要存在于家具制造业等以木材为原料的工厂中。由于木材价格不断上涨,因此如果能提高木材的利用率,将有利于降低家具等以木材为原料的工厂的生产成本。本文主要的研究工作如下:(1)排样图的求解,将圆木分为中间区域和四个侧面区域。这两个区域都是基于有约束的二维排样问题,通过同质条带的拼接,生成单个排样图。其中中间区域通过求解一个普通的二维背包获取该部分的排样图,其他四个区域通过求解特殊的二维背包获取这四个部分的排样图。通过求解背包问题,从而获得较高质量的排样图。(2)采用顺序启发式算法,并结合价值矫正算法以及背包问题的求解方法共同构成求解二维下料问题的框架。其主要过程是将顺序产生的排样图加入当前的下料方案中,并不断调整毛坯的价值,以便生成不同的排样图,通过多次迭代产生不同的下料方案,从中选择最好的一个方案。通过与文献的智能算法对比,本文算法能减少圆木的损失率,验证算法的有效性。(3)限制圆木的翻转次数,简化切割工艺。圆木在切割过程中,由于条带的方向分为水平和竖直两个方向,如果条带的拼接是水平和竖直交替出现,工人在操作的时候,需要不断的翻转圆木以便能切出水平方向的条带或是竖直方向的条带,但是这样会增加了切割过程的复杂度。通过限制圆木的翻转次数能够提高自动化程度,降低企业的生产成本,并与不限制圆木翻转次数的情况进行比较,验证算法的可用性。
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