服装数控裁床裁剪路径优化的研究

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1、硕士学位论文论文题目服装数控裁床裁剪路径优化的研究研究生姓名叶晶指导教师姓名陈之戈专业名称服装设计与工程研究方向服装数字化论文提交日期2014年3月服装数控裁床裁剪路径优化的研究中文摘要服装数控裁床裁剪路径优化的研究中文摘要随着服装科技的不断发展,越来越多的服装企业使用服装CAD/CAM。服装数控裁床因其裁剪速度快、裁剪精度高、自动化程度高等优点,目前越来越多的服装企业开始采用数控裁床代替传统的人工裁剪。服装CAD生成排料图、服装裁床按照排料图的要求,并对裁床进行一些参数设定后进行裁剪。但是在裁剪过程中,却忽略了裁剪路径空行

2、程方面的问题。当速度一定时,裁刀在不同样片间移动的空行程越短,裁剪所用的时间也就越短,裁剪效率就可以得到很好的提高。因此本文对服装数控裁床裁剪过程中的裁剪空行程路径进行了系统性研究。本研究通过对服装数控裁床结构、工作原理以及图论相关知识的梳理,对旅行商问题、广义旅行商问题、NP完全问题等方面知识的归纳,将服装数控裁床裁剪中的裁剪空行程问题转换为广义旅行商问题来解决。结合图论和广义旅行商问题方面的知识,论文中提出了优化服装数控裁床裁剪空行程的两种数学模型。第一种模型称为点集模型,是直接从衣片上的入刀点入手,创建并优化裁剪路径;

3、第二种模型为数据流模型,该模型先确定样片待裁剪顺序后再确定入刀点的方法。通过分析服装CAD生成的排料图,本论文进行编程实现了排料图数据的读取并提取出样片一些重要的关节点。针对点集模型的搜索起点问题,设计了限制搜索起点和不限制搜索起点两个模块。针对数据流模型中的蚁群算法,分别对影响蚁群算法效率的四个因子进行了讨论,从中寻找出最均衡的组合。最后通过一些实例,利用这两种模型的进行优化,裁剪空行程路径均有很大程度的缩减,达到了优化的目的。关键词:服装;数控裁床;点集模型;数据流模型;作者:叶晶指导老师:陈之戈I英文摘要服装数控裁床裁

4、剪路径优化的研究TheResearchofGarmentCNCCuttingPathOptimizationAbstractWiththecontinuousdevelopmentofgarmenttechnology,moreandmoregarmentcompaniesapplytheclothinggarmentCAD/CAM.Thegarmentcomputernumericalcontrolcutterasthemosthigh-endproductofCAM,becauseofitshigh-speedcutti

5、ng、highprecisionandautomation,moreandmoreclothingcompaniesbegantouseCNCcuttinginsteadofthetraditionalmanualcuttingcurrently.Firstly,thegarmentCADgeneratesgarmentlayoutdiagram,thenthegarmentcuttingaccordstherequirementofgarmentlayoutdiagram,settingtheparameterofcutt

6、eranddothecutting.Whileintheprocessofcutting,theoperatorsusuallyneglecttheemptycuttingproblem.Asthespeedofcuttingisfixed,thelesslengthtravelingamongthedifferentgarmentpieces,thelesstimewillbecostandthemoreimprovementofcuttingefficiency.Sointhispaperwedosystematicst

7、udyoftheemptycuttinglengthintheprocessofgarmentCNC.Inthispaper,wecombinethestructureofgarmentCNCwiththeworkingprincipleofgarmentCNCandthegraphtheory.Andsummedupofthetravelingsalesmanproblem、thegeneralizedtravelingsalesmanproblemandNP-completeproblem,theemptycutting

8、pathproblemintothegeneralizetravelingsalesmanproblemandsolveit.Combinedtheknowledgeofgraphtheoryandthegeneralizetravelingsalesmanproblem,thispape

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