皮革制造业中排样关键技术研究

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1、上海交通大学博士学位论文皮革制造业中排样关键技术研究姓名：张玉萍申请学位级别：博士专业：机械设计及理论指导教师：蒋寿伟20040401上海交通大学博士学位论文摘要皮料的排样处理时PSRNA对样片数的限制使问题更突出样片数成为提高排样效率的瓶颈转而探索其它的算法文中随后重点介绍了为实现不规则两维形状排样采用不同方式的遗传算法(GeneticAlgorithGA)所做的研究工作基于传统的二进制表示方法文中为不规则两维样件在不规则皮料上的排样问题开发出位阵列排样遗传算法Bit-ArrayNestingGeneticAlgorithmBANGA根据皮革应用特点定义了灵活的遗传算子算法采

2、用了两个关键技术即样片滑行操作和相似形检查它们使搜索质量显著提高为了优化遗传算法的参数使用Taguchi方法的正交实验来估价参数显著性和交互作用其结果大大缩减了优化参数后续搜索中的状态空间最后使用衍化GA来确定最优的具体参数取值本文重点探索了皮料和样片经离散化处理后的算法在采用启发式底左算法HeuristicBottom-LeftPlacementstrategyHBLP完成样片到皮料上的布局后提出了一种简洁处理算子方式并综合遗传算法和模拟退火算法开发了一个创新的算法-SABGNA算法SimulatedAnnealingBasedGeneticNestingAlgorithm它

3、保持GA的主要结构而使用SA的方法进行遗传操作控制这是一种具有普遍性和健壮性的算法它不依赖具体应用的表达方式在大小形状以及质量各异的多个皮料上优化排样对皮料质量不均一厚度不等甚至有多处瑕疵孔或处理后表面颜色不统一等问题进行了考虑通过对比实验结果得出这种组合方法比纯粹的SA或GA方法具有更突出和优异的性能算法在优化搜索中能自适应的控制变异操作使得优化不但效率高而且较快的逼近近似最优解对比实验结果表明文中提出的优化排样方式不但能进行一般的二维排样工作还特别适用于二维不规则形体在多个二维不规则平面上的优化排样因此文中提出的处理方法具有广泛的使用意义本课题创新点和重点在于1提出一种离散

4、化方法为非规则几何形状的表达提供新的思路并且根据研究实际通过定义规则顺序和结构将它应用到皮料的排样处理中2对模拟退火算法在不规则两维样件排样问题上的应用进行了细致的研究-II-上海交通大学博士学位论文摘要得到快速模拟重复退火排样算法PSRNA并将其应用在该领域实验证明其效果优于传统的BA和CA方法3本文对遗传算法在不规则两维样件排样问题上的应用同样进行了充分的研究根据不规则两维样件的特点开发了使用位阵列编码方式并定义了灵活遗传算子的BANGA算法丰富的实验结果表明排样效果较PSRNA好但在执行时间上有差距4在对模拟退火和遗传算法进行深入研究的基础上将这两种方法相结合开发出了一种

5、普适性的基于模拟退火技术的排样遗传算法算法集中了GA和SA的优点在完成排序搜索过程中很好地处理了变异操作在采用启发式底左算法HBLP完成样片到皮料上的布局后样片的最优布置顺序和角度依靠SABGNA算法来实现利用模拟退火算法对变异操作施加自适应控制由一个满足特定冷却曲线的温度来控制使得遗传算法的随机染色体变化在优化的初始阶段比较大然后越来越小直到最后搜索收敛为止这样抑制了优化过程的早熟收敛对于具体问题精巧的定义编码和设计算子使得排样能在多个皮料中优选展开并根据皮料的特殊限制因素的要求对排样过程中的特殊限制因素进行了考虑关键词皮革离散化不规则排样模拟退火算法遗传算法启发式组合优化顺

6、序策略-III-上海交通大学博士学位论文ABSTRACTKEYTECHNIQUESTUDYONNESTINGPROBLEMSINTHELEATHERINDUSTRYABSTRACTThegeometricalprofilesofleathersheetsandstencilsaredirectlyobtainedusingadigitizerorindirectlysetupusingascannerfollowedbyvectorprocessing.Besidesstraightlinesandarcs,theleatherprofilesaboundinarbitrary

7、curves.Accordingtothisfeature,westudiedthedifferentapplicationsofpolygonapproximationandfurtherdevelopedaprocessingschemeofdiscretizinggeometricalinformation.Thusthewholeprocessingisindependentofthegeometricalprofilesofleathersheetsandstencils,whic