不规则域皮衣衣片排样算法的研究

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时间:2019-11-17

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1、不规则域皮衣衣片排样算法的研究摘要二维不规则域皮衣衣片排样算法的研究具有重要的现实意义和理论价值。一方面,随着全球性经济的发展和对资源需求的壊长,提高材料利用率和经济效益变得越來越重要。然而口前,很多皮革企业仍釆用人工排样,需要耗费大量的时间,企业生产效率较低,成本较大,影响企业的竞争力和生产进度。计算机自动排样技术可以提高企业的排样效率,减少人力成本,冇效节约资源,加快企业创新升级,对提高企业的经济效益具冇很重要的经济价值。另一方而,二维不规则排样问题是NP完全问题,很难在人们能够接受的时间范围内找出问题的最优解,而口由于不同的应用场景有不同的需求和特定的约

2、束条件,不规则排样问题还没有通用的求解方法。本文主要研究二维不规则域皮衣衣片的排样问题,根拯皮革母版和衣片的不规则性,采用中心膨胀的摆放策略和基于临界多边形的定位策略,分别使用基于自适应概率的遗传模拟退火算法和改进的粒了群优化算法对排样序列进行优化,并对两种算法的效杲进行对比分析。本文的主要工作如下:1.根据动物皮革和衣片的不规则的特点,对不规则衣片进行预处理。本文中皮革母版和衣片用直线段、折线段、圆、圆弧、B样条等儿何图形表示法表示,建立对不规则轮廓的表达,点的数量一般都很大,表达复杂。因此对皮革的表示做必耍的简化和离散化处理,提取关键点,实现对衣片的凸包计

3、算。实验表明,简化图形和凸包计算,虽然降低了图形的精度,但提高了排样的速度,并对排样结果没有影响。2.根据二维不规则衣片排样问题的特点,对皮革母版进行分区,对衣片进行分级,并采用屮心膨胀的摆放策略和基于临界多边形的定位策略进行排版。木文将优先级高的衣片排列在皮革中心的优质区,将优先级低的衣片排列在皮革外圈的劣质区,改进临界多边形的求取方法对衣片进行定位。实验表明,分区分级的方法和屮心膨胀策略捉高了皮革的利用率;基于临界多边形的定位方法减少了排样过程屮的碰撞检测,提高了排样的速度和效率。3.设计并实现一种口适应概率的遗传模拟退火算法和改进的粒了群优化算法,分別对

4、排样序列进行优化,对两种算法的皮革利用情况进行对比分析。实验结果表明,两种算法各有优点,可以根据不同应用选择较优的算法进行排版操作。1.设计并实现了一个皮革数码排版系统,实现了上述所说的策略和方法,用于验证木文中各种处理方法和算法的可行性和实用性,实现对二维不规则域皮衣衣片的排样优化。本文提出的不规则皮衣衣片的排样算法,相对于现有的算法,更有针对性,在效率和利用率方面也有改善。而临界多边形的计算和排样优化算法的改进,是下一阶段的重点工作。关键词:不规则,凸包,临界多边形,模拟退火,粒子群RESEARCHONLAYOUTALGORITHMSOFIRREGULAR

5、LEATHERCLOTHABSTRACTIthasbothpracticalandtheoreticalvaluetoresearchonlayoutalgorithmsoftwo-dimensionalirregularleathergarment.Ontheonehand,withthedevelopmentoftheglobaleconomyandthegrowingdemandforresources,ithasbecomeincreasinglyimportanttoimprovematerialutilizationandeconomicalben

6、efit.Fornow,however,manyleathercompaniesarestillusingmanuallayout,thatleadstospendalotsoftime,lowproductionefficiencyandhighcosts,affectingthecompetitivenessofenterprisesandproductionschedule・Computerautomaticnestingtechnologycanimprovethecuttingefficiency,reducelaborcosts,effective

7、conservationofresourcesandaccelerateenterprisesinnovationandupgrading.Itisofhigheconomicvaluetoenhancetheeconomicefficiencyofenterprises.Ontheotherhand,two-dimensionalirregularpackingproblemisNP-completeproblem,itisdifficultforpeopletofindtheoptimalsolutionwithinacceptabletime.Anddu

8、etodifferentapplica

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