苏传生
- 作品数：5 被引量：21H指数：3
- 供职机构：青岛科技大学机电工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 基于智能混合优化算法的不规则件优化排样技术研究
- 排样问题在工业生产中广泛存在，因而解决它具有很深远的理论意义和现实意义。寻找通用性好、求解质量和效率高、易于实现的排样问题求解算法一直是该领域所追求的目标。本文根据排样问题的研究现状及其自身特点，深入研究了二维不规则零件...
- 苏传生
- 关键词：不规则件优化排样智能优化算法神经网络数学模型
- 文献传递
- 不规则件优化排样的小生境遗传模拟退火算法被引量：13
- 2007年
- 提出一种基于小生境遗传模拟退火算法求解不规则件排样问题的方法。该方法首先充分考虑不规则形状零件自身的形状特征,采用组合矩形包络算法将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,克服了以往简单采用最小包络矩形代替零件排样存在空白区域,从而导致材料可能发生的利用率过低问题;然后利用遗传模拟退火算法及小生境技术相结合,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度;最后用"最低水平线与填充算法相结合"策略的启发式排样算法实现自动排样。实例表明了该算法的有效性和实用性。
- 史俊友冯美贵苏传生张莹
- 关键词：小生境技术遗传模拟退火算法不规则件优化排样
- 不规则零件优化排样的神经网络混合优化算法被引量：3
- 2009年
- 提出一种利用人工神经网络求解不规则件排样问题的混合优化方法.该方法首先把排样和制造工艺联系起来,将多边形各边向外扩充,为零件预留加工余量;然后采用自组织特征映射模型(SOM)和Hopfield人工神经网络相结合的方法,运用SOM神经网络对初始在板材内随机排布的不规则零件进行平移,逐步减小不规则零件之间的重叠面积,求得各零件的最优位置,再运用Hopfield神经网络对平移后的零件旋转,进行迭代运算,当能量函数达到稳定状态时,得到各排样零件的最优旋转角度组合,实现自动排样.算法可以解决不规则件和矩形件在规则板材以及不规则板材上的排样问题,实例证明了该算法的有效性和实用性.
- 史俊友苏传生翟红岩
- 关键词：加工余量不规则件优化排样
- 基于神经网络的不规则件排样技术被引量：3
- 2009年
- 提出一种利用人工神经网络求解不规则件排样问题的方法。对于二维不规则零件在排样区域上的优化排列,采用自组织特征映射模型(SOM)和Hopfield人工神经网络相结合的方法,寻找排样件在排样时的最优位置及各自的旋转角度,实现了二维不规则件自动排样,得到满意的优化排样结果,实例证明了该算法的有效性和实用性。
- 翟红岩苏传生张莹史俊友
- 关键词：不规则件优化排样
- 基于小生境遗传模拟退火算法的不规则件优化排样被引量：1
- 2009年
- 针对二维不规则图形零件在排样区域上的最优排列问题,将排样和制造工艺联系起来,先将多边形各边向外扩充,为零件预留加工余量;然后采用遗传模拟退火算法与小生境技术相结合,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度,再用基于"最低水平线与填充算法相结合"策略的启发式排样算法实现二维不规则件自动排样,得到了满意的优化排样结果。
- 史俊友苏传生翟红岩
- 关键词：遗传模拟退火算法小生境优化排样
