不规则薄板零件排样算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·排样技术的研究现状 | 第10-16页 |
| ·矩形件排样算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·不规则薄板零件排样算法的研究现状 | 第12-15页 |
| ·计算机辅助排样软件的研究现状 | 第15-16页 |
| ·不规则薄板零件排样算法的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·本文研究的主要内容和组织结构 | 第17-20页 |
| ·研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文组织结构 | 第18-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第二章 排样数学建模和零件的预处理 | 第21-31页 |
| ·零件排样数学模型的建立 | 第21-22页 |
| ·零件的预处理 | 第22-29页 |
| ·零件轮廓描述方法 | 第22-25页 |
| ·求取零件的最小包络矩形 | 第25-26页 |
| ·零件多边形面积的求取 | 第26页 |
| ·零件形状的识别 | 第26-28页 |
| ·不规则零件聚合最小包络矩形的求取 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第三章 不规则薄板零件排样空间的处理 | 第31-47页 |
| ·零件的定位规则 | 第31-44页 |
| ·BL算法和下台阶算法 | 第31-32页 |
| ·最低水平线算法 | 第32-34页 |
| ·最低水平线搜索算法及其改进 | 第34-44页 |
| ·零件的定序规则 | 第44-45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第四章 遗传算法求解不规则薄板零件排样 | 第47-67页 |
| ·人工智能算法 | 第47-50页 |
| ·遗传算法 | 第47-48页 |
| ·模拟退火算法 | 第48-49页 |
| ·神经网络算法 | 第49-50页 |
| ·蚁群算法 | 第50页 |
| ·优化排样算法的比较与分析 | 第50-51页 |
| ·遗传算法简介 | 第51-55页 |
| ·遗传算法的特点 | 第52-53页 |
| ·遗传算法描述 | 第53-55页 |
| ·解决不规则零件排样问题的遗传算法的处理方法 | 第55-64页 |
| ·零件的编码 | 第56-57页 |
| ·种群初始化 | 第57-58页 |
| ·解码 | 第58页 |
| ·适应度函数的选择 | 第58-60页 |
| ·交叉算子 | 第60-61页 |
| ·变异算子 | 第61-62页 |
| ·选择算子 | 第62-64页 |
| ·算法运行终止条件 | 第64-65页 |
| ·排样算法的整体处理步骤 | 第65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第五章 薄板零件排样系统及排样算法的验证 | 第67-81页 |
| ·薄板零件排样系统的总体结构 | 第67-69页 |
| ·薄板零件排样软件运行环境配置 | 第69-70页 |
| ·薄板零件排样软件界面 | 第70-74页 |
| ·定制排样系统快捷菜单 | 第70-71页 |
| ·原材料信息管理界面 | 第71页 |
| ·零件信息管理界面 | 第71-73页 |
| ·自动排样操作界面 | 第73-74页 |
| ·算例分析与算法的验证 | 第74-76页 |
| ·人工干预 | 第76-78页 |
| ·算法分析与经验总结 | 第78-79页 |
| ·小结 | 第79-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·工作总结 | 第81-82页 |
| ·工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
