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智能数控裁床的研究与开发--二维不规则零件排样算法的设计与应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·引言第8-9页
   ·排样问题的研究意义第9-10页
   ·排样问题的研究现状第10-13页
     ·矩形件排样情况第10页
     ·不规则零件的处理方法第10-12页
     ·基于启发式的现代优化算法第12-13页
   ·课题的主要工作第13-14页
第二章 启发式底左搜索(HBLS)策略的排样研究第14-25页
   ·启发式算法在排样问题中的地位第14页
   ·不规则零件的离散化几何表达第14-18页
     ·不规则零件的边表建立第15页
     ·样片的扫描区间第15-16页
     ·板料的扫描区间第16-18页
   ·启发式底左搜索(HBLS)算法第18-22页
     ·启发式底左搜索策略第19页
     ·HBLS 策略的基本约束条件第19页
     ·HBLS 策略的的算法设计第19-22页
   ·仿真结果第22-25页
第三章 模拟退火遗传(SAGA)算法的排样研究第25-35页
   ·二维排样问题的参数优化方法第25-27页
     ·排样参数的确定第25页
     ·排样参数的数据结构第25-26页
     ·参数的扰动对排样结果的影响第26-27页
     ·排样参数的优化过程第27页
   ·SAGA 的形成机理第27-29页
   ·SAGA 的排样优化过程第29-32页
     ·SAGA 的编码及其运算第29-31页
     ·SAGA 的排样优化流程第31-32页
   ·仿真结果及分析第32-35页
     ·仿真实例1第32-33页
     ·仿真实例2第33-35页
第四章 最大速度收缩策略的粒子群优化算法排样研究第35-43页
   ·PSO 算法第35-37页
     ·PSO 算法简介第35页
     ·PSO 算法的运算过程第35-36页
     ·PSO 算法的参数控制第36-37页
   ·最大速度收缩策略的粒子群优化(MVCS-PSO)算法第37-39页
     ·MVCS-PSO 算法的参数控制第37页
     ·MVCS-PSO 算法的排样粒子构造第37-38页
     ·MVCS-PSO 算法的排样优化过程第38-39页
   ·仿真结果第39-42页
     ·仿真环境及参数第39-40页
     ·仿真结果比较第40页
     ·仿真实例输出第40-41页
     ·收敛性能分析第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 量子行为粒子群优化(QPSO)算法的排样研究第43-49页
   ·QPSO 算法第43页
   ·QPSO 算法的排样优化第43-46页
     ·QPSO 算法的排样粒子构造第43-44页
     ·QPSO 算法的排样优化过程第44-46页
   ·仿真结果第46-47页
     ·仿真环境及参数第46页
     ·仿真结果比较第46-47页
     ·仿真实例输出及收敛性能分析第47页
   ·本章小结第47-49页
第六章 排样算法在服装CAD 自动排料中的应用第49-53页
   ·服装CAD 排料概况第49页
   ·服装CAD 自动排料的算法设计第49-50页
   ·自动排料的仿真实例第50-53页
第七章 总结与展望第53-54页
   ·总结第53页
   ·展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-57页
附录第57-61页
攻读硕士学位期间发表的论文第61页

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