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皮革优化排样技术研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·排样问题概述第9页
   ·皮革优化排样的研究背景与意义第9-12页
     ·研究背景第9-11页
     ·现实意义第11-12页
     ·理论意义第12页
   ·排样问题的研究现状与发展趋势第12-17页
     ·国外研究现状第12-15页
     ·国内研究现状第15-16页
     ·发展趋势第16-17页
   ·本课题来源与主要研究内容第17-18页
第二章 二维不规则皮革排样问题分析第18-24页
   ·二维不规则皮革排样问题的难点分析第18-20页
     ·皮革零件样片和母板形状的复杂性第18页
     ·皮革排样约束条件的复杂性第18-20页
   ·二维不规则零件样片几何表达常用方式第20-22页
     ·原始图形表示法第20页
     ·多边形表示法第20-21页
     ·包络法第21页
     ·栅格表示法第21页
     ·水平线组表示法第21-22页
   ·启发式排样定位的常用策略第22-23页
     ·BL (Bottom-Left)定位策略第22页
     ·外围收缩策略第22-23页
     ·中心膨胀策略第23页
   ·本文采用的样片表达方式和排样定位策略第23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 二维排样问题启发式算法第24-33页
   ·矩形件优化排样问题描述第24-25页
     ·矩形件优化排样问题的数学模型第24-25页
     ·矩形件排样问题的工艺约束第25页
   ·矩形排样问题的启发式排样算法分析第25-28页
     ·BL 算法(Bottom-Left Algorithm, BL)第26页
     ·BLF 算法(Bottom-Left-Fill Algorithm, BLF)第26-27页
     ·下台阶算法(Bottom-Left-Downstairs Algorithm, BLD)第27页
     ·最低水平线法(Lowest Horizontal Lines Algorithm, BLLH)第27-28页
   ·本文提出的排样算法 —— 基于最低水平线的改进算法(Improved Lowest Horizontal Lines Algorithm, IBLLH)第28-31页
   ·算法实例分析比较第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 二维排样问题的智能优化算法第33-52页
   ·常用智能优化算法简介第33-38页
     ·模拟退火算法简介第33-34页
     ·遗传算法简介第34页
     ·蚁群算法简介第34-36页
     ·粒子群算法简介第36-38页
   ·基于遗传算法的优化排样第38-42页
     ·适应度函数第38页
     ·基于遗传算法排样的求解过程第38-40页
     ·算例测试第40-42页
   ·基于蚁群算法的优化排样第42-47页
     ·利用蚁群算法求解矩形件排样问题的基本思想第42页
     ·蚁群算法求解模型第42-45页
     ·蚁群算法求解矩形件排样步骤第45-46页
     ·算例测试第46-47页
   ·本文提出的优化算法——混合遗传蚁群算法(HGA-ACO)第47-51页
     ·遗传算法与蚁群算法融合的基本原理第47页
     ·基于HGA-ACO 的矩形排样优化第47-50页
     ·算例测试第50-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 二维不规则皮革优化排样研究第52-73页
   ·二维不规则皮革优化排样思路第52页
   ·基于矩形包络的不规则皮革排样第52-59页
     ·零件图形预处理第53-55页
     ·利用混合遗传蚁群算法进行不规则皮革优化排样第55-59页
   ·基于临界多边形(NFP)的不规则皮革排样第59-64页
     ·临界多边形(NFP)第60-61页
     ·多边形凸凹性判断第61-62页
     ·利用Minkowski sum 求解临界多边形第62-63页
     ·多边形排放位置和边界合成第63-64页
     ·利用临界多边形进行不规则皮革排样步骤第64页
   ·利用遗传算法优化基于临界多边形皮革排样的影响因子讨论第64-72页
     ·排样中遗传优化影响因子的确定第65-70页
     ·排样中遗传优化的交叉和变异方式选择第70-72页
   ·本章小结第72-73页
第六章 皮革优化排样系统设计第73-77页
   ·皮革优化排样系统设计总目标第73页
     ·开发环境第73页
     ·设计目标第73页
   ·优化排样系统功能模块设计第73-76页
     ·图形数据输入模块第74-75页
     ·图形预处理模块第75-76页
     ·优化排样模块第76页
     ·排样结果输出和存储模块第76页
   ·本章小结第76-77页
第七章 总结与展望第77-79页
   ·全文总结第77页
   ·未来展望第77-79页
参考文献第79-88页
硕士期间发表的论文第88-89页
致谢第89页

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