金属制品、普通机械、电气机械、专用设备、交通运输设备等制造行业,经常采用剪冲下料工艺将金属板材切成圆片,用于制造各种产品。全国每年制作圆片消耗金属板材数百万吨,采用优化排样技术提高材料利用率,经济效益较为明显。剪冲下料工艺分为条带剪切和圆片冲裁两个阶段。条带剪切阶段用剪床将板材切成条带,圆片冲裁阶段用冲床从条带上冲成圆片。通过优化剪切阶段的条带布局,可以有效降低材料成本。本项目研究圆片条带剪切下料排样问题,用优化算法生成条带排样方案,使满足圆片需求所需板材的总成本尽可能小。这是一个NP难度问题,其基础算法可为解决许多研究领域的问题提供支持。本项目采用线性规划、动态规划、递归、分支定界等确定性技术,求解圆片剪冲下料排样问题,先后研究设计了无约束排样算法、有约束排样算法和排样方案生成算法等,可以在合理时间内生成所需排样方式和排样方案,形成了解决圆片条带剪切下料排样问题的较为系统的理论与方法。同时对一维和两维排样与填充基础算法展开研究。受本项目资助已培养硕士研究生11名;发表排样研究论文33篇,其中在SCI检索的英文期刊上发表15篇,在EI光盘版检索的期刊上发表4篇。
英文主题词Cutting & packing; cutting stock; circular pieces; CAD; CAM