【摘 要】
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针对金属结构件生产过程中板类零件大规模集中下料问题,一种基于工艺与形状特征的下料零件分组下料优化方法被提出。该方法首先将待下料零件按材质、板厚及加工工艺相似性进
【机 构】
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湖北工业大学湖北省农业机械工程研究设计院,华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,南京工程学院汽车与轨道交通学院
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针对金属结构件生产过程中板类零件大规模集中下料问题,一种基于工艺与形状特征的下料零件分组下料优化方法被提出。该方法首先将待下料零件按材质、板厚及加工工艺相似性进行分组,然后构建一种能够描述零件形状特征的零件特征矩阵,并设计一种人工神经网络算法求解该零件特征矩阵与零件分组之间的映射关系,根据这种映射关系对待下料零件进一步分组。通过对零件分组下料优化,可以提高零部件的齐套性、降低在制品数量,并且能够有效解决排料效率和材料利用率相互矛盾的问题。最后通过实例验证了该方法的有效性。
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