【摘 要】
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矩形排样与加工路径优化问题广泛存在于制造业领域,采用优化的生产调度方案是提高企业盈利能力的有效手段.本课题同样源于实际生产中遇到的一种带有面轨道特征的矩形排样问题
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矩形排样与加工路径优化问题广泛存在于制造业领域,采用优化的生产调度方案是提高企业盈利能力的有效手段.本课题同样源于实际生产中遇到的一种带有面轨道特征的矩形排样问题.此类特殊矩形的加工有别于传统的排样与路径优化问题.对现有算法研究做总结后,提出了自适应遗传算法和图论相结合的优化方法,以该算法为核心,基于Delta3D引擎完成了虚拟辅助排样系统的开发.算法以寻找加工路径最优为目标,最终将路径优化问题转化为一个考察无向图连通性问题,并利用遗传算法在解空间中进行全局搜索.在遗传算法中,采用初始种群预处理方法,算子自适应机制等操作极大提高了算法的收敛速度,最后按照BL定位策略完成对矩形的排样.基于开源的Delta3D游戏引擎成功开发了一款3D虚拟辅助排样平台,并对开发过程中遇到的若干问题进行了详细说明.平台利用Qt作为图形用户界面开发库,OpenSceneGraphy完成场景渲染工作.此外,考虑到任何一款排样系统必需允许人机交互操作来确定最终排样方案,本文着重分析了系统的消息处理机制,鼠标、键盘事件监听过程以及空间对象的鼠标操作原理.最后,通过实验验证了该虚拟辅助排样平台在绝大多数情况下完全可以找到满足需求目标的排样结果,是一种非常可靠的方法.
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