多约束下的纸盒矩形化智能排样系统的研究与实现

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随着各行各业的兴起,产品的纸盒包装需求量急剧上升,包装工艺种类不断增多,纸盒结构也愈见复杂。为此,国内外很多公司研发自主排样系统,比利时的AritosCAD、荷兰的PackDesign、中国的Founder Pack系统等但价格昂贵,专用性强,难以满足大多数中小企业的实际需求。目前大多数中小型企业仍采用人工排样或计价,严重影响了工作效率。因此,为节省成本,提高效率,基于包装工艺实际的多约束条件下,本文研发了一种纸盒矩形化智能排样软件系统,具体研究内容如下:首先,分析了常用纸质包装纸盒的实际工艺的多约束条件,具体包括根据模切压痕工艺特点确定了排样纸盒间隔和边距尺寸,通过现有纸板尺寸规范合理对纸盒类型进行分类,并依据纸板纹向设计结合纸盒结构特点确定合适的旋转角度。其次,在总结近似矩形算法、启发式算法和智能算法等二维排样算法的基础上,纸盒工艺的多约束条件下,设计了一种纸盒矩形化智能排样算法,具体地,针对大批量同种纸盒需求基于平面图结构特点进行离散化预处理,并利用BL启发式进行位置变换的结构化拼版。针对小批量不同纸盒需求采用最小包络预处理,以纸盒排样交换序列和位置变异序列作为粒子运动位置来构造PSO,得到较大的排样利用率。再次,分析了国内外包装纸盒排样软件系统的研究现状,基于实地企业运作模式和客户需求分析调查,按照界面化设计模块、智能排样模块、工艺成本核算模块、盒形DXF格式解析库模块的功能模块划分,并以Java为设计语言,基于SSM、adminLTE、Gentelella-master的技术框架,在Eclipse,Android Studio的开发平台上,结合腾讯云服务器,设计并实现了集合后台管理系统、WEB端及APP端操作平台的纸盒排样软件系统。最后,完成了纸质包装排样系统的性能测试。系统测试表明:本文设计的系统能根据用户实际需求制定不同的最优或次优的排样方案,有效实现了智能排样及成本快速报价,具有一定实用价值。
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