【摘 要】
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针对不规则通风管道展开件在排样中存在的材料利用率低、排样效率低、展开件形状难以表征等问题，在基本遗传算法的基础上提出了采用多变量编码遗传算法对展开件进行排样布局。该算法对零件排列次序、镜像参数、旋转角度和零件中心位置存储参数等多个变量采用十进制编码方法，随机生成初始种群，进行选择、交叉、变异操作，最终获得了展开件排样效果图。对比基本遗传算法与多变量编码遗传算法的排样效果可知，多变量编码遗传算法能够
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目（19C0623）；
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针对不规则通风管道展开件在排样中存在的材料利用率低、排样效率低、展开件形状难以表征等问题，在基本遗传算法的基础上提出了采用多变量编码遗传算法对展开件进行排样布局。该算法对零件排列次序、镜像参数、旋转角度和零件中心位置存储参数等多个变量采用十进制编码方法，随机生成初始种群，进行选择、交叉、变异操作，最终获得了展开件排样效果图。对比基本遗传算法与多变量编码遗传算法的排样效果可知，多变量编码遗传算法能够准确地表征排样件的几何形状及位置特征，保证了高效率排样，提高了排样的材料利用率，同时，验证了多变量编码遗传算法具有可行性与有效性，对于优化钣金件制造加工工艺、提高生产效率具有重要指导意义。
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