支持多任务集成下料的优化下料技术研究及应用

支持多任务集成下料的优化下料技术研究及应用

在现代加工制造业的发展当中，由于市场竞争日益激烈，加工制造企业为了进一步控制成本，提高效益，在原材料使用当中，通过对下料技术的优化，实现原材料利用率的提升。通过选择原材料利用率较高的下料方案来切割材料。通过对下料技术的合理优化，制定科学的下料方案，对于节省原材料十分重要，从而实现企业成本的降低和企业效益的提升。基于此，文章对支持多任务集成下料的优化下料技术进行了分析，以期促进其在应用当中发挥出更好的效果。

标签：支持多任务集成下料；优化下料技术；研究及应用

前言

在制造業控制资源消耗的过程中，通过对能源消耗和物料消耗的合理控制，能够实现企业成本的降低，进而使制造企业的经营效益和市场竞争力得到加强。而在物料消耗减少的过程中，对下料技术进行优化，是一种十分重要的方式。在传统的优化下料当中，对数学意义上排料的最优较为重视，但是在一些实际工程中，对于特殊数据结构适应性、系统集成、下料过程自动化、大规模多任务集成下料等实际应用问题，却难以有效解决。因此，应当对支持多任务集成下料的优化下料技术进行研究。

1 下料信息自动获取技术

在多任务集成下料的当中，主要包括了文本、图形等下料信息。其中，文本信息主要包括原材料材性、生产信息、工艺数据、零件材性等，系统提供的功能界面，能够实现对文本信息的读写，具有较为简单的操作。而在获取多任务大规模零件复杂轮廓信息的过程中，则需要利用图形算法加以实现。其中涉及到的几何运算、图形识别等，都十分的复杂。在零件当中，如果其形状是较为规则的矩形、条形等，可将具体数据直接输入，并在数据库当中进行存储[1]。但是如果零件的形状不规则，零件几何信息的正确输入将会十分困难。而且，如果零件数量十分巨大，将会产生海量的数据录入工作量，并且也无法保证录入信息的准确性。对此，随着数字化、电子化技术的发展和应用，在这一领域当中，电子工程图纸逐渐得到广泛的应用。利用形状表示方法来描述零件轮廓信息，通过对相应提取算法的制定，能够将产品轮廓特征信息在产品设计系统电子工程图纸中进行直接的提取，从而实现多任务大规模零件复杂轮廓信息的自动获取。

2 优化下料图形支持平台技术

选择适当的下料系统图形支持平台，能够更好的实现零件轮廓信息的交互式排样和自动化提取。AutoCAD作为一种应用广泛的计算机设计和绘图软件，具有开放的结构体系、多样的工业标准和较强的通用性，在机械、航空、建筑、船舶、电子等领域当中，都得到了广泛的应用。而在现代制造企业当中，AutoCAD电子工程图纸逐渐成为重要的信息媒介，通过其他软件得出的设计结果，可利用

IGS格式转换成为AutoCAD电子图纸，因此，在多任务集成下料图形支持平台中，可以选择AutoCAD软件，在零件轮廓提取当中，将其电子图纸格式作为数据交换的标准。在多任务集成下料当中，零件交互式排样、零件轮廓信息提取等工作具有较高的复杂性，数据处理量也比较大[2]。基于此，考虑到开发工具的执行效率、可移植性、功能、开发难度等因素，ARX在各个方面都具有较大的优势。因此，可将AutoCAD作为图形支持平台，并且对ObjectARX二次开发工具进行应用。

3 优化下料分组优化技术

在小规模下料当中，可以利用启发式算法来优化排样效果，但是，在多任务大规模下料当中，由于具有较大计算量，为了对排样速度进行提升，通过对控制条件的设置，对迭代过程强行终止，虽然能够提升求解效率，但是会造成材料利用率的损失。而智能算法虽然全局搜索能力较强，在对最优解进行搜索的过程中，也具有良好的效果，但是应用在大规模工作当中，也难以发挥出良好的计算时效性，此外，该方法还具有局部寻优能力弱等缺点。所以，在多任务集成下料当中，对于大规模零件优化排样的情况，难以在数学角度下对材料利用率矛盾、下料算法解决等问题进行良好的解决[3]。对此，可采用大规模零件分组优化技术，对原有的多任务集成下料问题进行拆分，得到一些子问题，然后分别对子问题进行求解，进而对原问题的解空间进行分解，通过这种方式，能够使大规模零件下料整体求解的难度大大降低。

4 优化下料并行优化技术

在优化下料当中，具有较高的NP复杂性，因此，如果仅仅采用一种优化下料算法，或是仅仅采用一种优化下料软件，对于各类下料数据来说，难以全部产生良好的下料结果。因此，对于任意数量和种类的原材料、零件集合来说，不能采用一种优化算法、一种求解策略、一种下料模型等进行解决。在下料任务中，对不同任务的集成，产生了更为复杂的下料数据结构。对于不同下料数据结构，通过对算法的改进能够使其适应能力得到提升。不过，在多任务集成下料中，由于具有不可预测的多样化数据结构变化，因此，算法的改进速度往往难以跟上下料数据结构变化[4]。对于不同子任务下料数据结构来说，由于单一优化下料软件不具有普遍性，因此，在多任务集成下料当中，可以对零件分组并行优化技术进行应用，对零件分组之后的下料子问题，可以采用多个下料软件分别进行解决。利用多软件并行优化的群体优势，对单一下料软件的优化局限性问题加以解决。这样，能够有效的提升下料结果的科学性，增加优化求解成功率，同时，即使某个下料软件优化求解失败，最终下料方案的生成也不会受其影响。

5 结束语

在生产制造企业的发展当中，通过优化下料对原材料的利用率进行控制，是一个十分重要的方式和手段。对优化下料技术进行充分的研究与合理的应用，能够有效的降低碳排放、减少资源浪费。通过利用优化下料技术，能够更好的解决多任务集成下料中的各种问题，从而推动制造业的良好发展。

参考文献

[1]孙亮，阎春平，覃斌，等.大规模零件的网络化优化下料方法[J].重庆理工大学学报（自然科学），2012，5：37-42.

[2]覃斌，阎春平，汪科，等.支持多任务集中下料的零件分组优化方法[J].计算机集成制造系统，2012，5：943-949.

[3]韩丹，周茂军，马沁怡，等.钢材切割的最佳选材与优化排样的研究[J].现代机械，2015，1：18-21.

[4]戚得众，饶运清，余天.板类零件分组下料优化研究[J].机械设计与制造，2015，6：129-133.