摘要
本发明涉及家具板材下料技术领域,解决了现有技术中因板材纹理方向约束及“一刀切”工艺限制导致的材料利用率低、算法复杂度高的问题,提出一种面向板式家具的三阶段混合启发式下料方法,包括以下步骤:S1、根据毛坯数据生成纹理单块毛坯规范长度集;S2、根据所有的单毛坯块条带计算得出当前条件下所有最大价值的复合条带;S3、根据生成的单毛坯复合条带组合生成所有最大价值的单毛坯级S4、由单毛坯级抽象为背包问题的解组合生成板材L×W;S5、根据结合遗传退火的启发式定序算法编码和以上三阶段非精确定位算法解码计算得出当前条件下的最优排样方式;S6、根据最优排样方式生成板材排样图,板材排样图即为最优的板材二维剪切下料方式。本发明提出的一种面向板式家具的三阶段混合启发式下料方法,通过三阶段非精确排样与遗传模拟退火算法的协同优化,能得到高利用率的最优板材排样方式,同时对家具人造板材下料中纹理方向约束通过限制毛坯与条带旋转的方法巧妙解决,规范尺寸集和三阶段非精确排样结合的分级求解方式也可以减少算法的运行时间。
技术关键词
下料方法
条带
布局方式
板式家具
模拟退火混合算法
阶段
定序算法
遗传模拟退火算法
染色体
精确定位算法
人造板材
生成算法
排样算法
板材纹理
启发式算法
背包
下料技术
编码机制
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注意力机制
深度学习网络模型
危险品
特征提取网络
采样模块
贪心算法
模拟退火算法
条带
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超分辨成像方法
图像
像素
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光学超分辨技术