CN113705860B - 一种实时智能强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1：根据要求的矩形件、圆形件、直角三角形件尺寸，将其转化为形状卷积核。步骤S2：根据原材料矩形板材的尺寸，生成同比例的板材矩阵。步骤S3：将形状卷积核与板材矩阵做卷积运算，得到放置矩阵LOC。步骤S4：根据制造件尺寸生成一个价值检测卷积核，与放置矩阵LOC做卷积运算，得到价值矩阵。步骤S5：根据制造件尺寸，生成判断卷积核，综合考虑板材矩阵，放置矩阵LOC，价值矩阵信息，最终得到最优排样结果。本发明能够处理多种形状制造件混合排样优化的实际工程问题。

Description

一种实时智能强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法及系统
技术领域
本发明属于多种形状制造件智能排样问题的制造业和运输业技术领域，尤其涉及一种实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法及系统
背景技术
在二维零件排样是实际生产中最为常见的排样问题，广泛应用于机械制造，轻工，服装和印刷业等行业中。而在传统的排样方法中，大多只研究了简单常见的矩形件排样方法，由于矩形件形状简单，可以较快的进行碰撞检测。可随着工业的迅速发展，生产速度越来越快，在一次生产中可能需要多种形状的制造件，如常见的圆形件、直角三角形件和矩形件。多形状制造件排样问题难度比一般的2D-BPP问题难度更大，情况更加复杂，传统的排样方法已经无法解决工业需求。
发明内容
本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法及系统，能够同时进行多形状制造件的排样优化，大大降低工业原材料的浪费。
本发明目的通过以下技术方案予以实现：一种实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法及系统，所述方法包括如下步骤：步骤S1：根据要求的矩形件、圆形件或直角三角形件尺寸，将其转化为形状卷积核。步骤S2：根据原材料矩形板材的尺寸，生成同比例的板材矩阵。步骤S3：将形状卷积核与板材矩阵做卷积运算，得到放置矩阵LOC。步骤S4：根据制造件尺寸生成一个价值检测卷积核，与放置矩阵LOC做卷积运算，得到价值矩阵。步骤S5：根据制造件尺寸，生成判断卷积核，综合考虑板材矩阵，放置矩阵LOC，价值矩阵信息，最终得到最优排样结果。
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S1中，根据制造件(矩形件、圆形件或直角三角形件)的尺寸信息，生成与尺寸相同维度的形状卷积核矩阵，如圆形件的直径为2r,则矩形长宽为2r×2r的，圆形件圆心在矩阵中心，与圆形件面积同等比例的矩阵元素值为1，值为1的元素在矩阵中的分布与圆形件形状相同，形状矩阵中其余元素值为0；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S2中，所述原材料矩形板材的长宽尺寸为L、W，则对应的板材矩阵的长宽也为L、W，板材矩阵中，原材料矩形板材上未被使用的部分对应板材矩阵中元素值为0，已经使用部分对应板材矩阵中元素值为1；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S3中，放置矩阵的计算方式如下：
其中，i，j代表的就是矩阵元素的序号；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S4中，矩形件由于有横排和竖排两种方式，会分别得到对应的价值矩阵，在不同的排样方式中，取其贴底边的一边边长的三分之二作为价值检测卷积核的尺寸，卷积核元素值全为1；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S4中，直角三角形件有无数种旋转方式，本发明只考虑四种，分别是顺时针旋转0°、顺时针旋转90°、顺时针旋转180°、顺时针旋转360°，计算其对应的价值矩阵。卷积核的尺寸取两直角边边长和的均值，卷积核元素值全为1；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S4中，圆形件的卷积核尺寸为其直径，卷积核元素值全为1；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S4中，价值矩阵元素值为每一步卷积运算后得到的结果；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S5中，对于圆形件，其判断卷积核的尺寸为其直径，卷积核除右下四分之一元素值为10外，其余元素值均为1。其最优排样结果的计算方式为：首先根据放置矩阵LOC判断其在板材上各个位置是否可行，如不可行，则继续判断下一个位置，如可行，将板材矩阵对应区域元素值从0设为1，使用判断卷积核在该位置处做卷积运算，得到判断标识S，利用判断标识除以价值矩阵相同位置处的元素值得到放置价值V，取V最大处作为圆形件排样位置；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S5中，对于矩阵件，其判断卷积核的尺寸为其贴近板材底边的边长，卷积核元素值全为1，其最优排样结果计算方式如下：首先根据放置矩阵LOC判断其在板材上各个位置是否可行，如不可行，则继续判断下一个位置，如可行，将板材矩阵对应区域元素值从0设为1，使用判断卷积核在该位置处做卷积运算，得到判断标识S，利用判断标识除以价值矩阵相同位置处的元素值得到放置价值V，取V最大处作为矩形件的排样位置；在得到横排和竖排两种排样方式的放置价值后，取放置价值大的位置为最优排样结果；
上述实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法中，在步骤S5中，对于直角三角形件，其判断卷积核的尺寸为两直角边边长均值，卷积核元素为1，排样结果计算方式与矩形件相同：首先根据放置矩阵LOC判断其在板材上各个位置是否可行，如不可行，则继续判断下一个位置，如可行，将板材矩阵对应区域元素值从0设为1，使用判断卷积核在该位置处做卷积运算，得到判断标识S，利用判断标识除以价值矩阵相同位置处的元素值得到放置价值V，取V最大处作为直角三角形的件排样位置；
一种实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化系统，包括：第一模块，用于根据要求的矩形件、圆形件、直角三角形件尺寸，将其转化为形状卷积核；第二模块，用于根据原材料矩形板材的尺寸，生成同比例的板材矩阵；第三模块，用于将形状卷积核与板材矩阵做卷积运算，得到放置矩阵LOC；第四模块，用于根据制造件尺寸生成一个价值检测卷积核，与放置矩阵LOC做卷积运算，得到价值矩阵；第五模块，用于根据制造件尺寸，生成判断卷积核，综合考虑板材矩阵，放置矩阵LOC，价值矩阵信息，最终得到最优排样结果。
本发明与现有技术相比具有如下有益效果：
(1)能够处理多种形状制造件的混合排样优化问题
(2)从占角优化，贴边优化，环境融合度优化三个方面对每次排样进行优化，使得每次结果为当前最优，能够大大节省工业原材料。
(3)本发明借鉴中国古代围棋中‘金角银边草肚皮’的优化思想，只需进行三次卷积操作即可得到待放置物件(待裁剪单件)的局部最优位置，计算速度快，实时性高。
(4)本发明能够处理各种已经被处理或已经破损的原材料，抗干扰性强。
附图说明
图1是本发明实施例提供的圆形制造件转化为同比例矩阵的方式。
图2是本发明实施例提供的矩形制造件转化为同比例矩阵的方式。
图3是本发明实施例提供的直角三角形制造件转化为同比例矩阵的方式。
图4是本发明实施例提供的矩形制造件排样前原材料板材的使用情况。
图5是本发明实例提供的矩形制造件实时排样优化结果。
图6是本发明实施例提供的圆形制造件排样前原材料板材的使用情况。
图7是本发明实例提供的圆形制造件实时排样优化结果。
图8是本发明实施例提供的直角三角形制造件排样前原材料板材的使用情况。
图9是本发明实例提供的直角三角形制造件实时排样优化结果。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
本实施例提供了一种实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法及系统，该方法包括如下步骤：
步骤S1：根据要求的制造件尺寸，生成对应的形状卷积核。具体的，根据制造件尺寸信息生成外包络矩形，根据矩形尺寸生成同比例的形状矩阵，记为形状卷积核，卷积核中元素值为1的元素位置与制造件形状对应。
步骤S2：根据原材料矩形板材的尺寸，生成同比例的板材矩阵。具体的，板材未被使用的区域对应于板材矩阵中的元素值为0，已经使用的部分对应于板材矩阵中元素值为1.设矩形板材长为BL，宽为BW，则板材矩阵也是BL×BW维的。
步骤S3：将形状卷积核与板材矩阵做卷积运算，得到放置矩阵LOC。具体的，由于板材矩阵中元素值为0的区域对应于板材未使用的部分，所以形状卷积核与之卷积运算后得到的结果为0，板材矩阵中元素值为1的部分对应于板材已被使用的部分，故卷积核与之卷积运算后得到的结果为1，故放置矩阵LOC中元素值计算方式为：
步骤S4：根据制造件尺寸生成一个价值检测卷积核，与放置矩阵做卷积运算，得到价值矩阵。具体的，设圆形件的尺寸为2R,则卷积核的尺寸是2R×2R维的，在做卷积运算前，先对在步骤S3中得到的放置矩阵进行padding，先在放置矩阵外填充R层全0的元素，价值矩阵中元素值维卷积运算的结果，价值矩阵的维数与板材矩阵的维数是相等的。同理，矩形件和直角三角形件的价值检测卷积核对应的尺寸为其两边长的均值，计算价值矩阵方法与圆形件相同。
步骤S5：根据制造件尺寸，生成判断卷积核，综合考虑板材矩阵，放置矩阵LOC，价值矩阵信息，最终得到最优排样结果。
具体的，对于圆形件，其判断卷积核的尺寸为其直径，卷积核除右下四分之一元素值为10外，其余元素值均为1.其最优排样结果的计算方式为：首先根据放置矩阵LOC判断其在板材上各个位置是否可行，如不可行，则继续判断下一个位置，如可行，将板材矩阵对应区域元素值从0设为1，使用判断卷积核在该位置处做卷积运算，得到判断标识S，利用判断标识除以价值矩阵相同位置处的元素值得到放置价值V，取V最大处作为圆形件排样位置。
对于矩阵件，其判断卷积核的尺寸为其贴近板材底边的边长，卷积核元素值全为1，其最优排样结果计算方式如圆形件相同，在得到横排和竖排两种排样方式的放置价值后，取放置价值大的最为最优排样结果。
对于直角三角形件，其判断卷积核的尺寸为两直角边边长均值，卷积核元素为1，排样结果计算方式如矩形件相同。
本实施例还提供了一种实时智能多任务强鲁棒性的多形状制造件排样优化系统，包括：第一模块，用于根据要求的矩形件、圆形件、直角三角形件尺寸，将其转化为形状卷积核；第二模块，用于根据原材料矩形板材的尺寸，生成同比例的板材矩阵；第三模块，用于将形状卷积核与板材矩阵做卷积运算，得到放置矩阵LOC；第四模块，用于根据制造件尺寸生成一个价值检测卷积核，与放置矩阵LOC做卷积运算，得到价值矩阵；第五模块，用于根据制造件尺寸，生成判断卷积核，综合考虑板材矩阵，放置矩阵LOC，价值矩阵信息，最终得到最优排样结果。
实施例一：
本实例考虑矩形件排样优化的情况，以验证本发明对矩形件的排样优化的可行性。设原材料复合矩形板材的长宽为300×300，且原材料复合矩形板材已有一部分被切割使用，如图4所示，目前需要切割出长为50，宽为45的矩形件用于加工生产，算法经过计算，得到最佳排样为横排，左上顶点坐标为(52，98)，如图5所示；
实例二：
本实例考虑圆形件排样优化的情况，以验证本发明对圆形件排样优化的可行性。设原材料复合矩形板材的长宽为300×300，且原材料复合矩形板材已有一部分被切割使用，如图6所示；现需要切割出一个半径为17的圆形件用于加工生产，算法经过计算，得到的排样结果如图7所示；
实例三：
本实例考虑圆形件排样优化的情况，以验证本发明对圆形件排样优化的可行性。设原材料复合矩形板材的长宽为300×300，且原材料复合矩形板材已有一部分被切割使用，如图8所示；现需要切割出一个边长为50的等边直角三角形件用于加工生产，算法经过计算，得出最佳的排样为旋转0°，直角顶点坐标为(0，230)；如图9所示。
本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (3)

1.一种实时智能强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤S1：根据要求的矩形件、圆形件或直角三角形件尺寸，将其转化为形状卷积核；
步骤S2：根据原材料矩形板材的尺寸，生成同比例的板材矩阵；
步骤S3：将形状卷积核与板材矩阵做卷积运算，得到放置矩阵LOC；
步骤S4：根据制造件尺寸生成一个价值检测卷积核，与放置矩阵LOC做卷积运算，得到价值矩阵；价值矩阵元素值为每一步卷积运算后得到的结果；
步骤S5：根据制造件尺寸，生成判断卷积核，综合考虑板材矩阵，放置矩阵LOC，价值矩阵信息，最终得到最优排样结果；
对于圆形件，判断卷积核的尺寸为其直径，卷积核除右下四分之一元素值为10外，其余元素值均为1；最优排样结果的计算方式为：首先根据放置矩阵LOC判断其在板材上各个位置是否可行，如不可行，则继续判断下一个位置；如可行，将板材矩阵对应区域元素值从0设为1，使用判断卷积核在该位置处做卷积运算，得到判断标识S，利用判断标识除以价值矩阵相同位置处的元素值得到放置价值V，取V最大处作为圆形件排样位置；
对于矩阵件，判断卷积核的尺寸为其贴近板材底边的边长，卷积核元素值全为1，最优排样结果计算方式如下：首先根据放置矩阵LOC判断其在板材上各个位置是否可行，如不可行，则继续判断下一个位置，如可行，将板材矩阵对应区域元素值从0设为1，使用判断卷积核在该位置处做卷积运算，得到判断标识S，利用判断标识除以价值矩阵相同位置处的元素值得到放置价值V，取V最大处作为矩形件的排样位置；在得到横排和竖排两种排样方式的放置价值后，取放置价值大的位置为最优排样结果；
对于直角三角形件，判断卷积核的尺寸为两直角边边长均值，卷积核元素为1，排样结果计算方式与矩形件相同：首先根据放置矩阵LOC判断其在板材上各个位置是否可行，如不可行，则继续判断下一个位置；如可行，将板材矩阵对应区域元素值从0设为1，使用判断卷积核在该位置处做卷积运算，得到判断标识S，利用判断标识除以价值矩阵相同位置处的元素值得到放置价值V，取V最大处作为直角三角形的件排样位置；
在步骤S1中，根据制造件的尺寸信息，生成与尺寸相同维度的形状卷积核矩阵；
在步骤S4中，矩形件由于有横排和竖排两种方式，会分别得到对应的价值矩阵，在不同的排样方式中，取其贴底边的一边边长的三分之二作为价值检测卷积核的尺寸，卷积核元素值全为1；
在步骤S4中，直角三角形件有无数种旋转方式，这里只考虑四种，分别是顺时针旋转0°、顺时针旋转90°、顺时针旋转180°、顺时针旋转360°，计算其对应的价值矩阵；卷积核的尺寸取两直角边边长和的均值，卷积核元素值全为1；
在步骤S4中，圆形件的卷积核尺寸为其直径，卷积核元素值全为1。
2.根据权利要求1所述的一种实时智能强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法，其特征在于：步骤S2中，所述原材料矩形板材的长宽尺寸为L、W，则对应的板材矩阵的长宽也为L、W，板材矩阵中，原材料矩形板材上未被使用的部分对应板材矩阵中元素值为0，已经使用部分对应板材矩阵中元素值为1。
3.根据权利要求1所述的一种实时智能强鲁棒性的多形状制造件排样优化方法，其特征在于：在步骤S3中，放置矩阵的计算方式如下：
其中，i，j代表的就是矩阵元素的序号。
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