CN117455064A - 一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法 - Google Patents

一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117455064A
CN117455064A CN202311492863.0A CN202311492863A CN117455064A CN 117455064 A CN117455064 A CN 117455064A CN 202311492863 A CN202311492863 A CN 202311492863A CN 117455064 A CN117455064 A CN 117455064A
Authority
CN
China
Prior art keywords
goods
cargo
grid
lattice
volume
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202311492863.0A
Other languages
English (en)
Inventor
伞冰冰
程翔
伍宸坤
韩乐雨
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hohai University HHU
Original Assignee
Hohai University HHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN202311492863.0A priority Critical patent/CN117455064A/zh
Publication of CN117455064A publication Critical patent/CN117455064A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/043—Optimisation of two dimensional placement, e.g. cutting of clothes or wood
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Software Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，该方法通过保证侧向刚度建立了货架的简化二维模型，将待放置货物自重作为拓扑优化时的荷载条件，建立了基于待放置货物重量的体积约束条件，采用SIMP变密度法进行拓扑优化设计，通过优化后结构形状确定货物最佳摆放位置和相应重量。该方法将货格分配实际问题与拓扑优化技术结合起来，使获得的拓扑结构能够反映优化后的货格分配，保证其在实际使用中的应用合理性。

Description

一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法
技术领域
本发明涉及一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法。
背景技术
随着科技水平的持续发展，制造业自动化程度不断提高，企业的生产规模也在逐渐扩大。生产能力的提升对企业的物流仓储能力也提出了更高的要求。仓储作为零部件仓储的物流环节中最重要的一环，其布局对零部件仓储中的各项作业效率均有着显著影响。货物在货架中的合理摆放布局将有助于提升货架的使用寿命和材料利用率。
随着科技的进步，制造企业的生产规模不断扩大，生产能力的提升对企业的物流仓储能力提出了更高的要求。货架作为体现仓储能力的重要结构，其货物布局方式会对仓储能力产生影响，合理科学的方式能有助于提升货架的使用寿命和材料利用率。
现阶段关于实际货架中货物的摆放主要根据“上轻下重”、“先进先出”等原则，虽然方便了摆放和存发货，但是从力学角度考量，长期根据上述原则进行货物的摆放，容易引发实体货架的局部破坏，从而造成整个实体货架的材料浪费。拓扑优化作为概念设计阶段的一种设计优化方法，能够在给定的边界条件下得到结构的最优传力路径，为货架摆放位置的确定提供了新的思路。
发明内容
本发明致力于解决上述问题，为此提出了一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法。该方法通过保证侧向刚度建立了货架的简化二维模型，将待放置货物自重作为拓扑优化时的荷载条件，建立了基于待放置货物重量的体积约束条件，采用SIMP(SolidIsotropic Microstructures with Penalization)变密度法进行拓扑优化设计，并基于优化得到的结构形状确定货物最佳摆放位置和相应重量。该方法将货格分配实际问题与拓扑优化技术结合起来，使所得结果能够体现在实际工程中，保证该方法的可实施性。
为了达成上述目的，本发明的解决方案是：
一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，该方法具体步骤如下：
步骤1，将货架简化为二维模型，确定模型几何尺寸；
步骤2，建立考虑自重荷载作用的货架有限元模型，分别定义货架和货物的材料属性，对货架结构施加荷载和边界条件，并按照货架的横梁、立柱与货物摆放位置之间的关系，设置横梁、立柱及货格空间接触面间的约束关系；
步骤3，根据步骤2中的货架有限元模型，创建拓扑优化任务，设定货架结构的设计区域和非设计区域、优化目标及约束条件，采用SIMP变密度法进行拓扑优化设计；
步骤4，根据步骤3得到的拓扑优化设计结果，确定预放置货物的最优货格分配及相应重量分配。
作为本发明的进一步技术方案，所述步骤1中货架为一排，且所述横梁和立柱的长度和高度按实际几何尺寸取值。
作为本发明的进一步技术方案，所述步骤2中将待放置货物的重量作为拓扑优化时的荷载条件，且同一批放置货物的材料属性和重量相同。
作为本发明的进一步技术方案，所述步骤3中的设计区域为货架结构中除横梁、立柱和已放置货物的货格之外的区域。
作为本发明的进一步技术方案，所述步骤3中设计区域的约束条件为：
式中：Vf表示体积约束分数；V0表示当前设计区域的体积；mf表示待放置货物的重量；m表示所有货格的最大承受重量。
作为本发明的进一步技术方案，所述步骤3中采用SIMP变密度法进行拓扑优化设计的数学模型为：
式中：W表示货架的应变能；G表示待放置货物的自重荷载矢量；U表示待放置货物的整体位移矩阵；V表示设计区域的优化后体积；N表示设计区域划分网格的单元总数量；ρi表示第i个单元网格的单元密度；vi表示第i个单元网格的体积；表示体积约束系数，V0表示当前设计区域的体积，mf表示待放置货物重量，m表示所有货格的最大承受重量；K表示待放置货物的整体刚度矩阵；ρmin表示单元密度的下限；ρmax表示单元密度的上限。
作为本发明的进一步技术方案，所述步骤4具体为：
若任一货格的优化后体积小于等于该货格的初始体积的0.025倍，则该货格不放置货物，并标记其为忽略货格；
若任一货格的优化后体积大于等于该货格的初始体积的0.25倍，则预放置货物优先放置在该货架上，并标记该货格为优先货格；
若任一货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于原始体积的0.25倍，则该货格不放置货物，并标记该货格为分享货格，同时按设定规则将其优化后体积分配给相邻货格，并更新相邻货格的优化后体积；
预放置货物的货格分配规则为：
①优先选择放置在优先货格上，同时存在不止一个优先货格时，按优先货格的优化后体积设置货物放置优先级：优化后体积越大则货物放置优先级越高；
②当优先货格已满且预放置货物仍有剩余时，除忽略货格、优先货格、分享货格外设计区域内的其他货格按优化后体积设置货物放置优先级：优化后体积越大则货物放置优先级越高。
作为本发明的进一步技术方案，按如下设定规则将分享货格的优化后体积分配给相邻货格：
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于等于原始体积的0.1倍，则将该分享货格的优化后体积平均分配给相邻货格；
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且位于该分享货格上半部分的单元网格的体积之和大于位于该分享货格下半部分的单元网格的体积之和，则将该分享货格的优化后体积分配给该分享货格的上一层货格；
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且位于该分享货格上半部分的单元网格的体积之和小于等于位于该分享货格下半部分的单元网格的体积之和，则将该分享货格的优化后体积分配给该分享货格的下一层货格。
作为本发明的进一步技术方案，步骤4中任一货格的重量分配公式具体为：
式中：表示第j个货格的重量分配；Vj表示第j个货格的优化后体积；Vjp表示第j个货格的初始体积；mj表示第j个货格的初始最大承受重量。
本发明还提供一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述方法的指令。
本发明与现有技术相比，其显著优点是：
1.将货架实际结构与拓扑优化方法进行结合，以找出货格分配最优方案；
2.根据实际货格大小确定网格划分密度；在建模时对实体货架宽度进行调整，考虑了横梁和立柱的长度和高度，根据实际情况设置设计区域，有利于计算的准确性；
3.根据待放置货物重量确定优化体积目标，保证了优化模型在实际使用中的应用合理性；
4.提出了一种根据拓扑后体积确定货物最佳摆放位置及相应重量的方法，使本方法在实际应用中更具有可行性。
附图说明
图1为本发明基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法的基本流程图；
图2为无货物放置的货架结构的设计区域和非设计区域示意图；
图3为实际货架示意图；
图4为简化后实体货架示意图；
图5为单元尺寸示意图；
图6为货格内网格划分示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解的是，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
下面结合具体实施例对本发明做进一步的详细说明。
一种基于连续体结构拓扑优化的货位分配优化方法，如图1所示，实现步骤如下：
步骤1，考虑如图3所示的一排实体货架，其立柱之间通过平斜撑连接，简化后的等效模型能够采用平面二维模型直接拉伸获取，立柱之间近似于板，如图4所示。
为保证实体货架结构的侧向刚度，需要对货架宽度进行调整，二维模型宽度的调整系数取值使得：
式中：kb表示简化后实体货架侧向刚度；ka表示实际货架的侧向总刚度。
进一步，利用上述调整系数对货架宽度进行调整具体为：
Bb＝μBa
式中：Bb表示简化后实体货架的宽度；μ表示二维模型宽度的调整系数；Ba表示实际货架的宽度。本实施例中，二维模型宽度的调整系数μ取1.08-1.2。
具体地，在使用AutoCAD软件建立货架二维模型时，考虑横梁和立柱长度和高度，为确保货架安全，横梁和立柱的长度和高度按实际几何尺寸取值。其中整体货架总长度为L，货架总高度为H，实际货架的宽度为Ba，简化后实体货架的宽度为Bb。
步骤2，将步骤1中的二维模型导入HyperMesh前处理器，建立考虑自重荷载作用的货架有限元模型，将货架横梁、立柱的材料定义为钢材，输入货物的材料属性和重量，其中包括密度ρ、弹性模量E、泊松比ν、屈服强度；立柱柱脚处设为刚接；重力加速度g＝9.8N/kg；已放有货物的货格与其相邻的立柱和横梁设置Tie绑定接触。
步骤3，采用OptiStruct求解器创建拓扑优化任务，将单元网格尺寸设置为的壳单元，如图2和5所示，l为货格的长度，h为货格的高度；非设计区域设置为横梁、立柱和已放有货物的货格区域，设计区域设置为整体货架结构中除非设计区域之外的区域。通过对预待放置的货物进行称重，得到货物的实际重量，代入体积约束条件中，得到体积约束分数；结构优化目标设定为最小化整体货架的应变能；采用SIMP变密度法对货架结构进行拓扑优化设计。
基于预放置货物重量的体积约束条件为：
式中：Vf表示体积约束分数；V0表示当前设计区域的体积；mf表示预放置货物重量；m表示所有货格的最大承受重量。
采用SIMP法对货架结构进行拓扑优化的数学模型具体为：
式中：W表示货架的应变能；G表示待放置货物的自重荷载矢量；U表示待放置货物的整体位移矩阵；V表示设计区域的优化后体积；N表示设计区域划分网格的单元总数量；ρi表示第i个单元网格的单元密度；vi表示第i个单元网格的体积；表示体积约束系数，V0表示当前设计区域的体积，mf表示待放置货物重量，m表示所有货格的最大承受重量；K表示待放置货物的整体刚度矩阵；ρmin表示单元密度的下限；ρmax表示单元密度的上限。
步骤4，根据步骤3中拓扑优化结果，确定预放置货物的最优货格分配及相应重量分配。
本实例中，每放置一批货物前都进行一次上述拓扑优化设计，以选择当前批预放置货物的最优货格分配及相应重量分配。
具体地，当前批预放置货物的最优货格分配及相应重量分配策略为：
若任一货格的优化后体积小于等于该货格的初始体积的0.025倍，则该货格不放置货物，并标记其为忽略货格；这里需要说明的是，货格的初始体积指的是从未进行过拓扑优化设计前的体积；
若任一货格的优化后体积大于等于该货格的初始体积的0.25倍，则预放置货物优先放置在该货架上，并标记该货格为优先货格；
若任一货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于原始体积的0.25倍，则该货格不放置货物，并标记该货格为分享货格，同时按设定规则将其优化后体积分配给相邻货格，并更新相邻货格的优化后体积。这里需要说明的是，相邻货格的优化后体积更新之后不会再次执行上述判据对其更新后的优化后体积再进行分配。
预放置货物的货格分配规则为：
①优先选择放置在优先货格上，同时存在不止一个优先货格时，按优先货格的优化后体积设置货物放置优先级：优化后体积越大则货物放置优先级越高；
②当优先货格已满且预放置货物仍有剩余时，除忽略货格、优先货格、分享货格外设计区域内的其他货格按优化后体积设置货物放置优先级：优化后体积越大则货物放置优先级越高。本发明中，货格放置是指将货物放置在该货格下横梁上。
进一步，按如下设定规则将分享货格的优化后体积分配给相邻货格：
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于等于原始体积的0.1倍，则将该分享货格的优化后体积平均分配给相邻货格；
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且位于该分享货格上半部分的单元网格的体积之和大于位于该分享货格下半部分的单元网格的体积之和，则将该分享货格的优化后体积分配给该分享货格的上一层货格；
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且位于该分享货格上半部分的单元网格的体积之和小于等于位于该分享货格下半部分的单元网格的体积之和，则将该分享货格的优化后体积分配给该分享货格的下一层货格。
比如，当前设计区域共10个货格，其中：
第j＝1个货格的优化后体积小于等于该货格的初始体积的0.025倍，则该货格不放置货物，并标记其为忽略货格；
第j＝3,8个货格的优化后体积大于等于该货格的初始体积的0.25倍，则预放置货物优先放置在该货架上，并标记该货格为优先货格；
第j＝2,4,5,6,7,9,10个货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于原始体积的0.25倍，则该货格不放置货物，并标记该货格为分享货格。
按如下设定规则将分享货格(即第j＝2,4,5,6,7,9,10个货格)的优化后体积分配给相邻货格：
第j＝2,5,7,10个货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于等于原始体积的0.1倍，则将第j＝2,5,7,10个货格的优化后体积平均分配给相邻货格；
第j＝4,6个货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且如图6所示，第j＝4,6个货格划分为36个单元网格，第19至36单元网格的体积之和大于第1至18个单元网格的体积之和，则将第j＝4,6个货格的优化后体积分配给该货格的上一层货格；
第j＝9个货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且其第19至36单元网格的体积之和小于等于第1至18个单元网格的体积之和，则将第j＝9个货格的优化后体积分配给该货格的下一层货格。
本实施例中，第j＝3个货格的优化后体积大于第j＝8个货格的优化后体积，则预放置货物的货格分配规则为：先将货物放置在第j＝3个货格下横梁上，再放置在第j＝8个货格下横梁上，剩余为预放置货物根据除忽略货格、优先货格、分享货格外设计区域内的其他货格按优化后体积设置货物放置优先级。
本实例中，货格重量分配公式为：
式中：表示第j个货格的重量分配；Vj表示第j个货格的优化后体积；Vjp表示第j个货格的初始体积；mj表示第j个货格的初始最大承受重量。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述技术手段所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法的步骤。
基于相同的技术方案，本发明还公开了一种货格分配优化设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法的指令。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，该方法具体步骤如下：
步骤1，将货架简化为二维模型，确定模型几何尺寸；
步骤2，建立考虑自重荷载作用的货架有限元模型，分别定义货架和货物的材料属性，对货架结构施加荷载和边界条件，并按照货架的横梁、立柱与货物摆放位置之间的关系，设置横梁、立柱及货格空间接触面间的约束关系；
步骤3，根据步骤2中的货架有限元模型，创建拓扑优化任务，设定货架结构的设计区域和非设计区域、优化目标及约束条件，采用SIMP变密度法进行拓扑优化设计；
步骤4，根据步骤3得到的拓扑优化设计结果，确定预放置货物的最优货格分配及相应重量分配。
2.根据权利要求1所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，所述步骤1中货架为一排，且所述横梁和立柱的长度和高度按实际几何尺寸取值。
3.根据权利要求1所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，所述步骤2中将待放置货物的重量作为拓扑优化时的荷载条件，且同一批放置货物的材料属性和重量相同。
4.根据权利要求1所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，所述步骤3中的设计区域为货架结构中除横梁、立柱和已放置货物的货格之外的区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，所述步骤3中设计区域的约束条件为：
式中：Vf表示体积约束分数；V0表示当前设计区域的体积；mf表示待放置货物的重量；m表示所有货格的最大承受重量。
6.根据权利要求1所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，所述步骤3中采用SIMP变密度法进行拓扑优化设计的数学模型为：
式中：W表示货架的应变能；G表示待放置货物的自重荷载矢量；U表示待放置货物的整体位移矩阵；V表示设计区域的优化后体积；N表示设计区域划分网格的单元总数量；ρi表示第i个单元网格的单元密度；vi表示第i个单元网格的体积；表示体积约束系数，/>V0表示当前设计区域的体积，mf表示待放置货物重量，m表示所有货格的最大承受重量；K表示待放置货物的整体刚度矩阵；ρmin表示单元密度的下限；ρmax表示单元密度的上限。
7.根据权利要求1所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
若任一货格的优化后体积小于等于该货格的初始体积的0.025倍，则该货格不放置货物，并标记其为忽略货格；
若任一货格的优化后体积大于等于该货格的初始体积的0.25倍，则预放置货物优先放置在该货架上，并标记该货格为优先货格；
若任一货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于原始体积的0.25倍，则该货格不放置货物，并标记该货格为分享货格，同时按设定规则将其优化后体积分配给相邻货格，并更新相邻货格的优化后体积；
预放置货物的货格分配规则为：
①优先选择放置在优先货格上，同时存在不止一个优先货格时，按优先货格的优化后体积设置货物放置优先级：优化后体积越大则货物放置优先级越高；
②当优先货格已满且预放置货物仍有剩余时，除忽略货格、优先货格、分享货格外设计区域内的其他货格按优化后体积设置货物放置优先级：优化后体积越大则货物放置优先级越高。
8.根据权利要求7所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，按如下设定规则将分享货格的优化后体积分配给相邻货格：
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.025倍且小于等于原始体积的0.1倍，则将该分享货格的优化后体积平均分配给相邻货格；
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且位于该分享货格上半部分的单元网格的体积之和大于位于该分享货格下半部分的单元网格的体积之和，则将该分享货格的优化后体积分配给该分享货格的上一层货格；
若分享货格的优化后体积大于该货格的初始体积的0.1倍且小于原始体积的0.25倍，且位于该分享货格上半部分的单元网格的体积之和小于等于位于该分享货格下半部分的单元网格的体积之和，则将该分享货格的优化后体积分配给该分享货格的下一层货格。
9.根据权利要求1所述的一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法，其特征在于，步骤4中任一货格的重量分配公式具体为：
式中：表示第j个货格的重量分配；Vj表示第j个货格的优化后体积；Vjp表示第j个货格的初始体积；mj表示第j个货格的初始最大承受重量。
10.一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化设备，其特征在于，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1至8中任一所述方法的指令。
CN202311492863.0A 2023-11-10 2023-11-10 一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法 Pending CN117455064A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311492863.0A CN117455064A (zh) 2023-11-10 2023-11-10 一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311492863.0A CN117455064A (zh) 2023-11-10 2023-11-10 一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117455064A true CN117455064A (zh) 2024-01-26

Family

ID=89590790

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311492863.0A Pending CN117455064A (zh) 2023-11-10 2023-11-10 一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117455064A (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105287200A (zh) * 2010-02-08 2016-02-03 脱其泰有限责任公司 温度稳定的储存系统
US20160140269A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Industrial Technology Research Institute Structural topology optimization design method
CN105976054A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 国家电网公司 一种计量器具仓储系统的货位优化方法
CN109726484A (zh) * 2018-12-30 2019-05-07 北京工业大学 基于独立连续映射法的多材料连续体结构拓扑优化设计方法
US20200151286A1 (en) * 2018-11-09 2020-05-14 Autodesk, Inc. Conversion of geometry to boundary representation with facilitated editing for computer aided design and 2.5-axis subtractive manufacturing
CN113779718A (zh) * 2021-08-31 2021-12-10 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） 机载电子设备整机拓扑结构优化方法
CN114084568A (zh) * 2021-11-17 2022-02-25 国网山东省电力公司莱芜供电公司 一种用于智能储物架的货物自动分配方法及系统
CN114239363A (zh) * 2021-12-20 2022-03-25 北京讯通安添通讯科技有限公司 一种基于ABAQUS二次开发Python语言的变密度拓扑优化的方法
CN115039045A (zh) * 2019-11-25 2022-09-09 强力物联网投资组合2016有限公司 用于工业环境的智能振动数字孪生系统和方法
CN115859717A (zh) * 2022-11-25 2023-03-28 河海大学 一种网壳结构装配式节点的拓扑优化设计方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105287200A (zh) * 2010-02-08 2016-02-03 脱其泰有限责任公司 温度稳定的储存系统
US20160140269A1 (en) * 2014-11-14 2016-05-19 Industrial Technology Research Institute Structural topology optimization design method
CN105976054A (zh) * 2016-04-29 2016-09-28 国家电网公司 一种计量器具仓储系统的货位优化方法
US20200151286A1 (en) * 2018-11-09 2020-05-14 Autodesk, Inc. Conversion of geometry to boundary representation with facilitated editing for computer aided design and 2.5-axis subtractive manufacturing
CN109726484A (zh) * 2018-12-30 2019-05-07 北京工业大学 基于独立连续映射法的多材料连续体结构拓扑优化设计方法
CN115039045A (zh) * 2019-11-25 2022-09-09 强力物联网投资组合2016有限公司 用于工业环境的智能振动数字孪生系统和方法
CN113779718A (zh) * 2021-08-31 2021-12-10 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） 机载电子设备整机拓扑结构优化方法
CN114084568A (zh) * 2021-11-17 2022-02-25 国网山东省电力公司莱芜供电公司 一种用于智能储物架的货物自动分配方法及系统
CN114239363A (zh) * 2021-12-20 2022-03-25 北京讯通安添通讯科技有限公司 一种基于ABAQUS二次开发Python语言的变密度拓扑优化的方法
CN115859717A (zh) * 2022-11-25 2023-03-28 河海大学 一种网壳结构装配式节点的拓扑优化设计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
印亚荣;伞冰冰;: "基于扩展有限元法的连续体结构拓扑优化", 三峡大学学报(自然科学版), no. 01, 5 February 2016 (2016-02-05), pages 57 - 61 *
李志杰;张金;朱剑;曾李文;: "基于变密度法的动载结构梁拓扑优化设计", 机床与液压, no. 17, 15 September 2018 (2018-09-15) *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104408589B (zh) 基于混合粒子群算法的agv优化调度方法
Pholdee et al. Hybridisation of real-code population-based incremental learning and differential evolution for multiobjective design of trusses
Kang et al. A hybrid genetic algorithm with a new packing strategy for the three-dimensional bin packing problem
CN106779153B (zh) 一种智能立体仓库货位分配优化方法
CN104835026B (zh) 基于Petri网与改进遗传算法的自动化立体仓库拣选作业调度建模优化方法
Lee et al. A fully automatic group selection for form-finding process of truncated tetrahedral tensegrity structures via a double-loop genetic algorithm
JP4935032B2 (ja) スラブヤードの置場管理方法および装置
KR101384739B1 (ko) 컨테이너에서의 무게중심을 고려한 박스 적재 방법
Es-Haghi et al. Evaluation of a novel Asymmetric Genetic Algorithm to optimize the structural design of 3D regular and irregular steel frames
CN106412124A (zh) 一种并序化云服务平台任务分配系统及任务分配方法
CN109766564A (zh) 考虑组件保形约束的多组件结构系统布局优化设计方法
CN117455064A (zh) 一种基于连续体结构拓扑优化的货格分配优化方法
Schevenels et al. An optimality criteria based method for discrete design optimization taking into account buildability constraints
CN109472081B (zh) 基于多约束条件的矩形预制构件的自动排板方法
CN103279591B (zh) 基于附加单元的固体重量压力载荷下的拓扑优化设计方法
JP2010269929A (ja) 搬送制御方法、搬送制御装置およびプログラム
JP6144922B2 (ja) 建築物の設計方法、それを用いた製造方法、及びそれに用いる設計装置
Shahrouzi et al. Optimal seismic design of steel moment frames by un-damped multi-objective vibrating particles system
CN112069715A (zh) 一种基于多材料结构的拓扑优化方法
Bondarabadi et al. Optimal Design of Shear Walls for Minimizing the Structural Torsion Using Cascade Optimization Algorithm
Taraska et al. Multi-objective evolutionary method for cargo arrangement in a loading space
CN117557076B (zh) 货架货物重心调度方法、装置、计算机设备及存储介质
Hu et al. Modified rejection ratio for multiple load cases evolutionary structural optimization
Liang et al. Design of a multi-product kanban system based on bottleneck analysis
JPH11255336A (ja) 鋼板山積み計画方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination