[00381653]基于遗传算法的橱柜下料系统的设计与实现

任务来源：该项目属于齐齐哈尔市科技局工业攻关项目。项目名称：基于遗传算法的橱柜下料系统的设计与实现。项目编号：GY05-11。技术说明：该项目主要研究了有限制二维板材优化下料算法，该算法属于NP完全问题。所谓有限制二维板材优化下料，就是利用一定规格的板材，为指定尺寸，指定数量和指定纹理的零件下料，在满足配套的和切割便利前提下，使板材的利用率最高。不同规格、数量零件的合理套裁可以有效地减少废料，提高材料的利用率，直接关系到产品成本和企业的经济效益。在生产实际问题中，由于不同尺寸规格、不同数量的零件套裁具有成千上万种的排列组合，想用人工思考方法寻求符合要求的最佳方案是不可能的。因此该项目主要研究智能优化遗传算法在二维板材下料中的应用。使用VC6.0开发了基于遗传算法的二维板材优化下料算法Typeset.dll动态链接库，该算法应用于橱柜制造企业生产管理系统的柜体板、背板及门板的自动下料中，达到了国内先进水平。橱柜制造企业生产管理软件采用Delphi7.0开发，数据库采用SQLServer2000。性能指标：系统采用C/S模式二层软件体系结构。二维优化下料算法使板材利用率提高且算法的计算复杂性和空间复杂性降低。板材利用率月统计达到90﹪以上，一次下料任务(110平方)算法响应时间小于2分钟。橱柜制造企业生产管理系统实现了系统设置、订单处理(拆单计算、自动生成报价单、自动生成下料单)、订单查询、柜体板门板背板自动下料、条码打印、月度统计、订单生产过程监控等功能。车间直接应用系统生成的排料单进行生产。应用前景：基于遗传算法的有限制二维板材下料算法适用于板式家具、玻璃切割等二维矩形件下料系统中。所开发的橱柜制造企业生产管理系统适合于中小型橱柜制造企业，已有20多家橱柜生产企业应用了该软件，软件产品化后应用前景巨大。算法的主要的问题是板材库存余料的利用，可继续研究改进。