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  • 管路三通下料图.doc

    2021-10-06 23:35:21
    管路三通下料图.doc
  • 石材辅助下料

    2017-08-01 15:22:43
    仅支持简单图纸
  • 还可以 供大家学习 文中讲到了许多种相关算法文章在分析智能优化算法的基础上,针对下料生产作业中解决排样问题的需要,提出了 将遗传算法、模拟退火算法分别与“最低水平线法”排放算法结合来进行矩形件优化排料的...
  • 下料展开

    2015-07-16 18:30:50
    自己用CAD制作的天圆地方展开,希望对您有所帮助。
  • 长风第六代门窗软件--开启门窗极速设计下料新时代! ①国内唯一傻瓜化、全开放式操作模式。 ②国内唯一极简操作,一对一专职客服,包教包会。 ③专业、专心、专注、智能、便捷。 ④省钱、省时、省人、省力、省心...
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  • SOLIDWORKS焊件模块可以快速制作型材类零件和产品,交付生产时需要出详细工程并导出某些型材。我们该如何导出想要的零件呢?本视频给大家分享了焊件转化...SOLIDWORKS焊件转单个零件,导出下料就是这么简单! ...

    SOLIDWORKS焊件模块可以快速制作型材类零件和产品,交付生产时需要出详细工程图并导出某些型材。我们该如何导出想要的零件呢?本视频给大家分享了焊件转化零件或者装配体的方法,相信你肯定能用到!

    SOLIDWORKS焊件转单个零件,导出下料就是这么简单!

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  • 剪板机自动上下料.pdf

    2020-09-11 00:05:48
    剪板机自动上下控制系统电气原理
  • 目录 概述 ...机床上下料应用中通常都是一台机器人完成上下料任务,而输送带上下料通常为多台机器人协同完成上下料工作,如一台机器人将加工好的半成品放置到输送带上转运至下一工位,机器人再从输

    目录

    概述

    添加机器人

    添加物料托盘

    输送带属性配置

    上下料机器人I/O信号连接

    机器人示教编程

    仿真运行


    本文已经首发在个人微信公众号:工业机器人仿真与编程(微信号:IndRobSim),欢迎关注!

    概述

    在机器人生产线上,机器人不只是作为上料设备,还可以作为下料设备。除了各种机床的上下料以外,输送带上下料也是非常常见的。机床上下料应用中通常都是一台机器人完成上下料任务,而输送带上下料通常为多台机器人协同完成上下料工作,如一台机器人将加工好的半成品放置到输送带上转运至下一工位,机器人再从输送带上抓取上一工位转运来的半成品放置到本工位上;另一台机器人将本工位加工完成的工件放置到输送带上,然后再将上一工位转运来的半成品放置到本加工位以完成新的加工工序,如此周而复始、循环往复实现生产线的自动运行,从而完成工件的加工制造。

    因此,机器人输送带上下料应用也是非常重要的。上一期为大家介绍了机器人输送带上料虚拟仿真的操作方法,本期再来为大家介绍一下输送带下料仿真的操作方法。

    添加机器人

    在上一期发布的《ROBOGUIDE软件:机器人输送带上料虚拟仿真操作方法》文章的仿真案例项目中添加一台6轴下料机器人。软件“Cell”下拉菜单中依次点击“Add Robot”→“Single Robot-Serialize Wizard”,然后通过机器人系统创建向导创建一台新机器人。

    将新添加的机器人布局到输送带另一端的下料位置处,参考《ROBOGUIDE软件:机器人输送带上料虚拟仿真操作方法》文章中的相关步骤,为机器人安装一个吸盘工具,然后再把工件安装到吸盘工具上,并配置相应的属性参数。工件在工具上的安装姿态要与工件在输送带上的安装姿态保持一致。

    添加物料托盘

    软件“Cell”下拉菜单中依次点击“Add Fixture”→“CAD Library”,从软件模型库中添加一个物料托盘,然后将托盘摆放到下料机器人位置处,作为下料托盘。

    在下料托盘属性配置对话框中,Parts属性标签下将工件“Part1”安装到下料托盘上,然后调整其姿态与在吸盘工具上的安装姿态保持一致。取消勾选“Visible at Teach Time”、“Visible at Run Time”两个功能选项,使得工件在示教编程与仿真运行时均不可见。

    下料托盘属性配置对话框的“Simulation”属性标签下,Part Simulation功能区域中取消勾选“Allow part to be picked”选项,只勾选“Allow part to be placed”选项,也就是下料托盘只允许机器人放置工件而不允许抓取工件,然后在下方的Destroy Delay后输入工件被放置后的延迟销毁时间为4sec。

    输送带属性配置

    要想实现在输送带上将工件输送到位后下料机器人能够自动抓取工件,就需要在工件输送到位后输送带向下料机器人发送一个反馈信号,因此需要在输送带属性配置中添加此反馈信号。

    打开输送带的Link1属性配置对话框,然后在Motion属性标签下的Outputs功能列表中,添加一个输送带运行到3160mm处置位下料机器人DI[1]的关系连接。这样,在输送带将工件输送到位后,下料机器人的数字量输入信号DI[1]就会自动切换为ON状态,也就意味着接收到了输送带输送工件到位的反馈信号。

    输送带不仅承担着工件输送的任务,同时也是上料机器人与下料机器人之间角色转换桥梁,它既要允许上料机器人向其上放置工件,也要允许下料机器人从其上抓取工件。

    Simulation属性标签下,Part Simulation功能区域中同时勾选“Allow part to be picked”与“Allow part to be placed”两个选项,也就是既允许从输送带上抓取工件也允许向输送带上放置工件。Create Delay后保持默认值,而Destroy Delay后输入0sec。当Destroy Delay设置为0sec时,表示工件在放置后一直存在,不再销毁。

    上下料机器人I/O信号连接

    除了机器人与外围设备之间的I/O信号交互以外,机器人与机器人之间也需要进行信号交互,以实现协调运行。

    本案例中输送带Link1的运动是由上料机器人控制,当Link1将工件输送到位后,只有当下料机器人将工件抓走之后,上料机器人才能向Link1发送返回信号,因此工件被抓走后就需要下料机器人向上料机器人发送一个工件已抓走的反馈信号。

    软件“Cell”下拉菜单中点击“I/O Interconnections”,打开I/O InterConnects对话框。在对话框中添加下料机器人数字量输出信号DO[1]与上料机器人数字量输入信号DI[2]之间的连接关系。当下料机器人从输送带上抓走工件后DO[1]信号置位,此时上料机器人的工件已抓走反馈信号DI[2] 切换为ON状态,上料机器人将控制输送带的Link1返回。

    机器人示教编程

    修改上料机器人的示教程序TEST1,添加与下料机器人之间的I/O信号交互指令,并调整输送带Link1返回控制程序的逻辑位置。

    左侧浏览树中点选下料机器人的控制器,然后打开机器人仿真程序编辑器(Simulation Program Editor),为下料机器人分别编写从输送带上抓取工件的仿真运行程序Pick与向下料托盘放置工件的仿真运行程序Drop。

    为下料机器人示教下料运行程序TEST1,在示教输送带工件抓取位置工艺点时可以手动移动输送带的Link1到下料位,然后再使用Move To功能移动机器人到工件抓取位。

    仿真运行

    在左侧浏览树中分别点选上料机器人程序与下料机器人程序,然后在软件“Test-Run”下拉菜单中点击“Run Configuration”,打开仿真运行配置对话框。在其中确保上料与下料机器人全部设置为“Run”,运行程序全部为“TEST1”,这样在仿真运行时两台机器人才能全部启动,并且运行程序均为TEST1。

    点击仿真开始,机器人开始仿真运行,上料机器人从上料托盘抓取工件,然后将其放置到输送带上,输送带将工件输送到下料位后下料机器人抓取工件,并将工件放置到下料托盘上,整个流程循环执行3个周期后结束,仿真运行效果如下方动态图所示。

    The End


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  • 【数学建模】下料问题

    千次阅读 多人点赞 2020-07-21 12:45:16
    1、下料最省的标准 原料钢管剩余总余量最小; 所用原料钢管总根数最少. 2、由于采用不同切割模式太多, 会增加生产和管理成本,所以要规定切割模式不能超过几种,即切割模式自己设定为固定的几种。 3、按照客户需要在...

    下料问题概述

    下料问题生产中通过切割、剪裁、冲压等手段,将原材料加工成规定大小的成材.

    优化问题按照工艺要求,确定下料方案,使所用材料最省,或利润最大.

    钢管切割问题(一维)

    题目1

    在这里插入图片描述
    如何下料最省?

    分析

    1、下料最省的标准(也就是最后的目标函数)

    • 原料钢管剩余总余量最小;
    • 所用原料钢管总根数最少.

    2、由于采用不同切割模式太多, 会增加生产和管理成本,所以要规定切割模式不能超过几种,即切割模式自己设定为固定的几种。

    3、按照客户需要在一根原料钢管上安排切割的某种排列组合,合理切割模式的余料应小于客户需要钢管的最小尺寸。

    4、约束条件:

    • 需求约束
    • 原料约束
    • 整数约束

    求解

    在这里插入图片描述
    为满足客户需要,按照哪些种合理模式切割,每种模式切割多少根原料钢管,最为节省?
    因此要设出来,最后找其中的约束关系,利用lingo求解。

    思路1——总余量最少

    解:设xi是 按第i种模式切割的原料钢管根数(i=1,…,7)
    在这里插入图片描述
    目标函数:
    在这里插入图片描述

    约束条件:

    • 需求约束
      在这里插入图片描述
    • 整数约束
      xi均为整数

    Lingo代码

    model:
    sets:
    schema/1..7/:x,f;pipe/1..3/:b;link(pipe,schema):A;
    endsets
    data:
    f=3,1,3,3,1,1,3;b=50,20,15;
    A=4,3,2,1,1,0,0
    0,1,0,2,1,3,0
    0,0,1,0,1,1,2;
    enddata
    min=@sum(schema(i):(f(i)*x(i)));
    @for(pipe(i):(@sum(schema(j):A(i,j)*x(j)))>=b(i));
    @for(schema(i):@gin(x(i)));
    end
    

    思路2——总根数最少

    解:设xi是 按第i种模式切割的原料钢管根数(i=1,…,7)

    目标函数:
    在这里插入图片描述
    约束条件同上

    题目2

    增加1种需求:10根5m ;切割模式不超过3种;即现有4种需求:50根4m, 10根5m, 20根6m,15根8m;
    若用枚举法确定合理切割模式,过于复杂。因此,对大规模问题, 用模型的约束条件界定合理模式。(直接设)设出每一种模式的切割方式,及按照每种模式切割的数量。但是注意,模式不要设置太多,可以自己固定模式数量的上限,否则不仅自己求解困难,在实际生产中管理也过为复杂。

    求解

    解:设xi是按第i 种模式切割的原料钢管根数(i=1,2,3);
    r1i, r2i, r3i, r4i是第i 种切割模式下, 每根原料钢管生产4m、5m、6m和8m长的钢管的数量.

    目标函数:(总根数最少)min=x1+x2+x3;

    约束条件:

    • 需求约束
      在这里插入图片描述

    • 原料约束(切割模式合理)
      在这里插入图片描述

    • 缩小可行域约束(根据第一问的规律得出)
      在这里插入图片描述

    • 整数约束
      xi,rij均为整数

    Lingo代码

    model:
    sets:
    schema/1..3/:x;pipe/1..4/:b,c;link(pipe,schema):r;
    endsets
    data:
    b=50,10,20,15;c=4,5,6,8;
    enddata
    min=@sum(schema(i):x(i));
    @for(pipe(i):(@sum(schema(j):r(i,j)*x(j)))>=b(i));
    @for(schema(j):(@sum(pipe(i):r(i,j)*c(i)))<19);
    @for(schema(j):(@sum(pipe(i):r(i,j)*c(i)))>=16);
    @for(schema(i):@gin(x(i)));
    @for(schema(j):@for(pipe(i):@gin(r(i,j))));
    x(1)>=x(2);
    x(2)>=x(3);
    end
    

    易拉罐下料(二维)

    在这里插入图片描述

    分析

    目标:易拉罐利润扣除原料余料损失后的净利润最大
    注意:不能装配的罐身、上下底也是余料
    约束:工作时间;原料数量;配套组装

    求解

    解:设决策变量如下:
    xi ~ 按照第i 种模式的生产张数(i=1,2,3,4);
    y1 ~ 一周生产的易拉罐个数;
    y2 ~ 不配套的罐身个数;
    y3 ~ 不配套的底、盖个数.
    在这里插入图片描述
    每只易拉罐利润0.10元,余料损失0.001元/ cm2,罐身面积PIdh=157.1 cm2;底盖面积PIdd/4=19.6 cm2

    目标函数:
    max=0.1y1-0.001(222.6x1+183.3x2+261.8x3+169.5y2)

    约束:

    • 时间约束
      在这里插入图片描述
    • 原料约束
      在这里插入图片描述
    • 配套约束
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    总结

    一维问题若模式不多,可枚举出来,则列举出所有情况,设出采用每种模式切割的个数,找到合适的约束条件,建立整数线性规划模型。
    若模式枚举不过来,则构造整数非线性规划模型, 将各种模式设出来(每种模式如何切割),同时设出采用每种模式切割的数量,然后多找约束条件(如:满足需求、切割模式合理等),列出多个不等式。可用缩小可行域的方法进行化简, 但要保证最优解的存在。
    二维、三维问题类似。

    切割模式相关软件

    CutMaster
    在这里插入图片描述

    CutLogic 2D

    在这里插入图片描述

    附三维问题:

    快递包装问题

    某企业为下游快递公司生产包装纸箱。该企业生产的原始瓦楞纸有四种型号,皆为正方形,其边长分别为2.5m,2.0m,1.8m, 1.5m, 三层瓦楞板成本分别为10.0,6.5,4.8,4.0元。瓦楞纸边角料可以以每平米1.4元在其企业内部回收利用。五层瓦楞板成本为对应三层板的1.3倍。
    问题1. 请利用下表中的数据给出合理的假设,确定该企业1天的生产计划,使其利润最大。
    问题2. 如果实际中,提供给下游快递公司的纸箱在容积误差30%之内可以以大纸箱代替小纸箱供货,那么新的最优生产计划是什么?
    问题3. 哪一种快递纸箱的需求变化对生产计划最为敏感?

    在这里插入图片描述

    可以展开如下图后参照二维模型进行求解
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 基于遗传算法二维下料问题/矩形件排样/matlab程序

    万次阅读 多人点赞 2019-05-16 11:46:16
    基于遗传算法的二维板材切割下料优化问题/matlab程序 关键词: 遗传算法, 二维板材切割, matlab 引言 二维板材切割问题在实际的工程中有很多的应用,该问题基本等同于矩形件优化排样,具体是指将若干尺寸不相同的...

    基于遗传算法的二维板材切割下料优化问题/matlab程序

    关键词: 遗传算法, 二维板材切割, matlab

    引言

    二维板材切割问题在实际的工程中有很多的应用,该问题基本等同于矩形件优化排样,具体是指将若干尺寸不相同的矩形零件在给定的矩形板材上以最优的方式排布,要求所有待排零件都必须排放在板材内,且各个零件之间不发生重叠,并满足一定的工艺要求.排样问题普遍存在于工程领域中,如钣金下料、玻璃切割、造船、车辆、家具生产、报刊排版、服装和皮革裁剪等.最优的排样方案可以最大限度地节约材料、提高材料利用率,在经济上制造可观的效益.排样问题属于典型的组合优化问题,从理论上讲,该类问题属于具有最高计算复杂性的优化计算问题,即 NP完全问题.对于 NP完全问题,以目前计算理论和方法,在可行的时间界限内不可能找到问题的最优解,只能求其局部最优的近似解.
    遗传算法是一种全局随机搜索算法,它借鉴了生物界的自然选择思想和自然遗传机制,将问题的可行解构成种群,把每一个可能的解看作种群的个体,算法运行时在整个解空间里随机搜索,并按一定的评估策略(或适应度函数)对每一个个体做出评价,然后不断地使用选择、交叉、变异3个遗传算子来进化问题的解,直至产生最优解.其优点是:强调概率转移规则,具有快速随机的全局搜索能力,鲁棒性强.缺点是:对于系统中的反馈信息利用不够,当求解到一定范围时往往做大量的冗余迭代,求解效率低。
    本文采用遗传算法对二维板材切割/矩形件优化排样问题进行优化求解

    遗传算法实现

    遗传算法设计如下:

    1. 编码:采用十进制整数编码方式.
    2. 适应度函数:将适应度函数定义为f® = Area / Area1,
      其中,Area是待排入矩形零件的面积总和,Area1是所得排样图高度轮廓线以下的矩形板材面积.
    3. 初始种群:使用随机函数来生成一定数量的十进制整数序列组成父辈群体,设定种群规模 M=50.
    4. 交叉算子:采用单点交叉和双点交叉
      .设置交叉概率pc=1,单点交叉与双点交叉各占一半.
    5. 变异算子:采用位置变异和旋转变异
      .设置位置变异概率pm1=0.1和旋转变异概率pm2=0.1.
    6. 选择算子:根据适应度函数值从大到小排列执行完交叉、变异操作的个体,选择前 M 个个体组成下
      一代父辈群体.
    7. 结 束 条 件:设置迭代多少代.设置maxgen = 200.

    流程图

    整个算法的流程图,基本如下图所示:
    在这里插入图片描述

    算例

    在一块高10m,宽度没有没有限制的板材上,切割出一定数量的以下两种规格的零件,并使所消耗的板材的宽度最小,或容积利用率最大。

    1. 零件1:高度1m,宽度2m,个数10
    2. 零件2:高度1.5m,宽度2.5m,个数30

    Matlab程序

    %     Author:    怡宝2号			博士猿工作室
    %     淘宝链接:  https://shop437222340.taobao.com/index.htm?spm=2013.1.w5002-16262391244.6.733e1fb4LF2f58
    
    %     Use:       用遗传求解二维板材物料切割问题
    %                物料参数视自己的具体情况而定。
    %     Illustrate:输入变量(must):
    %                                initial:零件的相关信息
    %                                parameter:板材参数
    %
    %       Can—changed parameter: 
    %                                Option:遗传算法的相关参数
    %                                Option.NIND:蚁群的规模
    %                                Option.MAXGEN:蚁群的最大迭代代数
    %                               
    %                  输出:        bestpop:最短路程对应的路径
    %                                trace :最短路程
    %         remark:如有疑问请咨询qq:778961303
    
    clc
    clear all
    close all
    
    format compact
    
    %遗传算法参数:NIND/种群规模;MAXGEN/最大迭代代数;PC/交叉概率;PM/变异概率;GGAP/遗传代沟
    Option = struct('NIND',60, 'MAXGEN', 200, 'PC', 0.85, 'PM', 0.1, 'GGAP', 0.8);
    Option.w1 = 1; Option.w2 = 0;            %多目标时每个目标函数的比重//没有用到
    
    %导入数据
    [initial, parameter] = initialFunc();
    
    %初始化种群
    chrom = initialpop( Option.NIND, initial);
    
    %  画出各客户的初始坐标
    figure();
    Initial_Draw_( chrom(1:2,:), parameter, initial );
    
    %结果记录的结构体
    Result = struct('mintrace',zeros( Option.MAXGEN,1),'bestpop',[]);
    trace =Result;
    
    %迭代开始
    gen = 1;
    while gen<=Option.MAXGEN
        
        %计算目标函数
        [cost, fitness] = CalculateFitness_( chrom, initial, parameter, Option);
        
        %选择
        [selch] = Select(chrom,fitness, Option.GGAP);
        
        %随机交叉
        [selch] = CrossOver(selch, Option.PC);
        
        %交换变异
        selch = ExchangeMutation_(selch, Option.PM);
        
        %计算子代的目标函数和适应度
        [selcost, selfitness] = CalculateFitness_( selch, initial, parameter, Option);
        
        %重插入
        [chrom,cost]=reins_(chrom,selch,1,1,cost,selcost);   %也就是ObjVSel中个体目标函数越小则月容易被选择,按fitval和selfitval来进行选择
        
        %结果记录
        [mincost,index] = min(cost);
        trace.mintrace(gen) = min(cost);
        trace.bestpop(gen*2-1:gen*2,:) = chrom(index(1)*2-1:index(1)*2,:);
        
        disp(['共迭代',num2str( Option.MAXGEN ),'次,现在为:',num2str(gen)]);
        gen = gen + 1;
    end
    
    %绘制寻优迭代图
    figure()
    plot(trace.mintrace,'--m',...
        'LineWidth',2);
    grid off
    xlabel('迭代次数')
    ylabel('Cost')
    title('遗传寻优','fontsize',16)
    
    %显示信息
    FuncDisplay(trace);
    
    %画出最优下料图
    [minvalue minindex] = min(trace.mintrace);
    minchrom = trace.bestpop(minindex*2-1:minindex*2,:);
    figure();
    Final_Draw_( minchrom, parameter, initial );
    

    结果

    由结果可以看到,整个优化过程提高了12.785%的容积利用率。结果图如下所示:
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    Reference

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空空如也

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