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基于重心臨界多邊形的不規(guī)則件啟發(fā)式排樣算法

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  為提高不規(guī)則件啟發(fā)式排樣的材料利用率,提出一種基于重心臨界多邊形和邊適應度的不規(guī)則件啟發(fā)式排樣算法GEFHNA。首先,定義了邊適應度以衡量排樣過程中原材料與不規(guī)則件間貼合程度,在此基礎上給出了將邊適應度與重心NFP( GNFP)相結合的排放策略以減少排樣過程中可能產(chǎn)生的空隙面積;其次,給出了基于Weilcr-Atherton多邊形裁剪算法的剩余原材料求解方法,重用排樣過程中產(chǎn)生的孔洞,減少孔洞面積;最后,給出了基于上述排樣策略和材料重用策略的啟發(fā)式排樣算法CEFHNA,給出了與智能算法和同類軟件的實驗比較。對歐洲排樣問題興趣小組提供的基準測試用例的實驗結果表明,CEFHNA的耗時約為基于智能算法的排樣方法的千分之一,同時在與兩款商業(yè)軟件NestLib和SigmaNest的11個基準測試的對比中,CEFHNA獲得了7/11個相對最優(yōu)的排樣面積利用率。

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