一、遗传神经网络在家具板材优化下料问题中的应用（论文文献综述）
庞凯民[1]（2021）在《融合LSTM预测需求的多批次优化下料研究》文中研究指明节约资源,优化资源利用率一直是可持续发展的重要内容之一,是绿色智能制造的重要组成部分。优化下料问题是指将小的零件在大的原材料上进行合理的几何组合,切割下料,确定下料排样方案,以使得材料利用率最高。因此,对优化下料问题的研究是一个具有重要经济意义和社会效益的问题。优化下料问题本身具有较高时间和空间复杂度,属非确定型多项式问题,又称NP难问题,一般情况下不存在多项式算法。近年来许多专家学者在从事与此相关的研究和应用工作并取得了许多有价值的成果。大部分的专家学者研究都是聚焦在求解算法上,寻求一种有效的搜索算法,从巨大的排样解空间中搜索出近似最优解,由此获得更高的原材料利用率。本文针对小批量多批次生产模式下的一维优化和二维Guillotine切割优化问题进行研究,提出先利用长短期记忆网络（LSTM）对后续批次的下料需求进行预测,按照集中下料的思想把预测得到的多个批次的下料需求整合成一个较大规模的优化下料问题进行求解,并通过补偿下料对预测不准产生的零件短缺问题进行研究,有效降低了原材料的成本、提升了原材料利用率。论文具体所做工作:（1）针对小批量多批次生产模式下零件需求进行了研究,将其特点与集中下料的思想相结合,提出先利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）对后续批次的下料需求进行预测的方法。（2）将后续批次的零件需求预测进行整合,并采用列生成法和背包问题算法相结合的方法分别对多批次的一维优化下料和二维Guillotine切割优化下料问题进行求解方法进行研究。（3）研究了因预测误差产生的缺料问题的处理方法——补偿下料。通过对于需要补偿切割的批次做了分类,对当前批次下的缺料进行补偿,后续批次的零件则滚动到下一个下料任务当中,从而满足零件的实际需求。（4）对所提的融合LSTM的预测需求的多批次优化下料（LSTM-CSP）模型进行构建并通过零件需求预测性能实验和优化下料性能实验对其有效性和可行性做了验证,结果表明,在需求预测精度较高的前提下,相比批次下料方法和基于库存的批次下料方法,所提方法在一维优化下料问题中,原材料的总体利用率分别提升了0.14%和0.03%,成本分别降低了14963.4元和14332.4元;所提方法在二维Guillotine切割优化下料问题中,原材料的总体利用率分别提升了8.96%和7.51%,成本分别降低了1930.1元和1705.2元。（5）针对所提模型进行了原型系统的开发。
张浩[2]（2019）在《面向板式产品定制生产的组批与排样协同优化方法》文中进行了进一步梳理板式产品是指以板材为主要原料,以平面加工为主要加工形式,由多种板式配件经过装配而形成的一类产品,常见于PCB电路板、板式家具、3C家电、玻璃、钣金、建材与印刷等诸多产品。板式产品制造企业常面临着“多品种小批量”的定制生产需求,生产订单变更频繁、交货期紧迫,这一生产特征导致生产过程批次多、换产频繁,进而导致原材料利用率与生产效率低下、设备稼动率不平衡、资源配置不合理、交期保障困难等一系列问题,迫切需要提高订单组批能力,降低生产批次。下料排样是板式产品制造过程的首道工序,直接影响生产批次构成和后续工艺流程的执行,进行订单组批与排样的协同优化有利于实现板式产品定制生产过程的系统性优化,同步提高原材料利用率和减少生产批次,降低生产成本,提高生产效率,研究订单组批与排样的协同优化问题具有重要的理论研究价值和实际工程意义。论文重点研究板式产品定制化生产中排样优化问题、订单组批问题以及组批与排样协同优化方法。主要的研究工作如下:（1）研究与分析了板式产品定制化生产的共性需求与优化问题。对板式家具、中空玻璃、PCB样品板三类主要板式类产品生产的定制设计需要与优化问题进行了深入的分析,研究了板式产品生产特征的相似性传递过程（几何-工艺-运动-优化）,揭示了这一类定制产品生产过程的共性耦合优化问题“组批-排样-X优化”,并提出了涵盖子问题求解算法和解耦算法的求解思路。（2）针对满足“一刀切”板材长度可变的二维矩形排样优化问题,提出了基于组化的改进型启发式搜索算法BBHSA。在BBHSA中,矩形件被合拼成块,这些块提供了良好的布局元素,并作为启发式搜索过程中构造树的基本组成部分。排样过程中使用了排放和分割、放宽和收缩以及在线组块三个基本操作进行搜索,以加快搜索速度,提高解的质量。该算法对Benchmark上零浪费情况下案例具有较好的计算效率,能够对文献中提及的几乎所有的零废料标准案例得到最优解。（3）针对考虑叠板组批的切割与排样协同优化问题,提出了一种基于叠板数分层的多叉树递归搜索算法。建立了使用原材料和切割加工时间造成总成本最小化的数学模型;提出了一种基于叠板数分层的排样递归搜索方法;采用基于多叉树结构的分层迭代式协同优化机制,并利用多个利用率阀值进行多叉树分层迭代。与行业主流软件计算对比表明,该方法能提高原材料利用率和切割效率,降低生产总成本。（4）针对大规模排样优化计算时间长等问题,提出了一种基于机器学习的排样下料率预测代理模型。通过学习实际生产订单中的排样历史数据,运用RandomForest模型、XGBboost模型与Lightgbm模型对历史订单排样经验数据进行分析与学习,能快速的对新订单任务的排样优化结果进行精准预测。（5）针对板式产品定制化生产中订单组批与排样协同优化问题,提出了一种基于下料率代理模型的订单组批与排样迭代优化方法。提出了一种满足交货期与生产工艺约束的凝聚层次聚类算法进行订单组批优化,利用代理模型对组批方案进行排样利用率预测与方案评估,通过代理模型对组批方案筛选,再进行组批与排样问题的迭代优化,能大幅缩短搜索时间。基于上述订单组批与排样协同优化方法,开发了相关系统并在企业开展实际应用,验证了算法的工程应用价值。论文相关方法/算法能够为板式类产品相关企业提供高效的订单组批与排样优化服务。
柯于河[3]（2019）在《基于异形板材的二维不规则零件自动排料方法研究》文中指出二维排样问题广泛存在于造船、金属板材下料、家具组装、皮革服装裁剪等加工制造业中,是一个典型的NP难组合优化问题。在板材下料问题研究中,人们研究对象主要是矩形完整板材,而对板材余料的自动排料研究较少。完整板材排料问题的研究只是在一定程度上减少板材余料的产生,但是不能从根本上解决板材余料浪费问题,本文由此确定研究方向为基于异形板材的二维不规则零件自动排料方法研究。结合二维不规则零件在矩形板材排料研究,本文采用“NFP定位+遗传算法定序”主要思路来实现二维不规则零件在异形板材中自动排料。本论文主要研究内容:（1）基于临界多边形算法是现在解决零件定位问题的主流方法,临界多边形求解问题是目前限制二维排样研究的瓶颈。本文分析了移动碰撞法和明可夫斯基矢量和法求解凹多边形的临界多边形局限性,引用凸化分割算法降低临界多边形求解难度。（2）针对传统矩形板材定位方法不适用异形板材这种情况,引用内临界多边形概念来解决异形板材中二维不规则零件定位问题;针对异形板材外部轮廓复杂性,对传统定位方法加以改进,改进后的定位算法不但可以保证二维不规则零件在排样过程中满足约束条件,还考虑了零件在板材空隙区域排放的可能性,由此增加板材利用率。（3）采用遗传算法来解决零件定序优化问题,并且具体阐述了遗传算法实现细节。根据现实中不规则零件的排样经验,制定一些启发式策略来加快排样算法的计算和优化排样结果。此外针对二维不规则零件会在异形板材一些狭窄区域停止排放的这个问题提出了解决方法。（4）分析了异形板材的缺陷区域在排料过程中会对零件定位产生影响,针对这一情况对原有定位算法加以改进。在多零件多板材自动排料中板材定序问题上,本文基于一些排放经验,提出了解决方法,并且通过实例来验证。
陈燕[4]（2019）在《考虑可用余料的下料问题解法研究》文中指出减少原材料消耗是企业实现绿色制造的重要手段之一。对原材料的充分利用、减少材料耗费以达到节约原材料的目的,这是企业提高自身经济效益的问题,也是企业改善环境的社会责任问题。下料优化是减少材料消耗最直接有效的方法之一。下料优化技术作为控制原材料利用率的重点源头节点,可对降低资源耗费和降低碳排放量,起到积极有意义的影响作用。下料问题应用广泛,如金属制品与机械制造业的金属板材与线材（型材、管材、线材等）的分割;家具制造业的木板分割;建筑与装饰业的平板玻璃分割;服装业的布料剪裁等。从制造企业生产运营层面看,下料问题是利用材料资源、设备资源,根据顾客需求、生产条件等约束因素,以低成本、高效率制造产品的问题。从学术理论研究层面来看,下料问题是NP（Nondeterministic Polynomial）难度的组合优化问题,到目前为止都无法找到其有效的精确求解算法。在现代集成制造系统中,制造技术、信息技术和管理技术是相互交叉、相互渗透的一个完整体系。制造企业的生产下料过程涉及到管理因素和技术因素,下料的决策与技术、生产、库存等各个部门密切相关。生产下料的决策问题,是在现代集成制造的环境下,根据各种集成系统的有效数据信息,综合考虑各种复杂约束条件下的下料优化。提高材料利用率、简化切割工艺和缩短计算时间是求解下料问题时主要考虑的因素。如何利用过去生产过程中产生积累的余料以最大限度地提高材料利用率,如何在保持简单切割工艺的基础上提高材料利用率,在多周期生产环境下如何通过余料库存缓冲以提高材料利用率,如何保证在合理计算时间内得到满意的下料方案,这些都是本文重点考虑与研究的问题。本文从余料利用的角度出发,研究源于不同制造行业的三个下料问题。主要工作和创新之处包括以下几方面:（1）分析现代集成制造环境下的下料问题,说明与企业资源计划、制造执行系统等企业管理系统的相关性;分析下料问题与工业企业管理的供、产、销等生产经营活动的关联性;总结余料库存的特点,分析余料库存利用的经济效益;分析多周期生产与余料库存的关联性,以期挖掘出余料库存利用对制造企业的节支增效的潜能。（2）针对纸和塑料薄膜制造行业提出对余料利用的要求,根据纸和塑料薄膜可黏贴拼接下料的特点,以余料是否可再分来建立余料可分（DSCSP）和余料不可分（ISCSP）两种下料整数规划模型。调用CPLEX求解整数规划的松驰模型,得到问题解的下界。为兼顾求解时间和效率,用自适应顺序启发式方法和列生成法联合的SVCTIP算法求排样方案,用背包算法求纸卷和塑料薄膜余料分切的布局图。实验测试结果表明:SVCTIP算法的优化效果比与应用广泛的顺序启发式SHP算法的优化效果更好;SVCTIP算法的下料方案利用率比国际知名公司Greycon提供的下料方案利用率更高。由此可说明,SVCTIP算法可实现对纸卷余料和塑料薄膜卷余料的有效利用,减少成品纸卷耗费,降低产品生产成本,增加企业经济效益,促进企业实现绿色制造。（3）针对制造电机等同类企业对圆片需求种类数不多,且需求有小批量、长期重复特点的圆片下料问题,在保持简单切割工艺的基础上提出主动生成规范余料及利用策略,利用余料作为库存缓冲,通过总库存上限约束保持合理的余料库存量,以避免增加库存资金积压和余料管理困难;通过分类库存上限约束增加余料种类的多样性,以获得更高的材料利用率。用自适应顺序启发式AWNL算法求解圆片下料问题,用动态规划递推方法实现单段直切布局图的求解。实验测试结果表明:主动生成规范余料策略可提高企业长期的材料利用率;在此策略下的滚剪下料利用率可与平剪下料利用率持平,甚至有更优的趋势;简单切割工艺带来切割成本的大幅下降;存放余料只需少量存储空间,余料库存可作为安全库存的有益补充,有助于避免缺货现象。由此说明,在不增加库存压力的情况下,AWNL算法在保持高利用率的同时可大大降低圆片下料的生产成本。（4）与以往有关余料利用的研究不同,本文研究余料数量和余料种类均受限的一维下料问题。提出利用动态优化方法生成多种余料的策略,以增加余料种类的多样性。利用余料和标准原材形成多规格的一维下料问题以提高材料利用率。用基于列生成的启发式方法,再结合MIP优化器求解的TPBNT算法分两时段求解。实验测试结果表明:无论单周期还是多周期情况下,TPBNT算法在减少切割损失和减少余料库存量方面均比文献算法的效果更优;与指定余料种类策略相比,本文的优化余料种类策略在减少操作准备成本和减少存储空间等方面的性能更优。综上所述,本文研究不仅可丰富与完善下料问题的基础算法理论,而且可对（公司或者企业的）下料优化软件的开发以及对相关企业生产经营具有实践指导意义。
李新宁[5]（2019）在《板材下料优化研究》文中认为满足“一刀切”模式的矩形件下料优化在石材切割、木材工业、玻璃加工等行业都具有广泛的应用前景,对矩形件下料优化算法的研究可以有效提高存在下料工序企业的经济效益,起到优化资源配置、改善加工模式、促进生产的作用。因木材含有缺陷的材料特性会给木板材（下文简称为板材）的下料工作造成较多干扰,致使很多优化算法并不能直接在板材下料加工过程中得以应用,因此本文提出了一种考虑缺陷情况的下料优化方法,该方法能够有效解决无缺陷板材和含缺陷板材的矩形件下料优化问题。因为板材中可能会含有缺陷,所以本文提出了以下方法进行板材的下料优化:首先,利用计算机视觉技术进行板材缺陷的检测,获取缺陷信息,剔除不合格材料,定位缺陷位置。对于像蓝变这类木材加工过程中不允许存在的缺陷本文提出运用Hue-RGB识别技术对木材是否发生蓝变进行检测;对于其他类型的木材缺陷（节子、裂缝等）本文使用Otsu’s方法的最佳全局阈值处理、阈值分割、形态学方法、区域描述子等对板材（木材单板）所含缺陷进行了识别和木材缺陷位置坐标的提取。在上一步的基础上,设计了一种启发式算法对不含缺陷的板材进行下料优化,再将计算机视觉获得的缺陷位置信息考虑到优化排样过程中,该方法能够有效解决含缺陷板材的下料优化问题。然后,为该下料优化算法设计制作了 GUI,通过GUI可以直观的获取原材料大小、待下料零件尺寸、下料优化结果排布、板材利用率等信息。而且该GUI可以人工设定板材缺陷位置信息,使其具备了较好的实用性和可维护性。运用上述方法对相关问题进行处理获得了以下结果:（1）运用Hue-RGB方法对蓝变木材的检测准确率、查全率、误检率以及平均检测用时分别为 85.37%、97.22%、3.66%和 0.79 秒;（2）结合Otsu’s法、阈值分割、形态学方法和区域描述子等工具对节子、裂缝等缺陷检测的准确率、查全率和平均检测用时分别为93.7%、99.72%和0.48秒;（3）运用本文所提出的下料优化算法对含缺陷板材的矩形件进行下料优化能够使板材的平均利用率达到91.33%。上述结果证明了本文运用MATLAB软件通过计算机视觉技术、数字图像处理技术、启发式算法和简单的人机交互技术实现了对含有缺陷板材进行优化下料的设计初衷。通过实例分析证明了该设计能够基本满足“一刀切”下料要求的同时能有效的解决含缺陷板材的矩形件下料问题。
龚俊舟[6]（2019）在《变压器硅钢片优化排样系统的设计与实现》文中认为下料问题广泛存在于机械制造、服装生产、木材生产、玻璃、造纸等行业中。在生产变压器的行业中,变压器重要组成部分之一是变压器的铁芯,制造铁芯的硅钢片成本约占总体生产成本的三分之一,硅钢片的材料利用率是影响企业经济效益的重要因素,相关企业越来越关注和重视如何提高硅钢片下料利用率这一问题。本文在对某变压器生产企业进行深入调研后,发现铁芯加工车间下料环节仍处于人工经验计算排样方案的情况,车间对余料管理十分乏力。针对企业车间下料过程中存在的这些问题,结合实际生产工艺流程,提出将硅钢片按照工艺要求拼接成条带的思想,将毛坯需求转化为条带需求。然后提出整卷剪切优化排样算法解决硅钢卷材下料优化排样问题,采用顺序启发式方法求解排样方案,在递推求解排样方式过程中,为了获得最优的下料排样方案,使用价值修正策略修正条带价值,防止求解过程陷入局部最优。针对下料过程中产生的不规范余料过多而给库存管理带来太大压力的现象,在下料过程中优先使用规范余料,并提出主动生成规范余料条带的策略来规范化余料生成;提出考虑余料的整卷剪切优化排样算法,递推求解有约束背包问题获得排样方式,使用顺序启发式方法迭代多次获得最优的排样方案。下料算法优先考虑使用库存余料,能有效减少余料数量,为企业减轻库存管理压力。基于本文提出的算法实现优化排样系统原型,通过实验证明本文算法的有效性。将该系统应用到车间生产过程中,为生产活动提供计算机辅助下料功能,代替耗时耗力的传统人工凭经验排样,有效地提高材料利用率,帮助企业节约原材料和加强余料库存管理,达到减少人力资源和生产成本的目的,对提高企业信息化管理水平具有一定的意义。
高荣宇[7]（2019）在《二维不规则件排样优化系统研究与实现》文中研究指明二维不规则多边形排样优化问题是排样问题中的重点研究内容,其目的是依据某种规则将待排多边形放置于待排空间内,使其空间利用率最高。二维排样问题的应用范围十分广泛,包括加工业、服装业、运输业、印刷业、军事国防、航天航空等等,其研究有重要价值。论文针对二维不规则件排样优化问题,进行了从数据输入及处理、底层几何算法、智能优化算法、排样策略到系统实现的完整研究、设计与实现过程,最终系统能够适应大规模凹凸边形、孔洞、曲线和任意轮廓板材的排样问题,并能在较短时间内得到紧凑的排样结果,具有一定的理论意义和工程应用价值。论文的主要研究内容如下:（1）针对二维排样问题中的图形数据表示及预处理问题,提出采用DXF&SVG的表示方式扩展系统通用性,提升几何计算便捷性、精确性,同时采用五种预处理方式获得统一规范、无错误、无曲线、环绕方向规范、孔洞轮廓有效区分且满足精度的最简点集数据,为之后的排样优化做好前期准备。（2）针对二维排样的碰撞检测问题,提出一种基于简化卷积的Minkowski Sum算法求解临界多边形,相对其他碰撞算法,该算法适应凹凸多边形、内外临界多边形,计算速度快,性能优越。针对二维排样的其他重点几何问题,如点相对多边形位置判定、多边形几何变换、任意多边形面积、凸包算法和偏移算法,均进行方案设计,为排样问题提供几何基础。（3）采用遗传算法进行二维排样中的智能优化迭代,并结合排样问题的特征进行了针对性重新设计;提出一种BL+CAA+CAD的放置策略,相比其他放置策略考虑更加全面。（4）针对二维排样的系统实现问题,通过以Electron框架为主体,融合Node.js、Vue.js、HTML、CSS、JavaScript、C++的特征,分别从框架结构、功能结构和数据结构三方面进行设计,完成了一套二维不规则排样系统的设计与实现。
罗强[8]（2019）在《基于灰狼算法的矩形优化排样及其在板式家具开料中的应用》文中认为板式家具开料就是利用机械设备从一定规格的人造板材中切割出组装成家具的矩形零件。企业从成本的角度出发,要求在切割一批矩形零件时所使用的板材数量尽可能的少,因此开料优化就是对一批矩形零件的排样布局进行优化,使其排布的更合理以及让板材的利用率最大化。从问题类别上来看,板式家具开料优化问题属于排样领域中的矩形件装箱排样优化问题。本文以提高材料利用率为目标开展研究。首先,以研究课题的来源与课题的研究背景和意义为起点,讲述了研究的目的、必要性和研究领域,接着从求解算法的角度介绍了国内外的研究进展、分析了矩形件排样问题的研究趋势、构建了问题的数学模型。从实际生产和计算数学的角度讨论问题的特点、归纳问题的求解框架、介绍了一些矩形件定位和定序算法的基本原理和求解流程。其次,介绍了灰狼算法基本原理与应用领域,分析了应用连续灰狼算法求解矩形件排样离散组合优化问题的关键点和难点,主要有:编码方式,解码算法的设计,狼与狼之间的距离定义,游走搜索行为、包围与围猎智能行为离散化设计,以及保证在智能行为过程中编码的有效性。针对以上关键点和难点,本文提出基于最低水平线的十进制灰狼算法（Decimal Grey Wolf Optimization,DGWO）进行求解。用广泛使用的标准测试算例对DGWO算法进行测试,结果表明灰狼算法求解该问题不仅是可行有效的,而且在材料利用率上优于一些常见的智能优化算法。再者,着重从定位算法和定序算法两方面对DGWO算法进行改进,提出改进的十进制灰狼算法（Improved Decimal Grey Wolf Optimization,IDGWO）。针对最低水平线定位算法,改进其适应度评价准则,改进其算法流程,能够同时求解矩形带排样问题（two-dimensional Rectangular Strip Packing Problem,2DRSP）和矩形装箱排样问题（two-dimensional Rectangular Packing Problem,2DRP）;改进灰狼定序算法的流程,使其更加简洁高效。从实例验证和分析的结果来看,改进的效果显着,能够提高材料的利用率,算法能够有效且较优的求解板式家具开料优化问题。最后,结合板式家具开料优化项目的实际需求,在分析了排样套料工艺流程之后,开发了一套自动排样软件系统。实际排样任务表明,所开发的系统是有效且实用的。
李佳琪[9]（2019）在《基于粒子群退火算法的板材下料系统设计》文中研究说明在林产品制造行业,以绿色环保、节约能源为目的的下料研究已成为科研热点,板式家具的下料问题也受到越来越多的重视。下料问题是一种具有高复杂度的工程计算问题。根据实际生产建立优化下料模型,使模型更具有广适性和泛化性。二维切割下料模型与智能算法的有效结合使下料问题从一维提升为二维,但是实际生产中的下料会使用带有瑕疵节子的板材。若不考虑节子则会对刀具的切割角度造成影响,进而影响下料质量,加大原材料的报废率,所以带有瑕疵节子的板材下料研究有重要意义。本文则以瑕疵板材的下料为研究背景,采用了一种基于粒子群退火算法对板材下料系统进行研究。为突出瑕疵板材的缺陷位置,运用同态滤波技术增强缺陷细节,用特征提取技术将二值图像的背景花纹进行弱化,突出缺陷特征,并标记缺陷位置坐标,最终将坐标输入到适应度函数的约束条件中,利用混合算法对下料方案进行全局搜索,经试验分析该方法可以成功的避开缺陷进行下料。最后利用MATLAB GUI模块设计了可以进行优化下料的系统,使该系统可以直接生成排料方案图。利用同态滤波技术和粒子群退火算法得到的下料方案可以解决这一组合优化问题,且原材料的利用率均达到95.2%以上。本文提出的加入退火参数的粒子群算法具有很强的优化求解能力,利用粒子群退火算法的板材下料系统可生成下料方案,具有一定的实用价值。
穆丹[10]（2017）在《基于遗传算法的木板材优化下料问题研究》文中提出在加工板材时,板材上会有很多的缺陷,这样对加工板材的自动化进程造成了很大的阻碍。所以,随着计算机技术发展,现代技术多用计算机视觉检测技术和图像处理技术去识别和处理板材上的缺陷信息,然后对板材下料进行优化组合时应用优化算法,这样板材下料的全自动化就可以实现了。本文先介绍了遗传算法的基本原理,研究分析了遗传算法在板材下料组合中如何运用,然后通过包络矩形算法对缺陷进行计算处理,将缺陷视为固定零件。最后,在MATLAB/GUI中编程遗传算法程序,实现对木板材下料进行优化组合,并设计出木板材优化下料系统。运行结果表明,本文设计的包络算法和遗传算法能很好的实现带有缺陷的木板材优化下料组合问题,通过遗传算法MATLAB实现,使得板材利用率均达到了90%以上。然而遗传算法本身存在局限性,所以本文对遗传算法进行了改进,提出了板材优化组合自适应的遗传算法。通过遗传算法的板材优化下料不单单是一种优化算法,还是一种通过模仿生物进化机制研究出来的智能搜索算法,在解决优化组合问题上有很强的能力。随着遗传理论的不断发展,利用遗传算法解决板材优化下料问题也会得到更好的发挥。
二、遗传神经网络在家具板材优化下料问题中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、遗传神经网络在家具板材优化下料问题中的应用（论文提纲范文）
（1）融合LSTM预测需求的多批次优化下料研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 经典优化排样算法研究现状 |
| 1.2.2 排样算法的优化应用方法研究现状 |
| 1.2.3 需求预测方法研究现状 |
| 1.2.4 国内外研究现状总结 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 1.4 技术路线及组织结构 |
| 1.4.1 技术路线 |
| 1.4.2 组织结构 |
| 第二章 关键理论及方法 |
| 2.1 优化下料问题及经典求解算法 |
| 2.1.1 优化下料问题数学模型 |
| 2.1.2 背包问题算法 |
| 2.1.3 列生成法 |
| 2.2 长短时间记忆网络(LSTM) |
| 2.2.1 循环神经网络 |
| 2.2.2 长短期记忆网络 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 融合LSTM预测需求的多批次优化下料模型 |
| 3.1 多批次优化下料数学模型 |
| 3.2 融合LSTM预 测需求的多批次优化下料模型(LSTM—CSP) |
| 3.2.1 LSTM—CSP零件需求预测模块 |
| 3.2.2 LSTM—CSP优化排样模块 |
| 3.2.3 LSTM—CSP补偿下料模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 仿真实验验证 |
| 4.1 仿真实验数据集 |
| 4.1.1 一维多批次优化下料问题仿真实验数据 |
| 4.1.2 二维多批次 Guillotine 切割优化下料问题仿真实验数据 |
| 4.2 零件需求预测性能实验 |
| 4.2.1 一维LSTM-CSP模型零件需求预测性能实验 |
| 4.2.2 二维Guillotine切割优化下料模型零件需求预测性能实验 |
| 4.2.3 实验结果分析 |
| 4.3 优化下料性能比较实验 |
| 4.3.1 一维LSTM-CSP模型优化下料性能比较实验 |
| 4.3.2 二维Guillotine切割优化下料模型零件需求预测性能实验 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于零件需求预测的优化下料系统设计与开发 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 总体需求分析 |
| 5.1.2 系统功能需求 |
| 5.1.3 系统非功能需求 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统功能模块设计 |
| 5.2.2 数据库设计 |
| 5.2.3 核心业务流程设计 |
| 5.2.4 系统架构设计 |
| 5.3 系统开发工具和环境 |
| 5.4 系统核心功能实现 |
| 5.4.1 系统主界面 |
| 5.4.2 多批次零件需求预测功能 |
| 5.4.3 一维优化下料功能 |
| 5.4.4 二维 Guillotine 切割优化下料功能 |
| 5.4.5 补偿切割功能 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读硕士期间科研成果 |
（2）面向板式产品定制生产的组批与排样协同优化方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 板式产品定制化生产研究现状 |
| 1.2.1 生产产品的定制化 |
| 1.2.2 生产线的定制化 |
| 1.2.3 定制化生产研究综述 |
| 1.3 板式产品生产中关键优化问题 |
| 1.3.1 排样优化问题研究现状 |
| 1.3.2 订单组批问题研究现状 |
| 1.4 多离散问题协同优化方法研究进展 |
| 1.4.1 多离散问题耦合研究 |
| 1.4.2 多问题协同优化方法 |
| 1.4.3 协同优化研究综述 |
| 1.5 课题来源及研究内容 |
| 1.5.1 课题来源 |
| 1.5.2 论文主要研究内容 |
| 1.5.3 章节组织 |
| 第二章 板式产品生产中的共性需求与优化问题分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 板式产品生产中的定制设计需求与优化问题分析 |
| 2.2.1 中空玻璃生产中的定制需求与优化问题分析 |
| 2.2.2 板式家具生产中的定制需求与优化问题分析 |
| 2.2.3 PCB样板生产中的定制需求与优化问题分析 |
| 2.3 板式产品定制生产中的共性需求与关键优化问题 |
| 2.3.1 板式产品定制生产的共性需求 |
| 2.3.2 板式产品生产特征的相似性传递 |
| 2.3.3 板式产品生产中的关键优化问题“组批-排样” |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于组化的改进型启发式矩形排样优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述与模型 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 问题模型 |
| 3.3 基于组化的改进型启发式搜索方法 |
| 3.3.1 组块过程与在线组块机制 |
| 3.3.2 启发式的树搜索结构 |
| 3.3.3 板材的放宽和收缩 |
| 3.3.4 改进型启发式排样搜索算法 |
| 3.3.5 算法参数 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 测试案例 |
| 3.4.2 实验结果与比较 |
| 3.4.3 实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑叠板组批的切割与排样协同优化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与数学模型 |
| 4.2.1 下料与切割协同优化问题 |
| 4.2.2 优化问题数学模型 |
| 4.3 基于叠板数分层的排样递归搜索方法 |
| 4.3.1 基于叠板数分层的排样递归算法框架 |
| 4.3.2 基于组块的单版面排样优化算法 |
| 4.3.3 版面切割路径生成与切割刀数计算 |
| 4.4 基于多叉树结构的分层迭代式协同优化方法 |
| 4.4.1 基于利用率阀值的分层迭代式搜索方法 |
| 4.4.2 分层迭代式协同优化的参数分析与优化 |
| 4.4.3 下料与切割协同优化方案的评估 |
| 4.5 计算实验与分析 |
| 4.5.1 计算实验 |
| 4.5.2 实验一计算与分析 |
| 4.5.3 实验二计算与分析 |
| 4.5.4 实验三计算与分析 |
| 4.5.5 实验四计算与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于机器学习的排样下料率代理模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机器学习概述 |
| 5.2.1 机器学习定义与分类 |
| 5.2.2 机器学习算法流程与步骤 |
| 5.3 排样下料优化预测问题 |
| 5.3.1 问题描述与定义 |
| 5.3.2 数据特征提取 |
| 5.3.3 模型选择 |
| 5.3.4 模型配置与训练 |
| 5.3.5 模型评价指标 |
| 5.4 排样下料优化问题回归模型分析 |
| 5.4.1 基于RandomForest模型的下料率预测 |
| 5.4.2 基于XGBoost模型的下料率预测 |
| 5.4.3 基于LightGBM模型的下料率预测 |
| 5.4.4 性能影响因素分析 |
| 5.5 实验与分析 |
| 5.5.1 计算实验与案例 |
| 5.5.2 卷型材排样下料优化问题预测实验 |
| 5.5.3 板型材排样下料优化问题预测实验 |
| 5.5.4 实验分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于代理模型的订单组批与排样协同优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 订单组批与排样协同优化问题 |
| 6.2.1 问题描述 |
| 6.3 基于交货期与生产约束的订单层次聚类算法 |
| 6.3.1 订单组批规则与策略分析 |
| 6.3.2 订单数据预处理与相似性分析 |
| 6.3.3 订单凝聚层次聚类算法 |
| 6.3.4 订单层次聚类算例分析 |
| 6.4 基于代理模型的组批与排样迭代优化算法 |
| 6.4.1 订单组批与排样问题协同优化思路 |
| 6.4.2 基于下料率代理模型的迭代优化算法 |
| 6.5 计算实验与分析 |
| 6.5.1 计算实验 |
| 6.5.2 实验对比与分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 板式产品订单组批与排样协同优化系统 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 板式产品智能车间定制设计与管控优化 |
| 7.2.1 中空玻璃生产车间定制设计与管控优化案例 |
| 7.2.2 板式家具生产车间定制设计与管控优化案例 |
| 7.2.3 PCB样品生产车间定制设计与管控优化案例 |
| 7.3 板式产品订单组批与排样协同优化系统 |
| 7.3.1 组批与排样优化系统服务模式 |
| 7.3.2 系统业务功能及模块设计 |
| 7.3.3 系统开发与实现 |
| 7.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间授权的发明专利与软着 |
| 攻读学位期间获得的奖项 |
| 攻读学位期间承担和主要参与的项目 |
| 致谢 |
| 附录 |
（3）基于异形板材的二维不规则零件自动排料方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国外研究现状 |
| 1.3 国内研究现状 |
| 1.4 本课题主要研究内容和技术路线 |
| 第二章 异形板材自动排样问题分析 |
| 2.1 异形板材排料问题的描述 |
| 2.2 二维不规则零件常见的定位方法 |
| 2.2.1 扫描区间法 |
| 2.2.2 启发式算法 |
| 2.2.3 最小势能法 |
| 2.2.4 移动碰撞法 |
| 2.3 二维不规则零件排料问题基础算法 |
| 2.3.1 最小包络矩形和凸包算法 |
| 2.3.2 多边形凹凸判断 |
| 2.3.3 重叠性判断 |
| 2.4 二维不规则零件输入和预处理 |
| 2.4.1 二维不规则零件表示方法 |
| 2.4.2 二维不规则零件预处理 |
| 2.4.3 二维不规则零件输入 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于临界多边形的零件定位方法 |
| 3.1 临界多边形定义及在排料算法中意义 |
| 3.2 临界多边形主要求法 |
| 3.2.1 移动碰撞法 |
| 3.2.2 明可夫斯基矢量和法 |
| 3.2.3 基于凸化分割法改进临界多边形生成算法 |
| 3.3 基于异形板材对传统定位算法改进 |
| 3.3.1 传统矩形板材零件定位方法分析 |
| 3.3.2 传统矩形板材零件定位方法不足 |
| 3.3.3 基于异形板材对定位算法改进 |
| 3.4 算法测试实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于遗传算法对零件排料序列优化 |
| 4.1 遗传算法及其他智能算法在排料问题应用 |
| 4.2 遗传算法具体实现细节 |
| 4.3 引入启发式策略 |
| 4.4 针对异形板材对遗传算法改进 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于异形板材二维不规则零件排料实例分析 |
| 5.1 基于异形板材自动排样测试实例 |
| 5.2 基于异形板材和零件有孔洞处理办法 |
| 5.3 多零件多板材自动排料处理方法 |
| 5.4 异形排料系统设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）考虑可用余料的下料问题解法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 课题来源 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 下料问题的基本概念 |
| 1.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3.1 从下料问题的求解方法分析 |
| 1.3.2 从下料问题的研究角度分析 |
| 1.4 本文研究内容及创新之处 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.6 本文章节安排 |
| 第二章 下料问题及其优化方法 |
| 2.1 下料问题分类及下料工艺 |
| 2.1.1 下料问题的分类 |
| 2.1.2 剪切下料工艺 |
| 2.1.3 纸卷拼接工艺 |
| 2.1.4 圆片下料工艺 |
| 2.2 制造执行系统与下料问题 |
| 2.3 工业企业管理与下料问题 |
| 2.4 余料库存利用的下料问题 |
| 2.5 本文下料问题的优化方法 |
| 2.5.1 整数规划与列生成方法 |
| 2.5.2 自适应的顺序启发式方法 |
| 2.5.3 背包问题与动态规划方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 考虑余料拼接利用的纸卷和塑料薄膜卷下料算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 余料卷拼接下料问题描述 |
| 3.3 两种下料问题特点及相关概念 |
| 3.3.1 余料可分的下料问题(DSCSP) |
| 3.3.2 余料不可分的下料问题(ISCSP) |
| 3.3.3 两种下料问题的异同点 |
| 3.4 余料卷拼接下料SVCTIP算法的设计与实现 |
| 3.4.1 DSCSP优化模型及其下界求解算法 |
| 3.4.2 DSCSP模型的自适应求解算法(SVCIP) |
| 3.4.3 ISCSP的下料优化模型及其求解方法 |
| 3.4.4 DSCSP和ISCSP的顺序启发式求解过程(SHP) |
| 3.5 测试实验与结果分析 |
| 3.5.1 随机测试算例的生成 |
| 3.5.2 不同参数值对算法的性能影响分析 |
| 3.5.3 SVCTIP和SHP的计算性能比较分析 |
| 3.5.4 一个工业算例的计算结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 考虑规范余料生成及利用的圆片下料算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 圆片下料问题建模 |
| 4.2.1 圆片下料的相关概念 |
| 4.2.2 问题描述及其数学模型 |
| 4.3 规范余料生成及利用的AWNL算法设计与实现 |
| 4.3.1 主算法实现的步骤 |
| 4.3.2 条带生成过程 |
| 4.3.3 布局图生成方法 |
| 4.3.4 圆片价值的自适应调整过程 |
| 4.4 测试实验与结果分析 |
| 4.4.1 与不允许生成规范余料条带的策略对比 |
| 4.4.2 与文献算法减少切割成本的比较 |
| 4.4.3 多规格板材对AWNL算法的效率影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 考虑非规范余料生成及利用的线材下料算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 线材下料问题建模 |
| 5.2.1 问题相关基本概念 |
| 5.2.2 问题描述及其数学模型 |
| 5.3 非规范余料生成及利用的TPBNT算法设计与实现 |
| 5.3.1 两时段下料TPBNT算法的总体框架 |
| 5.3.2 基于列生成的启发式算法求解过程 |
| 5.3.3 布局图接纳判断函数的实现过程 |
| 5.4 测试实验与结果分析 |
| 5.4.1 算法参数的设置 |
| 5.4.2 与单周期下料的文献算法性能比较 |
| 5.4.3 与多周期下料的文献算法性能比较 |
| 5.4.4 与指定余料种类策略的性能比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论及展望 |
| 研究工作总结 |
| 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（5）板材下料优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 木材检测研究现状 |
| 1.2.2 板材下料优化研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状分析 |
| 1.3 研究内容和技术方法 |
| 2 相关理论综述 |
| 2.1 数字图像处理基本概念 |
| 2.2 数字图像的常用色彩模型 |
| 2.2.1 RGB色彩模型 |
| 2.2.2 Lab色彩模型 |
| 2.2.3 HSV模型 |
| 2.3 数字图像处理的常用方法 |
| 2.4 阈值处理与图像分割 |
| 2.4.1 Otsu's方法的最佳全局阈值处理(Otsu's法) |
| 2.4.2 多阈值处理 |
| 2.4.3 区域生长算法 |
| 2.5 矩形件下料优化(排样) |
| 2.6 本章小结 |
| 3 板材表面缺陷识别 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 蓝变板材检测 |
| 3.3 板材缺陷位置标识 |
| 3.4 缺陷检测分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 板材的下料优化与GUI实现 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 分段启发式下料优化算法 |
| 4.2.1 启发式规则 |
| 4.2.2 数学模型 |
| 4.2.3 算法设计 |
| 4.3 下料优化的GUI实现 |
| 4.3.1 GUI布局设计 |
| 4.4 实例验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学学位论文修改情况确认表 |
（6）变压器硅钢片优化排样系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 下料问题相关理论 |
| 2.1 下料问题及其分类 |
| 2.1.1 下料问题基本概念 |
| 2.1.2 下料问题分类 |
| 2.2 下料问题的优化方法 |
| 2.2.1 整数规划及其启发式求解方法 |
| 2.2.2 背包问题及其求解方法 |
| 2.3 变压器铁芯硅钢片下料 |
| 2.3.1 变压器设计图纸分析 |
| 2.3.2 铁芯叠片数量计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 整卷剪切优化排样算法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 数学模型 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 排样方案生成算法 |
| 3.3.2 价值修正策略 |
| 3.3.3 排样方式生成算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 考虑余料的整卷剪切优化排样算法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 数学模型 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 排样方案生成算法 |
| 4.3.2 排样方式生成算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统实现与实验 |
| 5.1 实验及结果分析 |
| 5.1.1 单一规格原卷下料测试分析 |
| 5.1.2 多种规格原卷下料测试分析 |
| 5.2 价值调整系数影响分析 |
| 5.3 优化排样系统实现 |
| 5.3.1 用户管理模块 |
| 5.3.2 订单管理模块 |
| 5.3.3 库存管理模块 |
| 5.3.4 优化排样模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表和录用的论文 |
（7）二维不规则件排样优化系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 排样优化问题的国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 排样优化问题的国内外研究现状 |
| 1.2.2 排样优化问题的发展趋势 |
| 1.3 排样优化问题概述 |
| 1.3.1 排样优化问题分类 |
| 1.3.2 二维不规则件排样优化问题的研究难点 |
| 1.4 论文内容及章节安排 |
| 第2章 基于DXF&SVG的排样零件解析及预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 不规则多边形的几何表示 |
| 2.2.1 包络表示法 |
| 2.2.2 位图表示法 |
| 2.2.3 矢量图表示法 |
| 2.3 DXF&SVG的文件解析与表示 |
| 2.3.1 DXF文件数据结构 |
| 2.3.2 SVG文件数据结构 |
| 2.3.3 DXF到 SVG的图元转换 |
| 2.4 基于DXF&SVG的不规则多边形预处理 |
| 2.4.1 数据清理 |
| 2.4.2 曲线的线段化处理 |
| 2.4.3 多边形方向序列化 |
| 2.4.4 多边形相互关系识别与处理 |
| 2.4.5 复杂形状的简化处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于临界多边形的排样碰撞算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 现有临界多边形(NFP)算法 |
| 3.2.1 移动碰撞法 |
| 3.2.2 闵可夫斯基矢量和法 |
| 3.2.3 Ghosh斜率图法 |
| 3.2.4 凸化分割法 |
| 3.2.5 轨迹线法 |
| 3.3 基于简化卷积的Minkowski Sum求解临界多边形算法 |
| 3.3.1 Minkowski Sum的概念 |
| 3.3.2 基于简化卷积的Minkowski Sum算法 |
| 3.4 排样问题涉及的主要几何算法 |
| 3.4.1 点相对多边形位置的判定 |
| 3.4.2 多边形的几何变换 |
| 3.4.3 任意多边形面积计算 |
| 3.4.4 凸包算法 |
| 3.4.5 偏移算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于遗传算法的启发式排样算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于遗传算法的不规则多边形排样优化算法 |
| 4.2.1 遗传算法的介绍 |
| 4.2.2 排样方案的编码和解码 |
| 4.2.3 排样方案的初始种群产生 |
| 4.2.4 排样方案的适应度函数设计 |
| 4.2.5 排样方案的选择操作 |
| 4.2.6 排样方案的交叉操作 |
| 4.2.7 排样方案的变异操作 |
| 4.3 基于启发式算法的放置策略 |
| 4.3.1 基于BL的放置策略 |
| 4.3.2 基于下台阶方法的放置策略 |
| 4.3.3 基于最低重心NFP的放置策略 |
| 4.3.4 基于BL+CAA+CAD的放置策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 二维不规则件排样优化系统的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 排样系统的总体设计 |
| 5.3 排样系统的框架结构设计 |
| 5.4 排样系统的功能结构设计 |
| 5.4.1 排样系统的导入导出模块设计 |
| 5.4.2 排样系统的零件预处理模块设计 |
| 5.4.3 排样系统的信息管理模块设计 |
| 5.4.4 排样系统的排样优化模块设计 |
| 5.4.5 排样系统的系统加速模块设计 |
| 5.5 排样系统的数据结构设计 |
| 5.6 排样系统的运行演示分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录) |
（8）基于灰狼算法的矩形优化排样及其在板式家具开料中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题概述 |
| 1.2 矩形优化排样问题研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与结构框架 |
| 2 矩形件排样优化问题理论基础与求解方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 矩形排样优化问题基本模型与特点 |
| 2.3 矩形件排样优化问题求解方法 |
| 2.4 本文求解方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于灰狼算法的矩形带排样优化研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 灰狼算法 |
| 3.3 灰狼算法求解2DRSP问题分析 |
| 3.4 十进制灰狼算法求解2DRSP问题 |
| 3.5 算例验证与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于改进灰狼算法的矩形装箱排样优化研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 改进的灰狼算法求解2DRP问题分析 |
| 4.3 基于改进十进制灰狼算法的矩形排样方法 |
| 4.4 实例验证与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 板式家具数控开料优化软件开发与应用案例 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 板式家具开料需求分析 |
| 5.3 自动排样软件功能模块 |
| 5.4 自动排样软件系统实现 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录一 攻读硕士学位期间研究成果 |
（9）基于粒子群退火算法的板材下料系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 优化下料问题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 排料系统国内研究现状 |
| 1.2.2 排料系统国外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 章节安排 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 二维剪切下料问题及其优化算法 |
| 2.1 切割下料及优点 |
| 2.2 排样优化问题的分类 |
| 2.2.1 一维下料 |
| 2.2.2 二维下料 |
| 2.2.3 三维下料 |
| 2.3 矩形件优化排料 |
| 2.3.1 矩形件优化排样的工艺约束 |
| 2.3.2 矩形件优化排样的数学模型 |
| 2.4 经典算法 |
| 2.4.1 BL算法 |
| 2.4.2 BF算法 |
| 2.4.3 剩余矩形法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 下料板材预处理 |
| 3.1 板材预处理 |
| 3.1.1 数字图像处理技术 |
| 3.1.2 图像的类型和实例 |
| 3.1.3 灰度图像 |
| 3.1.4 数字图像处理技术的主要方法 |
| 3.2 下料板材的图像增强处理 |
| 3.2.1 直方图均衡化 |
| 3.2.2 直方图规定化 |
| 3.2.3 同态滤波 |
| 3.2.4 图像质量分析 |
| 3.3 图像特征提取的基本方法 |
| 3.3.1 图像的特征 |
| 3.3.2 图像的特征提取 |
| 3.3.3 从特征点进行的规则形状检测 |
| 3.3.4 板材灰度图像和二值图像 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于粒子群模拟退火算法的优化下料 |
| 4.1 粒子群算法及发展趋势 |
| 4.1.1 粒子群算法 |
| 4.1.2 粒子群算法的发展趋势 |
| 4.1.3 粒子群算法求解过程 |
| 4.1.4 粒子群算法求解矩形件优化排料问题 |
| 4.2 模拟退火算法 |
| 4.2.1 马尔可夫链 |
| 4.2.2 模拟退火算法的参数控制 |
| 4.2.3 模拟退火算法性质与应用 |
| 4.3 粒子群模拟退火混合算法求解板材下料问题 |
| 4.3.1 约束条件 |
| 4.3.2 算法设计流程 |
| 4.4 缺陷板材的优化下料 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 板材优化下料系统设计 |
| 5.1 GUI简介 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 板材下料系统的总体功能 |
| 5.2.2 系统图形界面操作 |
| 5.2.3 实验分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 学术硕士学位论文修改情况确认表 |
（10）基于遗传算法的木板材优化下料问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 优化下料问题的实质和分类 |
| 1.1.1 优化下料的实质 |
| 1.1.2 优化下料问题的分类 |
| 1.2 二维优化下料问题的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的研究背景及意义 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 遗传算法的理论基础及应用 |
| 2.1 遗传算法的概述 |
| 2.2 遗传算法的特点 |
| 2.3 遗传算法的几个基本概念 |
| 2.4 遗传算法的处理方法 |
| 2.4.1 种群的初始化 |
| 2.4.2 个体染色体编码 |
| 2.4.3 适应度函数 |
| 2.4.4 遗传算子 |
| 2.4.5 参数选择 |
| 2.4.6 遗传操作 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 有缺陷的木板材下料预处理 |
| 3.1 原板材的扫描及图像处理 |
| 3.2 缺陷图像外形提取 |
| 3.3 最小包络矩形法 |
| 3.3.1 矩形包络法介绍 |
| 3.3.2 最小包络矩形的获取 |
| 3.3.3 顶点排序的判断 |
| 3.3.4 多边形凹凸性判断 |
| 3.3.5 凹多边形的凸多边形转换方法 |
| 3.3.6 凸多边形的最小包络计算方法 |
| 3.3.7 不规则图形的最小包络矩形计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 遗传算法的设计实现 |
| 4.1 遗传算法的设计实现 |
| 4.1.1 染色体编码 |
| 4.1.2 初始群体的生成 |
| 4.1.3 适应值函数的设计及数学模型的建立 |
| 4.1.4 染色体的交叉 |
| 4.1.5 染色体的变异 |
| 4.1.6 染色体的选择 |
| 4.1.7 终止条件 |
| 4.2 本章小结 |
| 5 板材优化下料系统设计 |
| 5.1 MATLAB/GUI简介 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统的总体功能 |
| 5.2.2 系统图形界面制作步骤 |
| 5.2.3 优化下料系统的使用说明 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、遗传神经网络在家具板材优化下料问题中的应用（论文参考文献）
- [1]融合LSTM预测需求的多批次优化下料研究[D]. 庞凯民. 昆明理工大学, 2021(01)
- [2]面向板式产品定制生产的组批与排样协同优化方法[D]. 张浩. 广东工业大学, 2019
- [3]基于异形板材的二维不规则零件自动排料方法研究[D]. 柯于河. 天津大学, 2019(01)
- [4]考虑可用余料的下料问题解法研究[D]. 陈燕. 华南理工大学, 2019
- [5]板材下料优化研究[D]. 李新宁. 东北林业大学, 2019(01)
- [6]变压器硅钢片优化排样系统的设计与实现[D]. 龚俊舟. 广西大学, 2019(01)
- [7]二维不规则件排样优化系统研究与实现[D]. 高荣宇. 湖南大学, 2019(07)
- [8]基于灰狼算法的矩形优化排样及其在板式家具开料中的应用[D]. 罗强. 华中科技大学, 2019(03)
- [9]基于粒子群退火算法的板材下料系统设计[D]. 李佳琪. 东北林业大学, 2019(01)
- [10]基于遗传算法的木板材优化下料问题研究[D]. 穆丹. 东北林业大学, 2017(03)