[发明专利]一种针对大规模下料的切割路径规划方法及系统

说明书

本申请涉及生产切割的技术领域，尤其是涉及一种针对大规模下料的切割路径规划方法及系统,包括以下步骤：将排样图中零件的顶点组成集合，获取顶点编号；运用人工鱼群算法，随机生成初始鱼群；更新鱼群，对鱼群不断迭代，找出当前最优解；将当前最优解中的顶点编码作为初始解，使用扰动算子扰动初始解；利用变邻域下调算子局部搜索扰动后的解；不断重复扰动当前解和进行局部搜索直至满足迭代次数，得到顶点集合，该集合中的点依次连接成切割路径；根据切割路径对排样图进行切割，将排样图中的零件逐个分离下料；本发明能够减少切割时间和运作时长，提高运行效率，减少切割装置的磨损，达到缩短企业的生产周期，提高产线的自动化水平的效果。

技术领域

本发明涉及生产切割的技术领域，特别是一种针对大规模下料的切割路径规划方法及系统。

背景技术

生活和生产中的大多数物品都是由小零件拼凑组合而成的，而这些小零件一般是从原材料母板切割分离下来的子材料加工而成。目前工业生产中一般先将订单所需要的二维零件合理地布局在原材料母板上面，再通过切割装置加工分离各零件材料。特别是在服装制造、钢板切割、皮革切割、制鞋等制造工业中，在对布匹、纸张、皮革等进行加工时，每次订单所需要的零件数量往往很大，所以需要大量的子材料来加工，上百个子材料可能会同时布局在同一个母板材料上，生成一个大规模排样图。

对于大规模排样案例，如果人工规划切割路径，会造成时间和成本的严重浪费，且不利于企业实现自动化生产；其次，切割装置按规划好的路径将子材料从母板材料上切割下来，切割装置一般价格昂贵，且切割装置在切割过程中会产生磨损和消耗，目前的切割方法的切割路径一般较长，较长的切割路径对生产的时间也是一种浪费。

发明内容

针对上述缺陷，本发明的目的在于提出一种针对大规模下料的切割路径规划方法及系统，能够减少切割时间和运作时长，提高运行效率，减少切割装置的磨损，实现缩短企业的生产周期，提高产线的自动化水平的效果。

为达此目的，本发明采用以下技术方案：

一种针对大规模下料的切割路径规划方法，包括以下步骤：

步骤A0：将排样图中每个零件进行编号，且将每个零件的顶点组成零件顶点集合，获取各个零件的顶点信息并对所有顶点分别编号；

步骤A1：运用人工鱼群算法，将零件编号和顶点编号进行组合编码，随机生成初始鱼群并初始化鱼群；

步骤A2：选择鱼群中每条鱼的更优的行为行动，更新鱼群，得到评价更优的新鱼群；

步骤A3：对鱼群不断重复更新，直至满足迭代次数，找出当前最优解；

步骤A4：将所述当前最优解中的顶点编号作为初始解，使用扰动算子对初始解进行扰动；

步骤A5：利用变邻域下调算子局部搜索扰动后的解，以得到局部更优解；

步骤A6：不断重复扰动当前解和进行局部搜索，直至满足迭代次数，以得到一个顶点位置的集合，该集合中的点依次连接成的路径即为一条能够连接所有零件的切割路径；

步骤A7：根据上述切割路径对排样图进行切割，将排样图中的零件逐个分离下料。

优选的，在步骤A1中，随机生成初始鱼群并初始化鱼群的具体步骤为：将n个零件的每个零件进行编号，并将每个零件上的各个顶点进行编号，划分出各零件的顶点集合Cp，每次随机选取一个零件编号进入编码，再针对每一个零件编号随机选择对应的顶点编号进入编码，重复编码m条鱼作为初始鱼群。

优选的，在步骤A2中，选择鱼群中每条鱼的更优的行为行动，更新鱼群，得到评价更优的新鱼群，具体包括：计算每条鱼的适应值，取最优人工鱼的状态为最优值，对每条鱼所执行的行为进行选择，包括觅食、聚群、追尾、随机等行为；每条鱼在执行行为后更新自身，形成新的鱼群，再次计算每条鱼的适应值，更新最优人工鱼的状态。