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基于重心臨界多邊形的不規則件啟發式排樣算法

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  為提高不規則件啟發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則件啟發式排樣算法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個相對最優的排樣面積利用率。

基于重心臨界多邊形的不規則件啟發式排樣算法

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