基于零件相似性特征的大规模下料分组优化方法
基于相似性的零部件重组方法
中 图 分 类 号 ２ ３ ２ Ｆ ７ ．
０ 引 言
大 规模 定 制模 式 要 求 产 品满 足 客 户 多 样 性 的需
求 引。企 业 内 由于 产 品的定 制要 求 及设 计 的随 意性 、 管理 的混 乱等 导致 存在 大 量的 相似 零部 件［ 。为 了降 ３ ］
低制 造成本 、 少管 理难 度 同时使 设计 规范 化 ， 要对 减 需
材 料 相 似 描 述 材 料 相 同
材 料 种 类 相 同
在 零 件库 中 ， 何 ２个 零 部 件 之 间 只要 存 在 具体 任
或抽象 特 征上 的关 系 ， 可 以认 为它 们 之 间具 有 相 似 就
材料 相 似度 Ｒｃ ） （，
性。 ２个零 件 间的相 似 的程度 用相 似度来 衡 量 。 行零 进
法
刘 巧 珍 ，潘 双 夏
（ 江 大 学 Ｃ ￣Ｃ 国 家重 点 实验 室 ，浙江 杭 州 ３ ０ ２ ） 浙 ＡＤ Ｇ １ ０ ７
摘 要 ： 了满 足客 户 的 多样 化 需 求 ， 业 开 始采 用 大规 模 定制 模 式 ， 致 企 业 内部 存 在 大 量 的 相 似 零 部 件 。 了降 低 制 为 企 导 为 造成本 ， 少管理难度 ， 免重复设计 ， 设计规范化 ， 减 避 使 需要 对 相 似 零 部 件 进 行 重 组 ， 减 少 零 部 件 的 种 类 和 数 量 。 进行 以 在 基 于 特 征 的 零 部 件 相 似 性 研 究 的基 础 上 ， 出 了 用 模 糊 相 似 度 对 相 似 性 进 行 描 述 ， 后 运 用 模 糊 聚 类 的 方 法 进 行 基 于零 提 然 部件相似性的模糊聚类重组 ， 用实例验证了这一方法的有效性。 并 关 键 词 ： 征 ； 似 性 ； 糊 相 似 度 ； 糊 聚类 特 相 模 模 文献 标 志码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ５２ ９ （０ ７ ０－ １７０ １ ０ —８ ５ ２ ０ ）６０ １ －４
CADCAM技术_盐城工学院中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
CADCAM技术_盐城工学院中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.在数控编程中，G02 代表的功能是（）。
答案:圆弧插补2.数控语言自动编程需要经过（）。
答案:源程序编制3.数控车床的原点和参考点（）。
答案:不一致4.以下不属于优化问题基本要素的是（）。
答案:优化方法5.CAPP的特点之一是（）。
答案:编制工艺过程速度快6.计算机辅助制造进行的内容有( )。
答案:进行过程控制及数控加工7.目前数控程序检验的方法主要有 ( ) 。
答案:试切_虚拟加工仿真_三维动态切削仿真8.快速原型制造的英文简写名称是（）。
答案:RPM9.CIMS中的集成系指（）。
答案:.集设计、制造、管理为一体10.当前应用得最普遍的一种CAD/CAM型式是（）。
答案:交互型CAD/CAM11.下面哪种软件是专用的“计算机数控编程”软件（）。
答案:MASTERCAM12.CAD/CAM技术的应用有利于实现产品的标准化、通用化和（）。
答案:系列化13.近期机械工程CAD系统所必须具备的基本条件是（）。
答案:数据库_计算方法库_图形支撑系统14.在机械工业中应用计算机辅助设计，可以（）。
答案:提高产品设计质量_缩短设计周期15.计算机图形处理一般指（）图形的处理。
答案:矢量16.在二维图形变换中，其变换矩阵【图片】中，能实现图形的平移变换的是（）。
答案:[l m]17.在消隐处理中，进行极大、极小检验，如果两个面不满足极大、极小条件，则两个面之间（）。
答案:不确定18.二维图形变换是指对点、线、面进行相关操作，以完成（）的改变。
答案:包括前三项19.分辩率是（）。
答案:图形两线条之间的分辩精度20.在实体造型中以物体的棱线和表面为基础来定义和描述几何形体，并能给出完整和显式的界面描述的造型方法称为( )。
答案:几何体素构造法21.在CAD作业过程中，线框模型可以支持的工作是（）答案:生成三视图22.不是激光扫描仪优点的时（）。
实木椅零部件的相似性与成组技术
生产与应用
PRODUCTION & APPLICATION
林产工业
CHINA FOREST PRODUCTS INDUSTRY
1,2 强明礼1 任海青2 李 军3
（1.西南林业大学艺术与设计学院，昆明 650224 2.中国林业科学研究院木材工业研究所，北京 100091 3.南京林业大学家居与工业设计学院，南京 210037）
Abstract: Taking the solid-wood chair as the research object, the parts were classified into groups to form the part family. The dimensions of each part in the part family were measured and counted, and the machining time of each part was measured and counted according to the time study method. The production was organized according to the group technology, and the time difference before and after the group processing was analyzed, and then the cost difference was estimated. There are certain similarities in processing, geometry and size among the solid-wood chair parts, which meet the conditions for the implementation of the group technology. It will effectively improve production efficiency and significantly reduce production costs to classify the parts into different families and carry out group machining according to the similarity characteristics of parts. Key words: Solid-wood chair; Parts; Similarity; Group technology; Time research
基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法的开题报告
基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法的开题报告一、选题背景在互联网时代，推荐系统已经成为了现代化商业的必备技术。
随着数据和计算能力的不断提升，如何构建准确、高效的推荐算法成为了推荐系统研究的重要领域之一。
其中，矩阵分解推荐算法（Matrix Factorization）由于其简单高效、易于实现和扩展等优点，已被广泛应用于推荐系统中。
目前，矩阵分解推荐算法主要分为两类：基于矩阵分解的模型（例如MF、PMF等）和基于邻域方法的模型（例如UserCF、ItemCF等）。
其中，基于矩阵分解的模型通常将用户和物品表示为低维向量，通过学习这些向量来预测用户的评分或隐式反馈（如点击、购买等），从而进行推荐。
而基于邻域方法的模型则主要依靠物品之间的相似度或用户之间的相似度来进行推荐。
然而，这两种方法都存在着各自的问题。
基于矩阵分解的方法往往无法对物品的内容和属性进行有效的利用，从而忽略了物品之间的相似度关系。
而基于邻域方法则存在着数据稀疏性和冷启动问题。
因此，本文提出了一种基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法，旨在克服现有矩阵分解推荐算法中存在的问题，提高推荐的准确度和效率。
二、研究目标和意义本文的研究目标是提出一种基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法，能够有效地利用物品内容和属性信息，同时解决数据稀疏性和冷启动问题。
具体研究内容包括：1. 建立基于主题回归的物品向量表示方法，将物品属性信息引入矩阵分解框架中。
2. 利用物品相似度关系，对评分矩阵进行补全。
3. 实现基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法，并进行实验和分析。
本文的研究意义在于：1. 提出一种新颖的矩阵分解推荐算法，能够更充分地利用物品内容和属性信息。
2. 解决数据稀疏性和冷启动问题，提高推荐的准确度和效率。
3. 为推荐系统的改进和优化提供参考和借鉴。
三、研究方法和步骤本文提出的基于物品相似度和主题回归的矩阵分解推荐算法包含以下步骤：1. 数据处理：将用户评分矩阵转化为稀疏矩阵表示，并进行数据预处理和归一化处理。
矩形件下料优化排样的多群体杂交遗传算法的开题报告
矩形件下料优化排样的多群体杂交遗传算法的开题报告一、研究背景与意义在制造业中，矩形件下料是一项基础工艺，其优化排样可以达到降低材料浪费、提高利用率的目的。
因此，矩形件下料优化排样成为制造业中一个重要的研究课题。
然而，由于矩形件形状的多样性和排样数量的大量性，传统的排样方法难以满足时效性和效率性等要求。
因此，如何通过新的优化排样算法提高矩形件下料的生产效率和质量，一直是制造业中待解决的难题。
随着遗传算法在优化问题中的广泛应用，许多研究者开始将遗传算法应用于矩形件下料优化排样中。
然而，由于矩形件下料问题具有多目标和多约束等特点，传统遗传算法存在局限性，难以得到最优解。
因此，研究如何进一步提高遗传算法在矩形件下料优化排样中的应用效果，具有较大的现实意义和研究价值。
二、研究内容及方法本研究基于多群体杂交遗传算法，将其应用于矩形件下料的优化排样中。
本研究的具体内容和研究方法如下：1、建立数学模型。
通过对矩形件的形状和数量进行统计分析，建立矩形件下料优化排样的数学模型，明确目标函数和约束条件。
2、多群体杂交遗传算法。
提出一种基于多群体杂交遗传算法的优化算法。
该算法基于多个群体进行搜索，并通过杂交操作在多个群体之间交换优秀个体，从而加快搜索速度和算法的收敛性，提高算法的精度和效率。
3、编写程序实现。
利用C++语言编写算法程序，实现多群体杂交遗传算法，并进行矩形件下料优化排样的数值实验。
通过实验结果，验证该算法的优化效果和性能表现。
三、研究意义和创新点本研究主要有以下研究意义和创新点：1、通过建立数学模型，明确了矩形件下料优化排样的目标和约束条件，为后续的研究奠定了理论基础。
2、多群体杂交遗传算法能够通过多个群体的交换和合作，充分利用父代信息，提高算法的收敛速度和精度，从而优化矩形件下料的排样效果。
3、本研究的创新点在于将多群体杂交遗传算法应用于矩形件下料优化排样中，通过实验验证，该算法具有较好的优化效果和性能表现。
成组技术讲解课件
• 成组单机，用于零件组内零件种数较少，加工工艺较简单， 大部分加工工作可在一台机床上完成
• 成组单元，将一个零件组加工所用的设备集中在一起，形成 封闭的加工单元，是成组生产单元最基本，最常见的形式
• 成组流水线，用于零件组内零件种数较少，零件之间相似程 度较高，零件生产批量较大的情况
零件分类编码
零件分类编码
3.1 成组技术中零件组（族）的划分
➢ 目的： 减少现有零件工艺过程的多样性 扩大零件的工艺批量 提高工艺设计的质量 ➢ 依据： 根据零件的结构特征和工艺特征的相似性
3.2 编码分类法
编码分类法：采用特征码位法和码域法，扩大工 艺批量
➢ 特征码位法：选择几位与加工特征直接有关的码 位作为形成零件组的依据
• 在产品和零部件中采用成组技术，不仅可以减 少设计工作量，而且有利于提高设计的标准化 程度。
• 其图示如下：
4.2
成 组 技 术 在 产 品 设
计 中 的 应
用
4.3 成组技术在加工工艺方面的应用
• 按零件组编制工艺，不仅为了实施成组生产的 需要，使工厂当前生产属于同一工艺组的相似 零件能按照成组工艺进行生产，同时从战略角 度也是为了实现工艺标准化的目标，也是实施 CAPP的前期工作。
➢ 码域法：对特征码位上的数据规定某一范围，而 不是要求特征码位上的数据完全相同
3.3 成组生产单元建立
1．概念 • 成组生产单元是实施成组技术的一种
重要的组织形式，在成组单元内，工 件可以有序流动，大大减少了工件的 运动路程。 • 图 5.14 成组生产单元
3.3 成组生产单元建立
3.3 成组生产单元建立
基于下料特征的大规模零件分组优化方法
基于下料特征的大规模零件分组优化方法1. 绪论：介绍零件分组优化的背景和意义，介绍下料特征对分组的影响，提出本文的研究目的和方法。
2. 相关技术：介绍与零件分组优化相关的基本概念、问题分类、优化算法等。
3. 基于下料特征的大规模零件分组算法：详细介绍本文提出的基于下料特征的大规模零件分组算法，包括算法的流程和具体实现方法，特别地，着重阐述下料特征的应用。
4. 算法实验及分析：通过与现有算法进行对比，验证本文提出的算法的优越性，并分析不同因素对算法表现的影响。
5. 结论：总结本文的研究内容和成果，分析本文方法的局限性和未来的拓展方向。
第1章节：绪论近年来，随着计算机技术的快速发展，大规模零件的处理已经成为许多工业领域必须面对的问题。
在工业生产过程中，零件的下料特征往往是影响零件生产效率和质量的重要因素之一。
因此，如何针对零件的下料特征进行有效的分组优化已经成为许多学者研究的热点问题。
本文旨在提出一种基于下料特征的大规模零件分组优化方法，并对该方法进行深入研究与实验，旨在探究该方法在实际生产中的应用和优化前景。
本章节将从以下几个方面入手，介绍零件分组优化的背景和意义，介绍下料特征对分组的影响，提出本文的研究目的和方法。
1.1 零件分组优化的背景和意义随着工业领域的发展，现代制造工业已经进入了高效、精益、智能化的时代。
在这个时代背景下，大规模零件的生产和处理方式已经成为现代工业生产中不可或缺的一部分。
由于零件数量巨大，零件种类繁多，如何快速、高效地将同一类零件进行分组，实现批量生产，已经成为一个亟需解决的问题。
同时，零件分组优化的成功实现也对企业的经济效益和质量管理具有深远的影响。
零件分组优化的成功实现可以帮助企业降低生产成本，提高生产效率，优化生产质量，增强企业的竞争力。
1.2 下料特征对分组的影响零件分组的效果会受到各种不同因素的影响，其中下料特征作为零件的重要属性之一，对分组效果的影响尤为重要。
基于成组技术的零件分类编码研究
基于成组技术的零件分类编码研究什么是成组技术？它如何应用于零件分类编码？为什么需要进行零件分类编码研究？本文将一步一步回答这些问题，并介绍成组技术在零件分类编码中的应用。
第一部分：什么是成组技术？成组技术是一种将相似的对象进行聚集的方法。
在许多领域中，成组技术被广泛应用，例如数据挖掘、图像处理和生物信息学等。
在零件分类编码中，成组技术可以帮助实现对零件的自动分类和编码过程。
第二部分：成组技术在零件分类编码中的应用成组技术在零件分类编码中的应用主要有两个方面：特征提取和聚类分析。
特征提取是成组技术在零件分类编码中的第一步。
通过对零件进行特征提取，可以将其转化为数值型的特征向量，便于后续的聚类分析。
特征提取可以基于零件的几何特征、材料特征、功能特征等不同方面进行。
例如，可以提取零件的尺寸、质量、强度等特征。
聚类分析是成组技术在零件分类编码中的核心步骤。
聚类分析基于成组技术，将特征提取后的零件进行分组，相似的零件被放置在同一组中。
聚类分析可以采用不同的算法，例如K均值算法、密度聚类算法和层次聚类算法等。
这些算法可以根据零件的特征向量进行相似性比较，并完成零件的自动分类和编码。
第三部分：为什么需要进行零件分类编码研究？零件分类编码是工业制造中一个重要的环节。
通过对零件进行分类和编码，可以实现零件的快速检索、规范管理和资源共享，提高工业制造的效率和质量。
然而，传统的手动分类和编码方法存在诸多问题，例如效率低下、主观性强、易受知识专业度等因素的限制。
因此，进行零件分类编码研究具有重要意义。
通过利用成组技术和机器学习算法，可以实现对零件的自动分类和编码，提高分类和编码的准确性和效率。
同时，零件分类编码研究也可以促进工业制造的数字化和智能化发展，为工业制造提供更好的支持和服务。
综上所述，成组技术在零件分类编码中起着重要作用。
特征提取和聚类分析是成组技术在零件分类编码中的两个关键步骤。
进行零件分类编码研究可以实现对零件的自动分类和编码，提高工业制造的效率和质量。
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基于零件相似性特征的分组优化方法中最重要 的步骤就是利用零件的相似性特征形成相似组 , 即 聚类分析1 按实现方法分 , 聚类分析方法可大致分 为 4 种类型 : 谱系聚类法 、 基于等价关系的聚类法 、 图论聚类法和基于目标函数的聚类法等[ 8 ]1 目前 , 基于目标函数的聚类算法应用最为广泛1 在基于零件相似性特征的分组优化方法中 , 需 要将规模为 D 的零件集合根据相似性特征分解为 c 组 , c 值大致为 [ DΠ 10 ] , 具体由零件分布等特征确 定1采用基于目标函数的聚类算法 — — — 硬聚类算法 ( hard C2means , HCM) 来进行聚类1 假设共有 n 种零件 ; 设 X = { x1 , x2 , …, x n } <
[Δ N iΠG ] + 1 , G < Δ N i
( 2)
Step11 用 μijk) =
(
1 , d ikb) = min { db i r}
1 ≤r ≤c
(
进行计算1 其中 , G ≥ 1 , 1 ≤i ≤c ,Δ N i 表示第 i 个相 似组中的未被提取的零件种类数1 聚类分析 、 分组个数确定和相似组内零件提取 策略一起实现了对零件的分组1
优化下料问题是具有最高计算复杂性的 N P 完 全问题 [ 1 ] ,具有大量零件种类的下料问题 ( 简称大 规模下料问题) 使绝大多数优化算法陷入性能上的 困境1 一方面 , 规模越大 , 可行解数量越多 , 算法的
时间效率越低下 ; 另一方面 ,算法更易于陷入局部最 优解 [ 224 ] ,利用率损失现象更加明显1 然而 , 在算法 层上这 2 个问题往往是矛盾的 : 要保证材料利用率 , 需要充足的时间来完成多个搜索点间的比较1 因
( 重庆大学机械工程学院 重庆 400030) (yzb820124 @sina1com1cn)
摘 要 针对诸多优化算法在处理大规模下料问题时易于陷入局部最优解和时间效率低下的问题 , 提出基于零件 相似性特征的分组优化方法1 该方法利用 HCM 算法进行零件聚类 ,产生若干相似组 ,然后通过分析计算机硬件水平 和算法处理问题能力将相似组重组为若干分组 ,再对各分组依次优化1 在相邻分组的优化中 ,采用补偿策略动态修 正零件在分组间的分布 ,优化完毕后合并各组优化结果得到原问题的下料方案1 实验结果表明 ,相对于不分组优化 , 该方法处理大规模下料问题的效率高 ,且可以维持和提高材料利用率1 关键词 优化 ; 下料 ; 基于相似性的分组 中图法分类号 TP312
∑ ∑μ
i =1
ik
( d ik ) 2 ,
其中 ,μik 表示第 k 种零件对于第 i 个相似组的隶属
图1 基于零件相似性特征的分组优化方法的分组原理
度 , 其值为 0 或 1 ; d ik 表示第 k 种零件与第 i 个聚类 中心的距离11444计算机辅Fra bibliotek设计与图形学学报
2007 年
HCM 算法步骤如下 :
第 19 卷 第 11 期 2007 年 11 月
计算机辅助设计与图形学学报
J OU RNAL OF COMPU TER2A IDED DESIGN & COMPU TER GRAPHICS
Vol119 , No 111 Nov1 , 2007
基于零件相似性特征的大规模下料分组优化方法
尹震飚 阎春平 刘 飞 曹智慧
法 , 每次在第 i 个相似组提取的零件种数 m i 可以用
mi =
初始化1 给定聚类类别数 c , 2 ≤c ≤ n , 设定迭 代停止阈值 ε, 初始化聚类原型模式 P ( 0) , 设置迭代 计数器 b = 01
0, 其他 计算或更新划分矩阵 U ( b) 1
n
ΔN i ≤ G 1, 1 ≤
11 期
尹震飚等 : 基于零件相似性特征的大规模下料分组优化方法
1443
此 ,纯粹的算法改进将很难同时解决这 2 个问题 ,引 入新的解决途径很有必要1 要解决大规模下料问题 , 最直接的方法就是分 组优化1 其基本思路是将原问题分成若干组 , 通过 对这些组分别求解来代替直接求解1 华中平等[ 5 ] 根 据实践经验提出了一种零件分组原则 — — — 4 种零件 分组法 ,其基本思路是先取 2 个大零件 ,再取 2 个小 零件 ,4 种零件成为一组1 该方法的优点是考虑了组 内零件的大小搭配 ,且时间效率很高 ; 不足之处是分 组过于强硬 ,很有可能导致最终的材料利用率下降1 文献 [ 627 ] 提出了利用分布式算法来解决大规模下 料问题 ,这类方法虽然充分利用了网络资源 ,但并未 研究如何初始化各个分布点的下料任务 , 所以无法 保证材料利用率更优1 由此可见 , 一般的分组优化 方法往往只是考虑了拆分问题 , 却未保证如何拆分 更合理1 因此 , 提出一种能获得高质量分组的分组 优化方法将十分具有应用价值1 基于此 , 本文提出 基于零件相似性特征的分组优化方法 , 以期在提高 时间效率的同时 ,维持和提高材料利用率1
收稿日期 :2007 - 01 - 30 ; 修回日期 :2007 - 03 - 291 基金项目 : 国家自然科学基金 ( 50475062) ; 国家科技支撑计划课题 ( 2006BAF02A03) 1 尹震飚 ,男 ,1982 年生 ,硕士 ,主要研究方向为 CAD 、 优化下料等1 阎春平 ,男 ,1973 年生 , 博士 , 副教授 , 硕士生导师 , 主要研究方向为制造业信 息化 CADΠ CAM1 刘 飞 ,男 ,1948 年生 ,博士 ,教授 ,博士生导师 ,主要研究方向为制造系统工程 、 制造自动化1 曹智慧 , 男 ,1981 年生 , 硕士 , 主 要研究方向为 CAD 等1
A Grouping Optimization Method f or Solving Large2Scale Cutting Stock Problem Based on the Similarity of Parts
Yin Zhenbiao Yan Chunping Liu Fei Cao Zhihui
3 个重要组成部分1 优化部分由优化算法来承担 ,本
2 实现技术
211 聚类分析
文略1 分组部分的原理如图 1 所示 , 其基本思路是 先根据零件的总体分布特征和相似性特征等将下料 零件分成 c 个相似组 , 然后按一定的策略分别从各 个相似组中提取部分零件构成一个分组 , 如此重复 , 直到共产生 G 个分组1 该思路之所以可行基于 2 点 考虑 :1) 相似组内的零件在尺寸上很近似 , 在下料 方案中它们之间可近似替代 ; 2 ) 如此宏观分配零 件 ,可避免部分配合性较强的零件在下料方案中过 于集中 ,将有利于获得全局更优解1 补偿部分通过 一定的信息反馈实现对分组的动态调整 , 达到巩固 和提高分组效果的作用1
( College of Mechanical Engi neeri ng , Chongqi ng U niversity , Chongqi ng 400030)
Abstract A new grouping optimization met hod based on t he similarity of part s is proposed , which is intended to solve t he low2efficiency and local optimization problems in large2scale cutting stock problem (L CSP ) 1 By using HCM algorit hm , all t he part s are clustered at first 1 Then , t he part2clusters are recombined into several part2groups by considering t he computer hardware conditions and t he optimization algorit hm’ s characteristics1 The L CSP is decomposed into several small2scale cutting stock problem ( SCSP) 1 After t hat , all t he SCSPs are solved separately1 For every pair of two adjacent SCSPs , a compensation st rategy is adopted to adjust part s in different groups1 Event ually , t he result of t he L CSP is obtained by combining all t he result s of t he SCSPs1 Compared wit h t he general optimization algorit hms , t he proposed met hod is highly effective bot h in time2efficiency and utilization ratio of materials1 Key words optimization ; cutting stock ; similarity2based grouping
基于零件相似性特征的分组优化方法在分组上 形成了一个闭环 , 这是该方法与一般的分组优化方 法的最大不同之处1 其实现流程如图 2 所示1
图2 基于零件相似性特征的分组优化方法的实现流程
1 基于零件相似性特征的分组优化流程
要实现对大规模下料问题的高质量拆分 , 考察 下料特征是关键1 在诸多的下料特征中 , 零件的相 似性特征是十分重要的1 以该特征为基础 , 可以实 现对原大规模下料问题的较理想的拆分1 基于零件 相似性特征的分组优化方法包含分组 、 优化和补偿