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摘要:
针对船体零件的排样问题,开发了基于智能算法的板材套料优化排样系统.该系统采用粒子群算法,并将免疫记忆和浓度机制引入算法提高了零件的排序优化速度.通过零件图形信息数据库管理模块和排样解码算法,实现图形的输入和编码、定位排放和正交靠接及自动计算生成最优排样结果.排样实例表明了该系统具有良好界面和人机交互功能,且有效提高了排样自动化程度和材料利用率.
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文献信息
篇名 船体零件智能优化排样系统的设计研究
来源期刊 船舶工程 学科 交通运输
关键词 船舶零件 粒子群算法 排样优化 系统设计
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 船舶舾装设备、修造工艺与造船材料
研究方向 页码范围 61-64
页数 分类号 U671.2
字数 3362字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-6982.2012.02.017
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 钟相强 安徽工程大学机械与汽车工程学院 42 104 5.0 7.0
2 梁利东 安徽工程大学机械与汽车工程学院 26 49 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
船舶零件
粒子群算法
排样优化
系统设计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
船舶工程
月刊
1000-6982
31-1281/U
大16开
上海市中山南二路851号
4-251
1978
chi
出版文献量(篇)
4527
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