公开(公告)号：CN117236509A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311251577.5

申请日：2023-09-26

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郭保苏 ,  王永春 ,  孙万诚 ,  王真 ,  徐龙华 ,  黄水泉 ,  曲美娜 ,  许佂凯 ,  张迪嘉 ,  黄传真

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提供一种基于重叠分离的板材件排样方法及系统，涉及下料排样技术领域，首先根据待排样板材件的总面积和矩形母板的宽度对母板长度做出一定限制，使得全部待排样板材件不能完全排入矩形母板中，然后对能够排入矩形母板的板材件采取基于临界多边形的非重叠排样方法进行排样，对剩余不能排入母板的板材件采取基于临界多边形的允许重叠排样方法进行排样，充分利用无重叠排样中的一些中空的面积，最后基于板材件x坐标最小值升序排序对排入顺序进行微调，将全部待排样板材件排入没有长度限制的矩形母板中，得到最终的排样方案。本发明能够提高排样填充率和排样效率。

公开(公告)号：CN117973773A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410122677.6

申请日：2024-01-29

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郭保苏 ,  王永春 ,  孙万诚 ,  王真 ,  徐龙华 ,  黄水泉 ,  曲美娜 ,  许征凯 ,  张迪嘉 ,  黄传真

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/10 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及一种基于重叠分离顺序优化算法的不规则板材零件排样方法，属于大数据下料技术领域，其包括：S1、获取不规则板材零件和排样母板的信息，对板材零件进行预处理，确定初始排样；S2、使用临界多边形排样定位算法生成初始排样方案，通过重叠分离优化排样零件顺序和角度，搜索全局最优排样方案；S3、判定板材零件的全局最优排样方案是否满足输出条件，获取全局最优的板材零件排样方案。本发明对排样零件进行预组合，有效利用互补特征零件，降低排样问题的复杂度，提高算法效率；考虑排样布局和孔隙位置对零件排样顺序和排样角度进行优化，合理安排排样布局，提高排样空间利用率；通过重叠分离进行迭代优化，适应问题的复杂性和变化，逐步改进方案确保获得最优解。

公开(公告)号：CN117094440A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311072583.4

申请日：2023-08-24

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郭保苏 ,  孙万诚 ,  王永春 ,  马健明 ,  吴凤和

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明提供一种基于不规则石板动态滑动的矩形件下料方法及系统，涉及下料技术领域，其包括：将M个待下料的矩形石板件的外围轮廓图作为拼接集；对拼接集进行紧密拼接，得到拼接图；将任一不规则石板的外围轮廓图在拼接图内进行运动并将不规则石板的填充面积的最大时，将落在不规则石板内的N个矩形石板件的外围轮廓图作为不规则石板的下料方案；将剩余矩形石板件进行重新拼接，让第二块不规则石板进行运动；当所有矩形石板件均排入不规则石板后，得到最终的下料方案。本发明方案简单，没有复杂的边界判定，且优化效率高。

公开(公告)号：CN115392292A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202210917959.6

申请日：2022-08-01

Applicant: 燕山大学

Inventor： 郭保苏 ,  董昊 ,  乔朝辉 ,  孙万诚

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  B23Q17/09

Abstract: 本发明提供一种基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，其包括：采集机床加工过程中的刀具磨损数据，制作原始数据集；对原始数据集进行预处理，包括无效数据剔除、小波包变换和特征提取；将经过预处理的实验数据集输入到基于注意力循环神经网络的刀具磨损监测模型中进行迭代训练，当模型监测误差在规定之范围内，保存模型；在线采集刀具加工过程中的磨损信号，经过数据预处理后，输入到训练好的模型中，进行在线监测。本发明将注意力机制和循环神经网络交叉融合，构建了基于注意力循环神经网络的刀具磨损在线监测方法，可精准监测刀具磨损值，本方法具备良好的泛化能力与自适应能力以及良好的鲁棒性。