[发明专利]一种冲裁排样优化方法

说明书

技术领域

本发明是一种在冲压成形中用于冲裁工艺的冲裁排样优化方法，属于冲裁排样优化方法的改造技术。

背景技术

自然界实际存在的形式是经过漫长的自适应过程——演化过程而获得的。将这种演化规律和存在形式抽象化后可以产生某些优化计算方法，并能应用于现实中一些实际问题的求解。如遗传算法、神经网络方法、模拟退火算法、粒子群算法、竞选算法等就是模拟现实世界中的自然现象或其演化规律，其中一些算法在实际中已有大量研究和应用，这些优化算法各有特点和适用范围。

分布的物质在引力场中受引力的作用会产生运动，并经过漫长的时间逐步收缩到引力极值点。这是自然界中的一种典型物理现象，对这种物理现象进行抽象可以建立一种模拟引力收缩的演化算法，该方法可以用于一些实际优化问题的求解。

在冲压成形中，材料费约占到零件总成本的60％～80％，提高材料的利用率率是冲裁工艺中一个非常重要的问题。材料利用率的高低主要取决于排样方案的优劣，不同的排样方案对冲压加工的材料利用率有重要影响，因此，排样是冲压生产中一个非常关键的环节。随着计算机技术的发展，国内外学者对冲裁排样进行了深入研究，提出了如动画寻优法、平行线分割一步平移法、图形区域法、类多边形顶点算法等优化算法，也有将模拟退火、遗传算法等演化方法应用于冲裁排样优化，这些方法各有利弊和对冲裁零件的适用性。

发明内容

本发明的目的在于考虑上述问题而提供一种根据普通单排、普通双排、对头单排、对头双排等4种不同的排样形式，采用模拟引力收缩的演化算法实现对冲裁排样方案的优化的冲裁排样优化方法。

本发明的原理框图如图1所示，本发明的冲裁排样优化方法，包括有如下步骤：

1)根据冲裁零件和排样形式建立数学模型，确定排样优化目标函数和优化参数求解域，以目标函数值作为求解域内的质量分布建立一个对应的引力场；

2)在求解域内随机选取若干点，各点的坐标为排样参数；

3)将各选定点的初始速度和加速度设为0值；

4)根据求解域和目标函数设定演化计算的时间间隔dt；

5)计算各选定点的总引力大小；

6)根据各选定点总引力大小，计算各选定点运动的加速度、速度和位移，并最终得到各选定点的新坐标，即新排样方案的排样参数。

7)计算坐标位置更新后各选定点的目标函数值以及目标函数值最大点的坐标位置；

8)判断目标函数最大值和该目标函数值最大点的坐标是否在连续若干时间间隔内保持在计算精度范围内，如是，则获得最优排样方案及排样参数；

9)如否，则返回步骤5)，继续进行下一个演化计算过程，直到获得最优解；

上述目标函数值为材料利用率，各点的坐标为排样参数，目标函数值最大点的坐标为优化排样方案的排样参数；

上述步骤1)以冲裁排样的材料利用率目标函数值作为求解域内的质量分布建立一个对应的引力场。

上述步骤5)计算各选定点的总引力大小等于所有其它选定点与该点之间引力的总和，总引力大小表示为

Fi=Σj=1j≠inGMiMjR2]]>

式中，F_i为选定点i的总引力；G为引力常数，可根据求解排样参数的值域采用指定的数值或确定为某一范围内的随机数；M_i为选定点i的质量，即选定点的目标函数值；M_j为其它选定点j的质量，即j点的目标函数值；R为两点间的距离；n为随机选取点的总数。

通过上述步骤5)～9)引力、加速度、速度、位移和新坐标位置的循环计算，最终获得最佳排样方案的排样参数。