[发明专利]一种服装自动优化排料方法在审
申请号: | 201710171698.7 | 申请日: | 2017-03-21 |
公开(公告)号: | CN106971242A | 公开(公告)日: | 2017-07-21 |
发明(设计)人: | 汪朋朋;谢家骏;施群 | 申请(专利权)人: | 上海大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/04;G06N3/12 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 200444*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 服装 自动 优化 方法 | ||
技术领域
本发明是一种在服装加工中用于服装排料工艺的自动优化排料方法,属于计算机辅助排料技术。
背景技术
目前,服装生产企业的自动化程度越来越高,得益于服装CAD与服装数控裁剪、缝制设备的发展与应用,从样版设计、打版、放码、排料,到裁剪、缝制等生产工艺流程都可以借助于计算机完成,大大减少了人力成本。排料方法是服装CAD最为核心的方法之一,其性能直接影响企业裁剪用料的成本,对于高级服装面料及大批量生产来说,排料利用率是决定用料成本的主要因素。
服装排料问题属于不规则图形排料问题,主要包括样片最优排放位置确定和样片最优排放顺序确定两个问题。最小势能原理是将零件看作砂砾,母材看作玻璃瓶,通过不断摇晃“玻璃瓶”可以使“砂砾”排列更加密实。具体实施时,可通过在母材上布置等距的离散排样点,将样片平移到各个排样点上并进行旋转,使其重力势能最小从而确定其最优排放位置。
样片排放顺序对于排料利用率具有重要影响,固定顺序的排料得到的结果往往不是最优解。但由于N个样片存在N!种顺序,在目前的计算能力下无法在可接受的时间内找到最优排料顺序。遗传算法是基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法,它是一种有效的解决最优化问题的方法,因此本发明在排料时引入遗传算法,通过全局优化概率搜索来产生最佳的排料顺序,从而提高排料利用率。
发明内容
为了确定排料时样片最优排放位置和最优排放顺序的技术问题,本发明提供一种服装自动优化排料方法,在可接受的时间内得到排料的近似最优解,从而提高排料利用率。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种服装自动优化排料方法,包括以下步骤:
第一步,建立确定样片排放位置的数学模型
首先在母材上均匀布置离散排样点,将样片平移至有效排样点位置并进行旋转,求解样片在不同排样点及旋转角度下的重力势能,根据最小重力势能原理,确定样片在重力势能最小时的样片位置及旋转角度;
第二步,确定排料优化的适应度函数
根据一个给定的排料顺序,依次确定各样片在母材中的排放位置,当各样片均处于最小势能状态下,整个排版图的总势能最小,即可确定当前顺序下所有样片的最优排放位置和排料利用率,将排料利用率作为排料优化的适应度函数;
第三步,利用遗传算法对排料顺序进行优化搜索
1)对排料进行实数编码,构成优化排料算法中的个体Xm,一个个体即表示一种排料顺序;
2)设定优化搜索排料过程中的种群迭代次数G;
3)对种群中M个个体进行初始化,产生M种排料顺序;
4)分别按个体Xm对应的排料顺序,依次确定各样片的排放位置,计算当前排料顺序下的适应度函数fXm;
5)采用轮盘赌对种群中个体进行选择操作,引入精英选择机制,将种群中的最优个体直接遗传到下一代;
6)采用顺序交叉由一对父代个体Xi、Xj产生一对子代个体Xi′、Xj′;
7)按照一定的概率对种群中个体进行变异操作,防止种群早熟收敛;
8)判断迭代次数g是否小于设定的迭代次数G,如是,则返回步骤4),继续下一次的优化搜索排料;
9)如否,完成排料顺序优化搜索,输出最优排料结果。
如上所述第一步,确定样片最优排放位置时样片的重力势能为从右向左方向,重力势能大小EG=Gxc,xc为样片的形心
式中:样片多边形含有n个顶点,其中任一顶点的坐标为(xk,yk)(k=1,2,3,...,n)。
如上所述第一步,确定样片最优排放位置时,无效排样点的判断方法及访问避免:在确定样片位置时,母材上存在大量的无效排样点,避免访问无效排样点可以提高排料效率。
如上所述第二步,排料优化的适应度函数为排料利用率,适应度函数fXm的计算方法为
式中:fXm为个体Xm的适应度函数(m=1,2,3...M),EXm为个体Xm的排料利用率,L为样片占用母材的总长度,W为母材的宽度,Sn为样片n的面积(n=1,2,3...N)。
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