玻璃切割路徑生成和自動數控程式設計
學院_____機電工程學院_____
專業_機械設計自造及其自動化
（機械電子工程方向）___
年級班別________
學號學生姓名
指導教師
年月 摘要
本文主要介紹了二維矩形排樣知識和設計二維矩形玻璃切割路徑優化演算法。切割路徑的優化有著重要意義。理想的優化路徑能很好的提高生產效率、降低生產能耗，直接為企業創造良好的經濟效益。
通過對二維矩形排樣特點的研究、並基於tsp問題和遺傳演算法的啟發，設計出乙個計算量較小，優化結果理想的演算法。基於該優化演算法使用vb軟體設計出乙個程式，用於自動生成nc**。
關鍵詞：二維矩形排樣，二維矩形切割路徑，路徑優化，玻璃切割，nc**，
優化演算法
abstract
this article mainly introduced the knowledge of optimizing the two-dimensional layout and designing an optimization algorithm for cutting path of two-dimensional glass. optimization of cutting path has an important significance. an ideal optimization path can improve production efficiency and reduce production energy consumption, which is directly to create a good economic benefit for the enterprise.
through the study of the features of two-dimensional rectangular layout, and based on the tsp and genetic algorithm, i design a arithmetic with small amount of calculation but a ideal optimization results. based on the optimization algorithm, i design a program by vb for generating nc code automatically.
key words: two-dimensional rectangular layout, cutting path of two-dimensional rectangular layout, path optimization, glass cutting, nc code, optimization algorithm
目錄1 緒論 1
1.1 選題分析 1
1.2 當前玻璃切割方法簡介 1
1.3二維矩形排版知識及背景 2
1.4 二維矩形切割路徑優化知識、背景及研究意義 3
2 優化演算法設計 7
2.1 dxf檔案的結構及應用 7
2.2 二維矩形排樣優化結果的特點及其應用 8
2.3 基於tsp的路徑優化方式與應用 9
2.4 整體設計 9
3 實現程式編寫的軟體—vb 12
3.1 vb概述 12
3.2 物件導向的基本概念 13
3.3 vb的主要操作 13
4 切割路徑優化的**實現與分析 15
4.1 四個陣列的資料結構 15
4.2 平行原則的實現 16
4.3 最近與次近原則的實現 17
4.4 選取最優功能的實現 18
5 介面功能介紹及**分析 20
6 本設計生成的nc**分析 23
總結 24
參考文獻 25
致謝 26
1 緒論
1.1 選題分析
1.1.1引言
排樣下料問題是企業經常性面臨的生產問題。二維排樣結束後，特別是最低水平線式的排樣結果在進行具體切割是，需要選擇切割路徑，並進行其編碼。本設計主要設計針對二維矩形玻璃排樣結果切割路徑優化的方法，並設計程式，用以自動生成數控切割的nc**。
1.1.2 目標
本文最主要的目標是找到解決普通二維矩形玻璃切割路徑優化的方法，並介紹所設計的軟體，分析關鍵**。
1.1.3本設計的主要工作
（1）了解排樣和路徑優化的基本知識
（2）設計路徑選擇和優化方法
（3）實現數控程式生成的自動化
1.2 當前玻璃切割方法簡介
1.2.1 機械切割
玻璃的抗張應力低，在玻璃表切出切痕，並施加掰斷力，切痕處由於受到張應力而被切斷，這樣的方法稱為機械切割。機械切割主要包括：劃切、金剛石鋸切割、磨料切割等。
劃切是利用抗張應力低、玻璃脆性的效能，在切割路徑上切出切痕，造成區域性應力集中而易於折斷。如果在劃切時加註冷卻液，可提高切口和切割工具的壽命。該方法適用於小型玻璃原片的臨時切割，多見與小型銷售店面。
金剛石鋸是把金鋼砂顆粒鑲嵌在圓形鋸片邊緣的鋸齒部分而成，鋸切時多採用水做為冷卻液。也多應用與矽、陶瓷的切割。與普通輪鋸相比，金剛石鋸效率較高，但成本也較高。
1.2.2 火焰切割
火焰切割是利用高溫熔融玻璃或熱應力來實現切割。主要包括：熔斷切割、急冷切割、爆口、雷射切割等。
熔斷切割是利用熱源對切割路徑進行區域性熔融並同時用高速氣流衝擊使其斷開的方法。該方法需要高發熱量的增氧火焰。
急冷切割是利用狹窄噴火對切割路徑狹小範圍進行急速加熱，再用冷卻過的液體、氣體或切割刀片接觸加熱部位，借助熱應力將玻璃切斷。常用的冷卻切割工具有高壓空氣，合金刀片等。在保證加熱速度高時，急冷切割方法能實現高速切割。
爆口是利用金剛石或超硬合金在玻璃上造成切痕，再向切痕加熱，使切痕擴張致玻璃斷裂的方法。
雷射切割是採用雷射加工機，對不同厚度的玻璃採用不同雷射功率來切割的方法。雷射切割的切割速度較慢，在5mm/s左右，但斷口整潔，無需磨邊、洗滌、乾燥等工序。此外，在浮法生產線中雷射與金鋼砂刀組合起來用於切邊，可大大提高切割速度，又可省去附加的輔助工序。
1.2.3 特殊切割
水刀切割是典型的特殊切割方式，運用流體力學原理，利用高壓水經小噴頭形成高速射流來切割物體。水刀能進行全方位切割，沒有塵埃和切點，加砂切割能切斷所有高強度材料，切割邊緣品質優良等優點。水刀切割也是目前發展較好的綠色切割方法之一。
1.3二維矩形排版知識及背景
二維矩形排樣是指乙個或多個不同的矩形圖形在某個平面區域內排列的方式。在工程應用中，玻璃切割、鈑金下料、家具下料、皮革裁剪等都需要這樣的排樣優化，以提高材料的利用率。排樣問題的主要目標是在滿足相應加工工藝要求的前提下，最大程度地利用原材料。
對於昂貴的原材料來說，最優化的排樣，更是必不可少的。
二維矩形排樣大致可分為三類：單一矩形排樣、少種類多數量矩形排樣、多種類少數量矩形排樣。這三類排樣，最終大致上可用以下幾種排樣方式排樣：
1．直切方式[1]。如圖1．1所示。
2．t型排樣[1]。如圖1．2所示。
3．分段方式[1]。如圖1．3所示。
4．丁字形方式阻[2]。如圖1．4所示。
5．4塊分割方式[3]。如圖1．5所示。
圖1.1直切方式排樣圖1.2t型排樣
圖1.3分段排樣
圖1.4 丁字形排樣圖1.5四塊分割排樣
目前，優化問題方法主要有：蟻群演算法、粒子群演算法、遺傳演算法、模擬退火演算法、遺傳模擬退火演算法等。其中，遺傳演算法容易陷入區域性最優解，而模擬退火演算法則受到時間限制，如果沒有時間限制，則一定可以找到最優排樣方案。
因此，將兩者相結合，可以使遺傳演算法在一定範圍內跳出區域性最優解，也減少了演算法執行的時間，找到逼近最優解的排樣方案。蟻群演算法主要運用反饋原理來實現優化，從反饋中尋找反饋量大（即相對優）的方案，這樣也就得到近似最優解。粒子群演算法通過不斷調整排列順序，使得每乙個元素都具有自己本身的最佳位置，以逼近最優解。
詳細演算法思想參考下文。
1.4 二維矩形切割路徑優化知識、背景及研究意義
1.4.1切割路徑優化的背景及研究意義
切割問題從木材行業開始就已產生，直至現在的各行各業。從1維、1.5維到2維、甚至到3維，都已有不同程度的研究成果。
大多數研究成果都能找出逼近最優解，甚至在時間允許的情況下能找到最優解。下文將具體介紹2維的切割問題。
切割廣泛運用於各個行業、各種生產，如建築材料、家具、鈑金、玻璃等。優化的切割路徑，可以加快切割速度，減少機械損耗和能源消耗，直接產生經濟效益，從更高的角度看，可以減少能源負擔。
1.4.2 二維矩形切割路徑優化常用演算法
1.4.2.1 粒子群演算法[5 6]
粒子群優化演算法（particle swarm optimization-pso）的基本概念源於對鳥不是行為的研究[16]。在這個演算法中，將粒子群比做尋找乙個唯一食物的鳥群，食物代表最優解，每只鳥為乙個粒子，每個粒子代表一種可行解，每個粒子具有乙個速度，用於決定他們飛翔的方向和距離，粒子通過改變速度（即改變自身以逼近最優）來提高適應度，最終尋找到食物（找到最優解）。
圖1.6 粒子演算法程式框圖
在路徑優化中，食物代表最優解的線段排列順序，每只鳥代表一種線段排序方式。從其中一種排列順序開始，將一條線段排列在所有可能位置，選取其中最優的位置，即找出與該線段相連線可能性較高的線段，也相當於鳥群尋食中的一次速度和位置的調整。按照這種方式處理完所有線段，則算為一次迭代，通過多次迭代，找到近似最優解，也即找到距離食物最近的鳥的位置。
演算法程式框圖如圖1.6所示。
1.4.2.2 基本遺傳演算法[7]
遺傳演算法（genetic algorithms）是模擬生物在自然界中的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全域性優化搜尋演算法[17]。遺傳演算法是通過模擬自然界中的遺傳特性來實現的。在遺傳演算法中，染色體對應資料或陣列，染色體上的基因對應單個資料值。
不同基因排列的乙個染色體代表乙個可行解，一定數量的染色體構成乙個解的搜尋空間。通過選擇、交叉、變異運算，不斷生成新的染色體（即生成新的可行解），在這一過程中，通過優勝劣汰（適應度評價）的原則，不斷更新解的搜尋空間，直至找出最優解或達到預定迭代次數，以得到最終優化解。
在路徑優化中，對於乙個路徑方案（n條線段），假如對每條線段的乙個加工順序為t=（t1，t2，…，tn），tn對應於第n條線段，規定排序完1條線段，就從線段列表中將該零件劃去，直至全部線段處理完畢。將全部書序排列在一起得到乙個列表g=（g1，g2，…，gn）就可以表示乙個路徑方案，它為遺傳演算法的乙個個體的染色體。通過計算這個方案的路徑總長度，即可間接得到該染色體的適應度。
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