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| 編輯推薦： |
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本书对包括下料优化技术在内的金属结构件制造中的若干优化问题及其MES系统进行了较为系统深入的研究，并结合重型机器、工程机械、专用车辆、港口机械、钢结构、船舶、桥梁、变压器等制造行业开展应用研究，是我们近年来在金属结构件制造优化领域相关理论研究与应用成果的总结。
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| 內容簡介： |
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本书主要基于工业和信息化部智能制造专项“轨道交通盾构机智能制造新模式”（工信厅装函[2017]468号）子课题“基于三维研发平台的自动套料系统”、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“基于迁移学习的典型重工行业智能套料理论与方法研究”（2019kfyXKJC043）、三峡大学开放实验室基金项目“复杂水电机械结构件焊接过程智能调度优化研究”（2017KJX10）、国家自然科学基金项目“基于迁移学习与知识复用的智能套料理论与方法研究”（51975231）、宜昌市科技局自然科学研究项目“板材套料与切割并行机调度协同优化研究”（A20-3-008）等研究成果，介绍了下料优化、生产调度优化及两者的综合优化方法等，以及基于这些研究成果所开发的相关软件系统及应用情况。本书可作为机械类专业、工业工程等专业研究生参考，也可供重型机器、工程机械、专用车辆、港口机械、钢结构、船舶、桥梁、变压器等制造行业工程技术人员参考。
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| 關於作者： |
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饶运清，博士，华中科技大学机械科学与工程学院二级教授，博士生导师。主讲《生产云运作管理》（本科）、《制造执行系统技术及其应用》（研究生）等课程。长期从事智能优化与智能制造、制造执行系统（MES）与数字化车间等领域的教学、科研与应用开发工作，获国家发明专利授权10项，发表学术论文200余篇（其中SCI/EI收录百余篇），出版学术专著4部，编著教材1部、参编1部。获国家科技进步奖二等奖1项，省部级科技进步奖一等奖2项。
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| 目錄：
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第1章绪论(1)
1.1金属结构件制造流程及特点(1)
1.2金属结构件制造中的有关优化问题(2)
1.2.1原材料下料优化问题(3)
1.2.2车间生产调度优化问题(6)
1.3相关优化技术国内外研究概况(9)
1.3.1下料优化技术(9)
1.3.2生产调度优化技术(10)
1.4本书的主要内容与结构(15)
本章参考文献(16)
第2章型材切割下料优化(25)
2.1型材下料优化问题特点及常用求解方法(25)
2.2型材下料问题的数学模型(28)
2.2.1单一规格原材料下料问题的数学模型(28)
2.2.2多规格原材料下料问题的数学模型(29)
2.3型材下料问题的启发式算法(30)
2.3.1启发式求解算法(30)
2.3.2切割方式的计算方法(31)
2.3.3实例计算与分析(33)
2.4型材下料问题的遗传算法(40)
2.4.1定长编码的遗传算法(40)
2.4.2实例计算与分析(41)
2.5本章小结(45)
本章参考文献(45)
第3章钢板切割下料规划(48)
3.1下料零件分组优化(48)
3.1.1按工艺相似性对下料零件分组(48)
3.1.2按形状特征对下料零件分组(50)
3.1.3人工神经网络算法求解零件分组映射关系(54)
3.1.4实例验证与讨论(57)
3.2套料规划(60)
3.2.1套料规划问题的数学模型(60)
3.2.2套料规划问题的求解框架(61)
3.2.3套料规划实例(63)
3.3钢板规格优化(64)
3.3.1钢板规格优化数学模型(64)
3.3.2基于遗传算法的钢板规格优化模型求解(67)
3.3.3实验验证及分析(71)
3.4本章小结(74)
本章参考文献(74)
第4章钢板套料切割路径优化(76)
4.1切割路径优化问题描述与数学建模(76)
4.1.1切割起点的选取问题(76)
4.1.2切割顺序的排序问题(77)
4.2切割路径优化的启发式算法(79)
4.2.1套料图中的零件位置关系(79)
4.2.2两种启发式排序算法(82)
4.2.3切割起点局部优化算法(86)
4.3切割路径优化的智能算法(89)
4.3.1切割起点选取的优化策略(89)
4.3.2切割路径优化问题的蚁群算法(91)
4.3.3试验结果与讨论(94)
4.4特殊切割路径优化算法(98)
4.4.1防碰撞切割路径优化(98)
4.4.2共边切割路径优化(103)
4.5本章小结(108)
本章参考文献(108)
第5章钢板切割下料生产调度优化(110)
5.1钢板切割调度问题描述(110)
5.2考虑完工时间的建模与启发式求解算法(113)
5.2.1考虑完工时间的钢板切割调度优化问题建模(113)
5.2.2基于启发式规则的钢板切割调度优化方法(115)
5.3.3算例分析(118)
5.3考虑完工时间和交货期的双目标建模与智能求解算法(121)
5.3.1钢板切割双目标调度优化问题建模(121)
5.3.2基于局部搜索的LNSGAⅢ算法设计与数值试验(124)
5.3.3数值实验及结果分析(131)
5.4考虑成本的建模与改进的灰狼求解算法(139)
5.4.1考虑成本的钢板切割调度优化问题建模(139)
5.4.2求解算法设计(141)
5.4.3数值实验及结果分析(145)
5.5本章小结(148)
本章参考文献(149)
第6章大型构件焊接生产调度优化(152)
6.1焊接调度问题描述及其研究现状(152)
6.2焊接生产调度模型建立及算法设计(154)
6.2.1问题描述(154)
6.2.2考虑总拖期和机器负荷的数学模型建立(155)
6.2.3基于重启策略的RNSGAⅢ算法设计(156)
6.2.4数值实验设计及结果对比分析(159)
6.3大型焊接件绿色调度问题建模与算法设计(165)
6.3.1模型假设与符号定义(165)
6.3.2考虑最大完工时间和总能耗的模型建立(166)
6.3.3改进灰狼算法的设计(168)
6.3.4实验及结果分析(171)
6.4本章小结(176)
本章参考文献(176)
第7章结构件制造多车间协同调度优化(178)
7.1切割与机加工车间协同调度问题建模与求解(178)
7.1.1切割与机加工车间协同调度问题建模(179)
7.1.2基于协同奔袭策略的CDGWO算法设计与试验分析(181)
7.1.3试验结果及对比(185)
7.2机加工与焊接车间协同调度问题建模与求解(187)
7.2.1机加工与焊接车间调度特点描述(187)
7.2.2基于调度规则的MGWOⅡ算法设计(190)
7.2.3实验设计与算例分析(193)
7.3切割机加工焊接三车间协同调度问题建模与求解(197)
7.3.1三车间协同调度问题建模(197)
7.3.2基于参考点集的EBGWO算法设计(200)
7.3.3算法对比(203)
7.4本章小结(210)
本章参考文献(210)
第8章多排料方案下的结构件生产调度优化(212)
8.1问题描述与分析(212)
8.2多种排料方案下的生产调度优化问题建模(215)
8.3基于蚁群算法与递阶遗传算法的求解框架(217)
8.3.1算法概述(217)
8.3.2蚁群算法选择排料方案(219)
8.3.3递阶遗传算法求解调度方案(221)
8.4实例验证(226)
8.5本章小结(230)
本章参考文献(230)
第9章金属结构件制造优化平台开发与应用(232)
9.1优化平台开发(232)
9.1.1平台总体架构(232)
9.1.2工作流程(235)
9.1.3网络结构及车间部署(236)
9.1.4主要功能模块(237)
9.2SmartPlatform应用案例一(244)
9.2.1应用背景介绍(245)
9.2.2基于SmartPlatform的解决方案(246)
9.2.3应用效果与优化实例(248)
9.3SmartPlatform应用案例二(252)
9.3.1应用背景介绍(252)
9.3.2总体应用架构及主要功能模块(253)
9.3.3应用效果与优化实例(256)
9.4本章小结(257)
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| 內容試閱：
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金属结构件是重型机械产品的重要部件，广泛应用于机械、船舶、桥梁、建筑等行业。金属结构件种类繁多，产品结构复杂，制造周期长，原材料成本在产品成本构成中占比大，而且往往采用多品种小批量的生产模式，这些特点使得金属结构件的制造过程较为复杂，其制造成本与生产效率一直是相关行业持续关注的热点。以工程机械为例，其总材料消耗的70%以上都源自金属结构件。然而，由于技术、管理及传统习惯等原因，目前制造优化技术在我国金属结构件制造中的应用还非常有限，基本处于起步阶段，很多企业仍停留于传统生产模式，制约着相关行业的发展。在金属结构件制造中，如何通过优化技术的应用来提高生产效率、降低制造成本，是所有金属结构件制造企业所面临的共同课题。原材料下料优化与各制造工序的生产调度优化是金属结构件制造优化技术的核心内容。金属结构件所消耗的金属原材料主要有钢板与型材，其下料优化对于节省原材料、降低产品成本具有直接而重要的意义。金属结构件的制造环节包含切割下料、机械加工、折弯成形、焊接组合等多种不同类型的制造工艺，生产过程中的工件涉及分形、变形、组形等多种形态变化，各类工艺车间的生产调度模式迥异，而且各车间之间的工艺关联度高，产品齐套性要求严，这些都给金属结构件的生产调度优化带来了很大的挑战，传统通用的调度方法不能完全适用于金属结构件制造场景。目前，对结构件制造过程中多类复杂调度问题，缺乏较为成熟的理论方法与优化工具，生产过程中极易出现生产现场混乱而导致产品延期交付等问题，因此非常有必要对金属结构件制造过程进行科学合理的生产调度与协同，从而改善产品齐套性，减少在制品库存，提高生产效率，缩短产品生产周期。本书作者所在团队自20世纪90年代初开始下料优化问题的研究及应用开发，是国内较早开展该领域研究的团队之一，其研发成果在实际生产中得到成功应用。近年来，在工业和信息化部智能制造专项、国家自然科学基金等项目的支持下，我们结合不断发展的智能优化技术，对包括下料优化技术在内的金属结构件制造中的若干优化问题及其MES系统进行了较为系统深入的研究，并与相关企业紧密合作，在重型机器、工程机械、专用车辆、港口机械、钢结构、船舶、桥梁、变压器等制造行业开展应用研究，取得了较大的经济效益和社会效益。本书是我们近年来在金属结构件制造优化领域相关理论研究与应用成果的总结，主要内容涉及下料优化、生产调度优化及两者的综合优化方法等，以及基于这些研究成果所开发的相关软件系统及应用情况。本书的研究工作先后得到了工业和信息化部智能制造专项“轨道交通盾构机智能制造新模式”(工信厅装函〔2017〕468号)子课题“基于三维研发平台的自动套料系统”、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“基于迁移学习的典型重工行业智能套料理论与方法研究”(2019kfyXKJC043)、三峡大学开放实验室基金项目“复杂水电机械结构件焊接过程智能调度优化研究”(2017KJX10)、国家自然科学基金项目“基于迁移学习与知识复用的智能套料理论与方法研究”(51975231)、宜昌市科学技术局自然科学研究项目“板材套料与切割并行机调度协同优化研究”(A203008)等项目，以及若干企业横向合作课题的支持。此外，在研究成果的应用验证及实际应用方面还得到了诸多实施企业的大力支持，感谢他们为本书的相关研究，特别是在制造优化平台的实用化方面提供的有益帮助和宝贵建议。感谢作者所在课题组的博士研究生周玉宇、戚得众等，以及硕士研究生祝胜兰、曹德列、吕亚军、孙鑫、熊焕鑫等，他们富有价值的研究工作为本书的撰写提供了大量素材。感谢徐佳泰、杨飘若、关锋、向宠宠、孙艾文、李金雄等研究生为本书的文字校订所做的工作。特别感谢本书参考文献的作者们，感谢华中科技大学出版社的支持，感谢万亚军编辑为本书的出版所付出的努力。作为探索性研究成果，本书难免存在疏漏与不足之处，敬请各位行业内专家和广大读者不吝批评指正。作者2022年1月
金属结构件是重型机械产品的重要部件，广泛应用于机械、船舶、桥梁、建筑等行业。金属结构件种类繁多，产品结构复杂，制造周期长，原材料成本在产品成本构成中占比大，而且往往采用多品种小批量的生产模式，这些特点使得金属结构件的制造过程较为复杂，其制造成本与生产效率一直是相关行业持续关注的热点。以工程机械为例，其总材料消耗的70%以上都源自金属结构件。然而，由于技术、管理及传统习惯等原因，目前制造优化技术在我国金属结构件制造中的应用还非常有限，基本处于起步阶段，很多企业仍停留于传统生产模式，制约着相关行业的发展。在金属结构件制造中，如何通过优化技术的应用来提高生产效率、降低制造成本，是所有金属结构件制造企业所面临的共同课题。
原材料下料优化与各制造工序的生产调度优化是金属结构件制造优化技术的核心内容。金属结构件所消耗的金属原材料主要有钢板与型材，其下料优化对于节省原材料、降低产品成本具有直接而重要的意义。金属结构件的制造环节包含切割下料、机械加工、折弯成形、焊接组合等多种不同类型的制造工艺，生产过程中的工件涉及分形、变形、组形等多种形态变化，各类工艺车间的生产调度模式迥异，而且各车间之间的工艺关联度高，产品齐套性要求严，这些都给金属结构件的生产调度优化带来了很大的挑战，传统通用的调度方法不能完全适用于金属结构件制造场景。目前，对结构件制造过程中多类复杂调度问题，缺乏较为成熟的理论方法与优化工具，生产过程中极易出现生产现场混乱而导致产品延期交付等问题，因此非常有必要对金属结构件制造过程进行科学合理的生产调度与协同，从而改善产品齐套性，减少在制品库存，提高生产效率，缩短产品生产周期。
本书作者所在团队自20世纪90年代初开始下料优化问题的研究及应用开发，是国内较早开展该领域研究的团队之一，其研发成果在实际生产中得到成功应用。近年来，在工业和信息化部智能制造专项、国家自然科学基金等项目的支持下，我们结合不断发展的智能优化技术，对包括下料优化技术在内的金属结构件制造中的若干优化问题及其MES系统进行了较为系统深入的研究，并与相关企业紧密合作，在重型机器、工程机械、专用车辆、港口机械、钢结构、船舶、桥梁、变压器等制造行业开展应用研究，取得了较大的经济效益和社会效益。本书是我们近年来在金属结构件制造优化领域相关理论研究与应用成果的总结，主要内容涉及下料优化、生产调度优化及两者的综合优化方法等，以及基于这些研究成果所开发的相关软件系统及应用情况。
本书的研究工作先后得到了工业和信息化部智能制造专项“轨道交通盾构机智能制造新模式”(工信厅装函〔2017〕468号)子课题“基于三维研发平台的自动套料系统”、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“基于迁移学习的典型重工行业智能套料理论与方法研究”(2019kfyXKJC043)、三峡大学开放实验室基金项目“复杂水电机械结构件焊接过程智能调度优化研究”(2017KJX10)、国家自然科学基金项目“基于迁移学习与知识复用的智能套料理论与方法研究”(51975231)、宜昌市科学技术局自然科学研究项目“板材套料与切割并行机调度协同优化研究”(A203008)等项目，以及若干企业横向合作课题的支持。此外，在研究成果的应用验证及实际应用方面还得到了诸多实施企业的大力支持，感谢他们为本书的相关研究，特别是在制造优化平台的实用化方面提供的有益帮助和宝贵建议。
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