Программа оптимизации раскроя - ДСП, фанеры, стекла, металла, профильного материала. Есть программа расчёта линии врезки труб с различными задаваемыми. Раскрой - скачать Раскрой 6.54.121, Раскрой - Программа раскроя позволяет производить построение карты оптимизированного. Программа оптимизации линейного раскроя материала на базе 1С Оптимизация раскроя длинномерных материалов: подоконника, профиля, трубы. Программа оптимизации раскроя стекла и профиля Opty-Way, MaxCut, PerfectCut, Cutting Линейный раскрой (профиль, труба, бревно). Экономичный распил. Раскрой линейных изделий, таких как арматура, брус, кабель, пруты и т.п. Доска обрезная Изображение Труба профильная.
Экономичный линейный раскрой материалов (раскрой погонажа) актуален для многих отраслей производства и в строительстве. Это — распил бревен и досок в деревообработке, резка прутков, арматурных стержней, уголков, швеллеров, труб, двутавров на заготовки.в производстве металлоконструкций и машиностроении, поперечный раскрой рулонов с бумагой и тканью в целлюлозной и легкой промышленности.
Не смотря на кажущуюся простоту, решение задач линейного раскроя является весьма не легким, но стоящим делом. Внедрение научного подхода к раскрою погонажных материалов позволяет снизить расходы на них иногда более чем на 10%! Дочитайте статью до конца и убедитесь в правоте этих слов.
Эмулятор банкомата приватбанк. Feb 28, 2013 - Статья по теме: Как пользоваться банкоматом ПриватБанка. Тренажер банкомата позволит освоить следующий порядок действий. Симулятор банкомата. Introduceti cardul pentru a initia. CARDULUI, VA RUGAM SA ANUNTATI DE. THE BANK AT ONCE AT THE TELEPHONE. Какие операции Вы можете осуществлять при помощи банкомата ПриватБанка? После того, как Вы вставили в банкомат карту и ввели ПИН-код,.
Jul 11, 2015 - трафареты цветы ромашки Большая Свадебная ромашка для выкупа. Трафареты цветы ромашки рукоделие синонимы трафареты. ИЩУ: Ромашка для выкупа невесты шаблон. Если наступил, например, на Конкурсы на выкуп невесты 31 янв 2011 Выкуп невесты это общеизвестная. Jul 22, 2009 - Девушки, помогите придумать, какие числа можно написать на ромашку для выкупа? Конкурс конечно стандартный, но хочется. Свадебный конкурс Ромашка – традиционно является частью выкупа невесты. В этот момент жених доказывает свою преданность будущей супруге,. 6 days ago - Изготовление ромашки своими руками с помощью трафарета. Какие подготовить вопросы для ромашки на выкуп невесты?
Программа Раскрой Труб
Рассматриваемая тема относится к задачам линейного программирования. Для решения таких задач ученые в последние 70 лет придумали несколько различных методов. Метод индексов Л.В. Канторовича и В.А.
Залгаллера при определенном навыке позволяет «вручную» без использования вычислительной техники эффектно выполнять линейный раскрой. Любопытным читателям рекомендую с этим методом ознакомиться, прочитав книгу вышеназванных авторов «Рациональный раскрой промышленных материалов». Симплекс-метод, основанный на идеях Л.В. Канторовича, был описан и детально разработан рядом ученых из США в середине 20 века. Надстройка MS Excel «Поиск решения» (Solver) использует этот алгоритм. Именно с помощью этого метода и Excel мы будем в этой статье решать задачу линейного раскроя. Позже появились и получили развитие генетический, жадный и муравьиный алгоритмы.
Однако, ограничимся их перечислением и перейдем к делу, не забираясь в дебри теорий (хотя там, «в дебрях», очень интересно). Включим Excel и на простом примере порезки металлических стержней на детали познакомимся с одним из способов решения практических задач линейного раскроя. Часто математики эту задачу называют «задачей о распиле». Исходные данные для примера я не стал придумывать, а взял из статьи Покровского М.А.
«Минимизация неизбежных потерь материалов в промышленном производстве при их раскрое на штучные заготовки» опубликованной в №5 (май 2015) электронного научно-технического журнала «Инженерный вестник» издаваемого ФГБОУ ВПО «МГТУ им. Баумана» (ссылка: engbul.
Ru / doc /775784. Цель, которую я преследовал – сравнить полученные результаты решения задачи. Пример решения задачи линейного раскроя в MS Excel. Договоримся, что: 1. Заготовки – это исходный материал в виде прутков, полос, стержней и т.д. Одинаковой длины. 2. Детали – это элементы, которые необходимо получить, разрезав исходные заготовки на части. 3. Ширина пила, реза, руба принята равной нулю.
Условие задачи: Для комплектации одного из заказов заготовительный участок должен порубить на комбинированных ножницах из одинаковых прутков-заготовок длиной 1500 мм три типоразмера деталей: 151 штуку длиной 330 мм 206 штук длиной 270 мм 163 штуки длиной 190 мм Требуется найти оптимальный план раскроя, использующий минимальное количество материала и дающий, соответственно, минимальное количество отходов. Исходные данные: 1. Длину исходных заготовок L з в миллиметрах записываем в объединенную ячейку D3E3F3: 1500 2. Присваиваем номера i всем типоразмерам деталей, начиная от самой длинной и заканчивая самой короткой в ячейках D4; E4; F4: 1; 2; 3 3. Длины деталей L д i в миллиметрах пишем в D5; E5; F5: 330; 270; 190 4. Количество деталей N д i в штуках заносим в D6; E6; F6: 151; 206; 163 5.Приступаем к очень важному этапу – заполнению вариантов раскроев. Необходимо запомнить и понять 2 принципа выполнения этой работы. 1. Длины отходов должны быть меньше самой маленькой детали ( 0. Добавить в раскрой деталь №2 или деталь №3 также невозможно, поэтому оставляем пустыми ячейки E7 и F7: Вариант раскроя №2: Уменьшаем на 1 от предыдущего варианта количество деталей №1 и записываем в D8: 3 Пробуем добавить 2 детали №2 – не получается, поэтому дополняем в E8: 1 Остается возможность дополнить раскрой деталью №3. Заносим в F8: 1 Придерживаясь озвученных принципов, заполняем по аналогии все возможные в данном случае 18 вариантов раскроев.
Сделав пару-тройку таблиц вариантов раскроев самостоятельно, вы уясните логику действий и будете тратить считанные минуты на эту работу. Если при раскрое не выполняется первый принцип, то ячейка с длиной отхода автоматически окрашивается в красный цвет. Условное форматирование, примененное к ячейкам G7G24, наглядно поможет вам в этой работе. В ячейках H7H24 ничего не пишем! Они используются для вывода результата решения! Прошу уважающих труд автора скачать файл с примером после подписки на анонсы статей. Подписные окна расположены в конце статьи и наверху страницы.
Ссылка на скачивание файла с примером: (xls 38,5KB). Подготовка к решению:. В ячейках G7G24 вычисляются длины отходов (обрезков), остающиеся в результате выполнения раскроев, по формуле Lo j = L з— Σ ( L д i. N д ij ) 6. Количество деталей каждого типоразмера, изготовленных по всем примененным вариантам раскроя, будут подсчитываться в ячейках D26, E26 и F26 по формуле N д i расч = Σ ( N д ij. N з j ) Количество деталей в найденном в конце решения плане раскроя должно полностью соответствовать заданному количеству деталей! Необходимое число заготовок для выполнения оптимального плана раскроя будет определяться в объединенной ячейке D27E27F27 по формуле N з расч= Σ N з j 8.
Общая длина всех заготовок, необходимых чтобы выполнить линейный раскрой всех деталей будет подсчитываться в объединенной ячейке D28E28F28 по формуле L з Σ = L з. N з расч 9.
Общая длина всех отходов, получаемых при выполнении найденного плана раскроя, будет считаться в объединенной ячейке D29E29F29 по формуле L о Σ = Σ ( L о j. N з j ) 10. Доля отходов, полученных при выполнении оптимального плана линейного раскроя от общего количества использованного материала, будет вычисляться в объединенной ячейке D30E30F30 по формуле Ωo = Lо Σ/ Lз Σ Решение: Подготовка завершена, определены 18 вариантов наиболее оптимальных раскроев одной заготовки на детали и вписаны все необходимые формулы.
Теперь предстоит решить главную задачу: определить оптимальный план раскроя – сколько заготовок, и по каким вариантам раскроев резать, чтобы в итоге получить все необходимые детали в нужном количестве при минимуме отходов. 1. Выбираем в главном меню «Сервис» - «Поиск решения». 2. В появившемся одноименном окне «Поиск решения» производим настройки. 2.1. Назначаем целевой функцией общую длину отходов Lо Σ и вводим ссылку в окно целевой ячейки. 2.2. Устанавливаем переключатель «Равной:» в положение «минимальному значению». 2.3. Указываем ячейки с переменными Nз j в окне «Изменяя ячейки». 2.4. Вводим ограничения в одноименное окно.
В качестве условий указываем необходимость равенства заданного Nд i и расчетного Nд iрасч количества деталей, а так же на переменные Nз j – расчетное количество заготовок по вариантам раскроев – накладываем ограничение: это должны быть целые числа. 3. Нажимаем кнопку «Параметры» и в выпавшем окне «Параметры поиска решения» выполняем настройки так, как показано на следующем скриншоте. Закрываем окно кнопкой «ОК».
4.В окне «Поиск решения» нажимаем кнопку «Выполнить» и ждем, пока Excel найдет решение. Это может длиться несколько минут. 5.После сохранения найденного решения кнопкой «ОК», результаты отобразятся в ячейках H7.H24 на листе Excel. На следующей картинке показан найденный оптимальный линейный раскройный план. Линейный раскрой в Excel заготовок для задач подобных рассмотренной в этой статье выполняется описанным выше методом за 10-15 минут! «Вручную», не зная метод индексов Канторовича, за такое время решения не найдешь. Запустив «Поиск решения» несколько раз при разных параметрах поиска, удалось найти 5 различных планов рубки заготовок.
Все 5 планов требуют одинаковое число заготовок – 93 и дают отходов всего 2,21%!!! Эти планы почти на 6% лучше, чем план, рассчитанный Покровским и более чем на 10% экономичнее «Традиционного» плана (смотри ссылку на первоисточник в первой части статьи). Очень достойный результат достигнут быстро и без применения дорогостоящих программ. Следует заметить, что надстройка Excel Solver («Поиск решения»), использующая симплекс-метод при решении задач линейного программирования, может работать не более чем с 200 переменными. В приложении к рассмотренной нами задаче линейного раскроя это означает, что количество раскроев не может превышать 200 вариантов. Для простых задач этого достаточно. Для более сложных задач следует попробовать применить «смесь» «жадного» алгоритма и симплексного метода Solver, отобрав из полного списка раскроев не более 200 самых экономичных.
Далее запасаемся терпением и добиваемся результатов. Можно попытаться разбить сложную задачу на несколько простых, но «уровень оптимальности» найденного решения будет при этом, скорее всего, ниже. Может быть, рассмотренный вариант решения вопросов линейного раскроя и не «высший пилотаж», но однозначно шаг вперед по сравнению с «традиционным» подходом на многих производствах. Использование надстройки MS Excel «Поиск решения» (Solver) было на блоге уже однажды рассмотрено в статье. Думаю, что этот замечательный инструмент достоин пристального внимания и еще не раз поможет изящно и быстро решить ряд новых нетривиальных задач. Ссылки на лучшие из бесплатных программ линейного раскроя, найденных мной в Сети: &attachid=7508 Программы по первым двум ссылкам решают рассмотренную задачу, используя 94 заготовки.
Первая программа на других тестах показала чуть лучшие результаты, чем вторая. 74 Программы по последним двум ссылкам реализуют жадные эвристики и выполняют линейный раскрой в задаче из статьи, используя аж целых 103 заготовки. Применение жадных алгоритмов оправдано в случаях необходимости снижения общего времени операции резки при слишком большом количестве вариантов раскроев в более оптимальных планах. Ниже статьи в блоке «Отзывы» можете написать свои комментарии, уважаемые читатели. Введите Ваш e-mail. Тема линейного раскроя достаточно интересная, для себя решил двумя способами: 1.
Использование линейного программирования. Способ аналогичен тому, что здесь описан и является самым эффективным. Разбивается на два этапа: генерация рациональных (оптимальных по Паретто) схем раскроя, и дальнейшее построение модели и ее решение целочисленным симплекс методом. Можно использовать заготовки разного размера с ограничением или без ограничения их количества.
При этом основной упор делается при прочих равных условиях на максимизацию «полезного» остатка. 2й способ — решение как частный случай «задачи о рюкзаке» («сумма подмножеств»), в случае когда рюкзаков много. В основе решения динамическое программирование. Первый способ очень эффективен и позволяет найти наилучшее решение. Но при большом размере заготовки и большой вариативности и малых размерах деталей получается огромное количество схем раскроя.
Обойти ограничение в 200 ячеек можно используя альтернативные библиотеки для решения задач линейного программирования. При большом размере заготовки и малом у деталей, когда невозможно применить линейное программирование из за большого количества схем раскроя, 2й способ отлично справляется.
Программа Раскроя Трубы
Александр Воробьев 07 Дек 2015 16:03. Относительно «генетического» и «муравьиного» алгоритма. Сам не изучал и не применял эти методы для задачи линейного раскроя. Связывался с разработчиками оконных программ, где необходимо использовать одномерный и двухмерный (гильотинный) раскрой. «Генетический» алгоритм хорошо себя зарекомендовал для двухмерного раскроя. Думаю, что другого эффективного метода для 2D-раскроя не найти (полный перебор не применим на практике).
Раскрой будет зависеть на сколько качественно реализованы мутации. Для одномерного раскроя «генетический» алгоритм находит результат как правило не лучше, чем можно найти динамическим программированием за тоже время. Александр, а Вы используете на практике линейный раскрой? Хочу предложить сравнить разные алгоритмы на реальных данных. MichaelCH 08 Дек 2015 12:19. Относительно раскроя указанных данных. Их можно раскроить используя 93 заготовки.
Максимизация полезного остатка: 330.2 + 270 + 190.3 = 1500 (42 повторения), остаток — 0 330.2 +270.3 = 1470 (32 повторения), остаток — 30 270.4 + 190.2 = 1460 (17 повторений), остаток — 40 330.3 + 190.2 = 1370 (1 повторение), остаток — 130 190 = 190 (1 повторение), остаток — 1310 Использовано 5 различных вариантов схем раскроя, удалось сохранить полезный остаток размером 1310мм отходы (за вычетом полезного остатка) составили 0.42 + 30.32 + 40.17 + 130 = 1770мм, что составляет 1,27% от размера заготовок Вариант 2. Минимизация количества переходов: 330.2 + 270 + 190.3 = 1500 (27 повторений), остаток — 0 270.2 + 190.5 = 1490 (17 повторений), остаток — 10 330.2 + 270.3 = 1470 (49 повторений), остаток — 30 В результате получилось деталей чуть больше, чем требовалось: 330мм — 152шт (+1) 270мм — 208шт (+2) 190мм — 166шт (+3) При этом используется всего три различных варианта раскроя.
Александр Воробьев 08 Дек 2015 18:04. Да, чем меньше переходов, безусловно, тем лучше. Оба, предложенных Вами варианта, хороши! Думаю, их можно получить, используя описанный в статье метод, добавив иррациональные на первый взгляд раскрои и введя дополнительные ограничения. Конечно, при по-заказном производстве изготовление лишних деталей — это плохо, а вот получение делового остатка всего лишь в единственном экземпляре вместо металлолома — это здорово! Каким путем Вы получили представленные варианты решений? PS: MichaelCH, мы используем, хотя и нерегулярно, линейный раскрой.
Предложение по сравнению алгоритмов, конечно, принимается. MichaelCH 08 Дек 2015 19:52. Решение получил собственной реализацией задачи раскроя линейным программированием. Максимизация «полезного» остатка заложено в алгоритме. Снижение различных вариантов схем раскроя можно достичь за счет многократных генераций раскроев и выбора наиболее лучшего.
Данный процесс также автоматизирован. С другой стороны, какая разница получаются ли дополнительные детали или нет. Общее кол-во заготовок — 93шт, суммарный размер всех заготовок — 93.1500 = 139500мм необходимо получить детали: 330.151 + 270.206 + 190.163 = 136420мм общие отходы составят 120 = 3080мм или 2,21% (3080/139500 = 0,0221) В разных производствах по разному относятся к отходам и переналадке. В оконном производстве (и аналогичных) переналадка оборудования не важна, больше упор делается на сохранение «полезного» остатка, который можно использовать в дальнейшем. А, например, при раскрое рулонов пленки, уже не так важно, получаются ли остатки, все обрезки являются отходом. Важным фактором является именно переналадка (перестановка ножей), т.к. Эта процедуры достаточно трудоемкая.
Смогу подробнее ответить на Ваши вопросы по скайпу или почте (m-ch собака mail.ru). Артем 29 Янв 2016 15:20.
T-FLEX Раскрой Программа T-FLEX Раскрой является приложением к системе проектирования T-FLEX CAD и предназначена для автоматизации раскроя листовых материалов для различных видов резки. Программа точно и быстро рассчитывает схему раскроя деталей таким образом, чтобы отходы раскраиваемого материала были минимальны. Схемы раскроя могут быть оформлены в виде чертежей T-FLEX CAD и использованы для подготовки управляющих программ для станков с ЧПУ. Схема использования программы T-FLEX Раскрой. В T-FLEX Раскрое реализованы следующие типы раскроя материала:. линейный – раскрой заготовок в хлыстах;. гильотинный – получение оптимальных схем раскроя листового материала на детали прямоугольной формы сквозными резами;.
фигурный – получение оптимальных схем раскроя листового материала на детали произвольной формы. Работа в программе осуществляется в рамках проекта раскроя. Проект раскроя объединяет в себе исходные данные, параметры раскроя и результаты расчёта программы. В параметрах проекта осуществляются общие настройки, связанные с алгоритмом решения (зазоры и отступы, размеры деловых отходов, раскрой деталей в полостях, уровень оптимизации решателя и др.). В качестве исходных данных деталей и заготовок в программе могут использоваться контуры штриховок, загружаемые из одного или нескольких чертежей T-FLEX CAD. Помимо этого, габариты прямоугольных деталей и заготовок могут задаваться вручную в интерфейсе программы.