一、关于截断切割问题的一个研究（论文文献综述）
宋腾[1]（2021）在《采煤机自动调高控制及其关键技术研究》文中研究表明本文深入分析了当前采煤机自动快速调高高度控制截割技术的企业应用前景,对研究中普遍存在的一些技术关键问题进行调研,采煤机在自动截面切割实际使用的物理介质不同的情况下,对采用螺旋滚筒自动截面切割的流体动力学物理特性进行了分析,对采煤机在不同煤岩切割界面上自动截面切割煤岩模型的自动高度采用辨认和智能识别,对采煤机自动快速调高高度控制截割模型技术的应用前景进行了深入研究,以期探讨一种方法,能够帮助企业找到更有效的解决方案。
黄修康[2]（2021）在《太阳能晶硅方锭截断用金刚石截断切割线制备工艺研究》文中指出
任然[3]（2020）在《高端液压支架与大采高智能化开采的研究与应用》文中研究指明煤矿作为我国的重要能源之一在开采技术上都是在不断地进行改革创新。本次研究通过对国内外大采高技术的现状分析,得出了对于煤矿开采技术中对于大采高液压支架造成影响的一些因素,并通过对其产生的原理进行分析的处理一些用于提升大采高工作面液压支架性能的一些方法,从而进一步的对7m煤层一次采全高液压技术进行了研究分析。
何秋澄[4]（2019）在《二维非规则一刀切排样问题研究》文中研究指明二维一刀切排样问题,即给定若干个形状不规则的待排件和多个相同规格的矩形可排区域（二维箱子）,在满足相互不重叠的情况下,把待排件放至可排区域内,并满足切割时的一刀切约束,使得所使用的箱子个数最小。二维一刀切排样问题主要应用在家具行业的非规则玻璃切割工业中,是典型的组合优化问题,也是NP完全问题,有着很高的计算复杂度,并具有深远的理论研究价值和实用价值。本文提出了二维非规则一刀切排样问题的启发式算法,该算法同时兼顾了排样的质量和速度,取得了良好的效果。主要内容如下:（1）针对文献中使用NFP进行定位时,存在计算复杂度高、计算量大,需要大量预处理的缺点,给出了新的启发式定位算法——移动装箱算法;（2）对一刀切切割顺序提出了多叉切割树的概念来减少计算量,以避免重复操作。并对可排件排样的先后顺序问题,提出了推广了的二维最大矩形算法。新算法利用优先队列对可排区域进行处理,同时给出了局部最优排样选择的启发式规则,利用更换切割顺序的方式巧妙实现了对部分区域的合并;（3）针对实际应用中非规则件可切割边数量可能过大,所引起的切割边数数量增加,计算耗时也随之增长的情况,本文利用一刀切规则中不同的切割顺序组合之间互不影响、对不同可排区域的选择顺序互不影响的条件,结合Golang语言层面对协程的支持而提出了相应的并行算法;（4）最后给出了完整的非递归启发式排样算法。并对其进行了数值实验及对比分析,验证了所提算法的正确性和有效性。数值结果表明,本文所提算法能够在保证材料利用率的同时极大地降低了整体时间消耗。
郑超[5]（2018）在《我国环形金刚石线锯技术在创新中发展》文中认为近十年来,国产金刚石长线锯在单晶硅、多晶硅切片开方以及蓝宝石切片方面获得迅速发展,同时环形金刚石线锯也悄然紧随其后,依靠线速度快,切割效率高,配套设备结构简单的独特优势,国内几家超硬材料工具企业大力投入,努力创新,并成功地应用到国产大型KDP晶体切割（切宽1000mm）、大型LBO晶体切割、多晶硅截断开方、蓝宝石薄片切割（切宽150～220mm）和各种靶材切割等诸多方面。尤其用于多晶硅截断的环线截断机,今年初已经小批量应用到江浙一带的代工厂中。切割量虽然不多,却初显在多晶硅、单晶硅贵重材料切割方面的独特优势。与其配套的线切割机也从单一的立式机发展到诸多品种。
安洁[6]（2018）在《基于Visual C++软件对石材加工截断切割最优问题的分析》文中研究指明本文以石材加工为背景,针对截断切割的问题,采用最短路模型和动态规划模型,借助于Visual C++软件编程,求解得到了使加工费用最小的切割方式。
王露[7]（2016）在《基于聚类和区域寻优的零部件排版启发式搜索算法研究》文中指出布局问题广泛存在于多种生产实践领域,诸如卫星舱布置、服装裁剪、板材下料和电子线路设计等领域,其研究具有理论价值和实际应用价值。Packing和Nesting问题,又称为装填问题和排版问题,是两类典型的布局问题。本文以课题来源单位大型起重机制造为背景,研究基于聚类和区域寻优的零部件排版问题。其特点是零部件种类繁多、形状差异很大且多为不规则形状。目前课题来源单位使用的是美国开发的排版软件SigmaNest10,但对于批量板材的大规模多形状零部件排版本问题求解却是不尽于人意,只好对其排版方案采用人工调整。为此,本文基于概率论、运筹学、计算机图形学和人工智能理论,对该问题展开研究,提出了解决瓶颈问题和技术难点的方法,申请了发明专利1项。本文的工作和创新如下:（1）提出了零部件CAD图形的DXF文件编码规则,开发了自动生成图元数据文件的软件。设计的编码规则和开发的软件适用于由线段、圆弧及圆图元组成多形状二维图形,图元数据文件包括其最小包络矩形。设计的算法的计算复杂度低,求解速度快。（2）提出了一种基于区域寻优的多形状零部件包络矩形排版的启发式搜索算法。基于区域寻优启发式搜索算法的排版方案,多形状二维零件间存在间隙。对此,本文进一步提出一种基于Lagrange乘子和kuhn-Tucker条件的邻界计算法,使得图形之间尽量靠紧,得到进一步优化的布局方案。（3）在批量钢板大规模多形状零件排版问题中,针对前面排版利用率高,后面排版利用率低这一难点,提出了一种基于聚类的启发式搜索算法,并且设计了排版流程步骤。通过对比实验表明,本文排版程序运行效率高,布局效果好,材料利用率较高。本文以某制造企业的大型起重机零部件排版问题为研究背景,针对单块矩形板排版问题,提出了基于区域寻优的启发式搜索算法和基于Lagrange乘子和kuhn-Tucker条件的邻界计算法;针对批量矩形钢板大规模多形状零部件排版问题,提出了一种基于聚类的启发式搜索算法。通过实验对比,得出本文算法具有较好的性能。
阚方[8]（2013）在《基于启发式进化算法的多目标一维下料问题研究》文中指出一维下料问题是将原材料切割成长度不等的坯料，用于建筑业、钢铁制造业等的实际生产。在现代企业的生产中，下料问题已不再是只考虑提高原材料利用率的技术问题了，还要考虑切下暂时不用的坯料的保管、切割机器的设置、可再用余料的返库等问题。一维下料问题正逐渐演变成一个复杂的科学管理问题。本文在分析了下料问题的研究现状、算法研究现状、应用研究现状的基础上，根据马鞍山钢铁股份有限公司车轮公司实际下料生产情况，提出了降低切割损失，降低下料方式间的切换成本，降低余料的库存成本的多目标一维优化下料模型，针对模型特点设计启发式规则，然后和智能算法相结合取得Pareto最优解集，再运用逼近理想解方法从解集中选出一个满意解作为下料方案，各优化目标的权重用CRITIC法算出。算法实验用Delphi7编程实现，通过算法的性能实验分析、对比实验分析、在大规模下料情况下的改进实验分析表明，该算法具有良好的优化效果。
刘倩[9]（2012）在《“一刀切”约束下的矩形件优化排样算法比较与整合研究》文中认为矩形件排样问题是一类在计算理论上非常复杂，但在实际生产中应用广泛的问题，它普遍存在于工业生产的许多领域，且占有重要的地位。一个好的排样方案可以有效提高原材料利用率，降低生产成本，直接给企业带来经济效益。因下料工艺及板材情况的不同，矩形件排样问题又需要分为几类问题来解决，其中一类就是在优化下料时必须满足直线切割的“一刀切”排样问题，它普遍存在于玻璃切割、报刊排版、家具生产等行业中，本论文就是针对这类问题进行的研究。为了能够找到更好的排样方案，查阅了大量国内外相关文献资料，对优化排样的相关算法进行了深入的研究。本文首先给出论文研究的背景及意义，总结并分析了矩形件优化排样问题的国内外研究现状，然后对矩形件优化排样问题的相关理论进行概述，建立了所要研究问题的数学模型，介绍了几种常见的启发式排样算法，并对各算法的优缺点进行比较分析，基于分析结果，提出一种改进的最低轮廓线搜索算法，并将其作为遗传算法的解码方法进行应用。随后介绍了遗传算法和蚁群算法的基本理论，基于所研究问题的特点，将两种基本算法进行了设计与改进，给出两种算法求解矩形件排样问题的具体步骤，之后通过一个具体算例对两种算法的性能进行测试与比较分析。接下来，基于两种算法的对比结果及对两种算法整合的可行性及基本原理的分析与介绍，确定采用遗传算法和蚁群算法整合形成的混合算法来求解矩形件排样问题，着重研究了两种算法最佳融合时机的确定方法，通过分析现有混合策略的不足，提出一种改进的混合策略，给出了混合算法求解矩形件排样问题的具体步骤，并通过现有混合算法和改进后的混合算法分别对算例进行求解，综合比较了遗传算法、蚁群算法、现有混合算法和改进混合算法的算法性能，计算结果表明，改进后的混合算法在优化性能和时间性能上都优于单纯的遗传算法和蚁群算法，同时也优于现有混合算法，其在解决“一刀切”排样问题时更为有效。最后对本文进行总结与展望。
包海飞[10]（2009）在《基于多级启发式算法的多型材变截面一维下料问题研究》文中研究指明下料问题在机械制造业有着广泛的应用,如何使原材料利用率达到最大,即使损失最小,以增加利润,提升竞争力,是各生产企业关注的问题。本文在综述了下料问题的基本概念、分类和研究现状之后,介绍了解决一维下料问题的几种典型算法,并分别分析了各算法的不足之处。然后,根据一些企业的实际生产,提炼出一种多型材变截面的一维下料问题,在深入研究后,建立了考虑切割刀缝情况下的优化下料模型,并结合问题的特点,提出了一种分组多级启发式算法求解该优化问题。文中还给出了一个轮箍制造企业生产下料的实例,通过实例运算,表明该算法能在可接受的时间复杂性前提下得到满意的近优解,基于该算法的优化下料决策系统已在企业实际使用,取得了很好的节材效果。
二、关于截断切割问题的一个研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关于截断切割问题的一个研究（论文提纲范文）
（1）采煤机自动调高控制及其关键技术研究（论文提纲范文）
| 1 采煤机控制调高机构及其组成 |
| 2 采煤机螺旋滚筒截割动力学模拟方法 |
| 3 采煤机煤岩界面截割模式自动识别方法 |
| 4 采煤机自动调高控制方法 |
| 4.1 采煤发电机自动升降器和液压控制系统 |
| 4.2 采煤机自动调高电液伺服系统控制策略 |
| 5 结论 |
（3）高端液压支架与大采高智能化开采的研究与应用（论文提纲范文）
| 1.大采高技术发展现状 |
| 2.国产开采设备现状 |
| 3.大采高液压支架的稳定性 |
| 4.7m煤层一次采全高分析 |
| 5.总结 |
（4）二维非规则一刀切排样问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本课题的研究目的和理论意义 |
| 1.1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 二维排样问题研究现状 |
| 1.2.1 二维矩形件排样问题研究现状 |
| 1.2.2 二维非矩形件排样问题研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 基础知识 |
| 2.1 排样问题定义 |
| 2.2 定序规则 |
| 2.3 定位规则 |
| 2.3.1 临界多边形(NFP) |
| 2.3.2 最左最下算法(Bottom left) |
| 2.4 一刀切(Guillotine)算法 |
| 2.4.1 矩形合并提升算法(The Rectangle Merge Improvement) |
| 2.4.2 关于Guillotine算法的一刀切规则 |
| 2.5 最大矩形算法(The Maximal Rectangles Algorithms) |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 二维非规则一刀切排样算法 |
| 3.1 二维非规则一刀切排样问题的定义及特点 |
| 3.1.1 二维非规则一刀切排样问题的定义 |
| 3.1.2 二维非规则一刀切排样问题的特点 |
| 3.2 定位规则 |
| 3.2.1 移动装箱算法 |
| 3.2.2 满足一刀切约束的可排区域合并算法 |
| 3.3 非规则件一刀切排样算法 |
| 3.4 并行算法 |
| 3.5 算法分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 数值实验结果与对比分析 |
| 4.1 实验环境和算例介绍 |
| 4.2 实验结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）我国环形金刚石线锯技术在创新中发展（论文提纲范文）
| 1 前言 |
| 2 光伏硅晶片切割工程市场潜力巨大 |
| 3 蓝宝石环形线切片开方机是降低加工成本的关键 |
| 4 环形金刚石线锯用于人工晶体切割大有作为, 市场有待扩大 |
| 5 陶瓷靶材切割市场潜力大 |
| 6 我国晶圆芯片切割加工也应有环线切割技术一席之地 |
| 7 结论 |
（6）基于Visual C++软件对石材加工截断切割最优问题的分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 条件假设及符号说明 |
| 1.1 条件假设 |
| 1.2 符号说明 |
| 2 问题一的求解 |
| 3 问题二的求解 |
| 4 问题三的求解 |
| 5 评价与改进方向 |
| 5.1 优点 |
| 5.2 模型的缺点 |
| 5.3 模型的改进方向 |
（7）基于聚类和区域寻优的零部件排版启发式搜索算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景 |
| 1.2 二维排版问题现状综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 论文的组织 |
| 第2章 零部件图元的数据文件生成 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多形状二维零件图形数据格式 |
| 2.3 多形状二维零件包络矩形求解算法 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 基于区域寻优和邻界计算的零部件排版启发式算法 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 问题描述及数学模型 |
| 3.3 基于区域寻优的启发式搜索算法 |
| 3.3.1 前两个包络矩形的定位 |
| 3.3.2 基于区域寻优放置其它包络矩形 |
| 3.3.3 基于区域寻优的启发式算法步骤 |
| 3.4 邻界计算法 |
| 3.4.1 数据结构及核心思想 |
| 3.4.2 直线与圆弧最小距离求解 |
| 3.4.3 邻界计算法流程与步骤 |
| 3.5 单块矩形板的排版算法与实例 |
| 3.5.1 单块矩形板的排版算法步骤 |
| 3.5.2 单块矩形板的排版实例 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 基于聚类的批量板材大规模零部件排版方法 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 问题的数学模型 |
| 4.3 基于聚类的批量板材大规模零部件排版方法 |
| 4.3.1 难点的突破 |
| 4.3.2 算法思想 |
| 4.3.3 算法步骤 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A：攻读硕士学位期间科研成果及参与的研究项目 |
| 附录B：SIGMANEST排版与本文算法排版效果图 |
（8）基于启发式进化算法的多目标一维下料问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 致谢 |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 创新点 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第二章 下料问题分析及研究现状 |
| 2.1 下料问题描述 |
| 2.2 下料问题研究现状分析 |
| 2.3 下料问题求解算法的研究现状分析 |
| 2.4 下料问题应用现状分析 |
| 第三章 基于启发式算法的多目标一维下料问题 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.3 算法设计 |
| 3.3.1 编码方法 |
| 3.3.2 启发式规则 |
| 3.3.3 进化算子 |
| 3.3.4 产生新种群 |
| 3.3.5 终止规则 |
| 3.3.6 算法整体流程 |
| 3.4 多目标下料决策 |
| 3.4.1 矩阵规范化处理 |
| 3.4.2 计算目标函数权重 |
| 3.4.3 选出满意下料方案 |
| 第四章 仿真实验及结果分析 |
| 4.1 算法性能实验及结果分析 |
| 4.2 算法对比实验及结果分析 |
| 4.3 算法在解决较大规模下料问题时的改进及结果分析 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）“一刀切”约束下的矩形件优化排样算法比较与整合研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| §1-1 研究的背景及意义 |
| 1-1-1 研究的背景 |
| 1-1-2 研究的意义 |
| §1-2 矩形件优化排样问题的研究现状 |
| 1-2-1 国外研究现状 |
| 1-2-2 国内研究现状 |
| 1-2-3 国内外研究现状分析 |
| §1-3 研究内容及论文框架 |
| §1-4 本论文的创新之处 |
| §1-5 研究方法与技术路线 |
| 1-5-1 研究方法 |
| 1-5-2 技术路线 |
| 第二章 矩形件优化排样的基础理论及排样算法研究 |
| §2-1 矩形件优化排样问题概述 |
| 2-1-1 矩形件优化排样的定义 |
| 2-1-2 矩形件优化排样的工艺约束及板材情况 |
| 2-1-3 矩形件优化排样的数学模型 |
| §2-2 启发式排样算法 |
| 2-2-1 BL 算法 |
| 2-2-2 BLF 算法 |
| 2-2-3 下台阶算法 |
| 2-2-4 最低水平线算法 |
| 2-2-5 基于最低水平线的搜索算法 |
| 2-2-6 最低轮廓线搜索算法 |
| §2-3 改进的最低轮廓线搜索算法 |
| 第三章 遗传算法及其在矩形件优化排样问题中的应用 |
| §3-1 遗传算法 |
| 3-1-1 遗传算法简介 |
| 3-1-2 遗传算法的基本原理 |
| 3-1-3 遗传算法的基本步骤 |
| 3-1-4 遗传算法的特点 |
| §3-2 遗传算法在矩形件优化排样问题中的应用 |
| 3-2-1 编码 |
| 3-2-2 解码 |
| 3-2-3 初始化种群 |
| 3-2-4 适应度函数 |
| 3-2-5 选择算子 |
| 3-2-6 交叉算子 |
| 3-2-7 变异算子 |
| 3-2-8 遗传算法求解矩形件优化排样问题的具体步骤 |
| §3-3 算例分析 |
| 第四章 蚁群算法及其在矩形件优化排样问题中的应用 |
| §4-1 蚁群算法 |
| 4-1-1 蚁群算法简介 |
| 4-1-2 蚁群算法的原理 |
| 4-1-3 蚁群算法的基本流程 |
| 4-1-4 蚁群算法的特点 |
| §4-2 蚁群算法在矩形件优化排样问题中的应用 |
| 4-2-1 与或树 |
| 4-2-2 矩形件优化排样的物理模型 |
| 4-2-3 矩形件优化排样的蚁群算法实现 |
| 4-2-4 矩形件优化排样的蚁群算法中各参数的选择 |
| §4-3 算例分析 |
| 4-3-1 蚁群算法算例求解 |
| 4-3-2 遗传算法与蚁群算法求解结果比较分析 |
| 第五章 遗传算法和蚁群算法的整合研究 |
| §5-1 遗传算法和蚁群算法整合的可行性分析 |
| §5-2 遗传算法和蚁群算法整合的基本原理 |
| §5-3 遗传算法和蚁群算法最佳融合时机的确定 |
| §5-4 混合算法的实现 |
| 5-4-1 混合算法的实现过程 |
| 5-4-2 混合算法流程图 |
| §5-5 算例分析 |
| 5-5-1 混合算法算例求解 |
| 5-5-2 各算法求解结果比较分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| §6-1 结论 |
| §6-2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于多级启发式算法的多型材变截面一维下料问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文的背景 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 技术背景 |
| 1.2 本文研究的意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实际意义 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 下料问题描述 |
| 2.1 下料问题的分类及研究现状 |
| 2.1.1 下料问题分类 |
| 2.1.2 一维下料问题研究现状 |
| 2.1.3 二维下料问题研究现状 |
| 2.2 一维下料问题建模方法 |
| 2.2.1 数学模型 |
| 2.2.2 图论模型 |
| 2.2.3 复合知识模型 |
| 第三章 一维下料问题的几种典型算法 |
| 3.1 线性规划方法 |
| 3.2 启发式算法 |
| 3.2.1 顺序启发式算法 SHP |
| 3.2.2 基于动态规划的启发式算法 HCUS 和 HCUSO |
| 3.2.3 遗传算法 |
| 3.2.4 模拟退火算法 |
| 第四章 多型材变截面一维下料问题描述及模型建立 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.2.1 定义变量 |
| 4.2.2 建立数学模型 |
| 第五章 解一维下料问题的多级启发式算法 |
| 5.1 算法基本思想 |
| 5.2 算法时间复杂度分析 |
| 5.3 算法步骤 |
| 5.4 实例分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表论文 |
四、关于截断切割问题的一个研究（论文参考文献）
- [1]采煤机自动调高控制及其关键技术研究[J]. 宋腾. 内蒙古煤炭经济, 2021(14)
- [2]太阳能晶硅方锭截断用金刚石截断切割线制备工艺研究[D]. 黄修康. 中国矿业大学, 2021
- [3]高端液压支架与大采高智能化开采的研究与应用[J]. 任然. 当代化工研究, 2020(14)
- [4]二维非规则一刀切排样问题研究[D]. 何秋澄. 哈尔滨理工大学, 2019(08)
- [5]我国环形金刚石线锯技术在创新中发展[J]. 郑超. 超硬材料工程, 2018(05)
- [6]基于Visual C++软件对石材加工截断切割最优问题的分析[J]. 安洁. 价值工程, 2018(10)
- [7]基于聚类和区域寻优的零部件排版启发式搜索算法研究[D]. 王露. 湘潭大学, 2016(03)
- [8]基于启发式进化算法的多目标一维下料问题研究[D]. 阚方. 合肥工业大学, 2013(S1)
- [9]“一刀切”约束下的矩形件优化排样算法比较与整合研究[D]. 刘倩. 河北工业大学, 2012(04)
- [10]基于多级启发式算法的多型材变截面一维下料问题研究[D]. 包海飞. 合肥工业大学, 2009(10)