«Автоматизированная система раскроя и учета листового металлопроката

на основе генетических алгоритмов»

научный руководитель

Юрий Александрович Скобцов

д.т.н., профессор

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Виктор Николаевич Балабанов

Специальность 05.13.06 —«Информационные технологии»

Цель исследования

• Снизить ресурсоемкость производства электросварных прямошовных труб малого и среднего размера за счет рационального планирования раскроев рулонного материала на этапе подготовки трубной заготовки.

2

Задачи исследования

• проанализировать технологический процесс продольного раскроя рулонов и выявить наиболее существенные особенности раскройного оборудования, которые требуется учитывать при составлении планов раскроя;

• формализовать задачу рационального раскроя;

• обосновать выбор оптимизационного аппарата и разработать на его основе приближенный метод решения раскройной задачи;

• спроектировать принципиальную архитектуру пакета прикладных программ и выработать рекомендации по его использованию в условиях реального производства.

3

Технология производства сварных труб

4

1 — исходная заготовка; 2 — получение непрерывной ленты; 3 — накопление петли; 4 — зачистка поверхности ленты;5 — формовка заготовки; 6 — сварка сформованной трубы;7 — резка готовой трубы на мерные длины.

Схема линии продольной резки рулонов

5

1 — разматыватель; 2 — дисковые ножницы; 3 — наматыватель.

Единичный раскрой

• Рулон раскраивается на полосы одинаковой ширины

6

Ширина боковой обрези: W — 4w1 < w1

Комбинированный раскрой

• Рулон раскраивается на полосы различной ширины

7

Ширина боковой обрези: W — (3w1 + 2w2) < min {w1, w2}

Минимизация потерь материала в отход

K

k

n

jjkTz

1 11 min

ilLaT i

K

k

n

jjikjk

1 1

jTK

kjk 1

1

milw ii ,,1,, njLW jj ,,1,,

KkTa jkik ,,1,,

Заказы: Рулоны:

Раскройные карты (РК):

(8.1)

(8.2)

(8.3)

8

Устройство дисковых ножниц

9

1 — дисковый нож; 2 — оправка; 3 — дистанционное кольцо.

Принцип работы дисковых ножниц

• При настройке ножниц на раскройную карту кольца и ножи устанавливаются на оправки последовательно;

10

Минимизация производственных потерь

случаепротивномв,0

0если,11

1

n

jjk

n

jjk

TT (11.1)

K

k

n

jjkTz

1 12 min (11.2)

kHam

iik

1

(11.3)

11

Частные, векторный и обобщенный критерии

12

(12.3)

2211* zCzCZ (12.4)

K

k

n

jjkTz

1 11 min (12.1)

K

k

n

jjkTz

1 12 min (12.2)

),( 21 zzZ

Схема кодирования хромосом

• Аналогия план раскроя — хромосома и РК — ген:

• Пример:

13

Реализация оператора скрещивания

14

Исходныехромосомы

Выделение конфликтныхгенов

Послескрещивания

1.

2.

3.

Реализация оператора мутации

15

1. Удаление гена 2. Добавление гена

Целевая функция

16

K

k

n

jjk

K

k

n

jjk TTz

1 11 1

'2 11min

K

k

n

jjjk

K

k

n

j

m

iiikjjk WTwaWTz

1 11 1 1

'1 min (16.1)

(16.2)

m

ii

m

i

K

k

n

jjikjki lLaTlz

11 1 1

'3 min (16.3)

'33

'22

'11

*1 zCzCzCZ (16.4)

Тестирование эффективности ГА

17

• % от общего числа тестовых задач, для которых лучшее решение было найдено с помощью ГА

6 из 10

2 из 6

6 из 12

0

25

50

75

100

optimal tubes random

%

Тестирование быстродействия ГА

18

0

5

10

15

20

25

30

35

40

optimal tubes random

t, с ГА

ПЭП

Недостатки ГА

• популяция быстро «засоряется» копиями наиболее приспособленных хромосом;

• остается резерв для дальнейшего сокращения общего количества уникальных раскройных карт в найденных планах (минимизация частного критерия z2);

• найденные решения не всегда являются допустимыми планами раскроя;

• ГА значительно уступает последовательным эвристическим процедурам в быстродействии.

19

Гибридная модификация ГА (ГГА)

• внесены изменения в схему формирования новой популяции на очередном шаге ГА;

• доработан оператор скрещивания;

• предложен унарный эвристический оператор (эвристическая мутация);

• уточнена целевая функция — частный критерий z3 разбит на два критерия с отдельными весовыми коэффициентами: z4, C4 — для избытка и z5, C5 — для недостатка раскроенной ленты.

20

Доработанный оператор скрещивания

21

Унарный эвристический оператор

22

Тестирование эффективности ГГА

23

• % от общего числа тестовых задач, для которых лучшее решение было найдено с помощью ГГА

9 из 106 из 6 12 из 12

0

25

50

75

100

optimal tubes random

% ГГА

ГА

Тестирование быстродействия ГГА

24

0

5

10

15

20

25

30

35

40

optimal tubes random

t, сГГА

ГА

ПЭП

Архитектура пакета прикладных программ

• Разработать открытый формат представления данных;

• Выделить реализацию предлагаемого метода в отдельную библиотеку-решатель;

• остальные модули реализуются по мере надобности с учетом потребностей конкретного производства.

25

Модуль ввода данных

• Программно реализована методика расчета длины ленты, необходимой для производства партии труб известной массы, применяемая на ДМЗ в цехе ТТММ;

• Для разработки использовались язык программирования Java, библиотека Swing;

• Условие задачи рационального раскроя сохраняется в файле формата TriXML, структура которого генерируется автоматически при добавлении заказов и рулонов;

• Полученное приложение использовалось для генерации тестовых задач, основанных на данных реального производства.

26

Интерфейс модуля ввода данных

27

Реализация решателя

• Для оценки эффективности эволюционного метода потребовалось реализовать два существующих метода

28

Интерфейс главного модуля (1)

29

Интерфейс главного модуля (2)

30

Интерфейс главного модуля (3)

31

Научная новизна

1. Усовершенствована математическая модель с векторным критерием оптимальности для задач рационального раскроя в многокритериальной постановке, что дало возможность при поиске решений учитывать не только потери исходного материала в отход, но также потери производственного характера и налагаемые оборудованием технологические ограничения.

2. Впервые предложен общий подход к построению эволюционных методов решения сложных одномерных задач рационального раскроя, который позволяет сократить время, затрачиваемое на поиск пригодных для практического использования планов раскроя.

3. Разработан генетический алгоритм решения задачи рационального планирования продольного раскроя рулонных материалов, который отличается от существующих эволюционных методов предложенной схемой кодирования хромосом и реализацией операторов скрещивания и мутации.

4. Получила дальнейшее развитие концепция построения гибридных генетических алгоритмов, основанная на введении эвристик в схему выполнения операторов скрещивания и мутации, что позволило значительно повысить общую эффективность разработанного метода решения задачи рационального раскроя.

32

Практическая ценность

1. Использование разработанного метода для планирования раскроев рулонной стали в производстве электросварных труб дает возможность получить как экономический эффект от снижения материалоемкости производства, так и улучшить условия труда персонала за счет сокращения общего числа переналадок агрегатов линии продольной резки в процессе выполнения составленных планов раскроя.

2. Составленный набор тестовых задач различного типа и размерности в дальнейшем может применяться для исследования работы новых методов и оценки их эффективности в сравнении с существующими методами.

3. Использование открытого формата, подобного TriXML, упрощает обмен наборами тестовых данных, что, в свою очередь, косвенно способствует активизации коммуникаций между заинтересованными исследователями.

33

Апробация и публикации

• Разработан и готовится к внедрению в цехе тонкостенных труб и металлической мебели ОАО «Донецкий металлургический завод» пакет прикладных программ, который позволит сократить потери рулонного материала в отход за счет отказа от использования единичных и введения в производственную практику комбинированных раскроев, а также автоматизировать учет исходного материала, заказов и процесс составления планов раскроя.

• Результаты диссертационного исследования будут использованы в учебном процессе кафедры АСУ.

• По теме исследования опубликовано 6 статей в специализированных научных изданиях из перечня ВАК (география публикаций: Хмельницкий, Донецк, Херсон, Краматорск, Луганск, Харьков).

• Результаты исследования докладывались на семи конференциях в Луганске, Краматорске, Донецке, Киеве и Ялте.

34

35

Спасибо за внимание!