导读:本文包含了家具下料论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,家具,矩形,神经网络,模型,线性规划,管理系统。
家具下料论文文献综述
牛晓霆,王逢瑚,曹新民[1]（2013）在《明清家具匠师原木下料的工艺原则及措施》一文中研究指出在采访传统硬木家具匠师和实际生产考察的基础上,从原木破板、画线下料、依线锯型、据型刨光、打号选材5个方面对明清家具匠师的原木下料技术进行了系统的整理与总结,这对于"明式家具制作技艺"、"京作硬木家具制作技艺"等国家非物质文化遗产的传承及明清硬木家具的现代生产具有一定的借鉴意义。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2013年01期）
刘小娟[2]（2011）在《基于ERP的家具企业管理与优化下料集成系统研究》一文中研究指出家具制造业是国民经济的重要行业,由于我国森林资源正在日益减少,加之国内外家具行业的竞争越来越激烈,这就迫使我国家具行业必须要看清现状、立足市场,以先进的信息技术来管理和业务运营,找到一种方法,使其适应现代行业之间的竞争,用以提高其国际竞争力,提高客户满意度,拓展业务市场,降低材料与库存成本,缩短采购周期,取得高利润等,为家具制造业的发展奠定好基础。本文基于ERP思想对家具企业管理系统进行了设计与实现,系统模块主要包括进货、生产、销售、库存、财务、基本信息和系统设置等。而对于一个家具企业来说,下料环节又是企业管理系统的一个非常重要的模块。在制造行业中优化下料问题来源于生产实践,是关于产品在设计以及制造的过程中如何节约原材料、优化资源利用的问题。当今社会资源十分短缺,提高材料利用率,降低成本,为企业提高效益,不管是对企业还是对国家都有着重要的实际意义。本文提出了一种将企业管理系统与优化下料系统进行集成的有效方法。首先将企业管理系统划分为多项信息系统子模块,然后通过分析优化下料系统各输人输出数据流与这些子模块的关系,确认进行集成的子模块,并对其进行分析。企业管理系统基于管理层的角度关心客户订单、销售预测、物料采购等信息,将企业计划下达给下级执行层。下料系统从企业计划管理功能模块内获取相应的下料任务详细信息,从物料管理功能模块内获取相应板材详细信息进行排样任务处理,同时下料排样系统也可以通过自身的优化排样功能模块从经济效益角度优选板材尺寸,从而指导企业管理系统中的采购与库存规划。本系统主要实现家具企业管理与优化下料系统集成。通过计算机实现信息与功能的集成,将生产经营过程中有关人、技术和管理叁要素及信息流、物流和资金流有机地集成并进行优化,以实现产品交货期短、质量高、成本低、服务好,提高企业的应变能力和综合竞争能力。(本文来源于《东北林业大学》期刊2011-04-01）
沈冰[3]（2007）在《模拟退火算法在板式家具优化下料中的研究与应用》一文中研究指出林业资源的日益匮乏已成为人类可持续发展的阻碍，缓解林业资源短缺危机已成为人类和自然和谐发展的主题。优化下料是一个在产品设计、制造和使用中如何节约原料、优化利用资源的问题，对优化下料问题的研究具有重要经济意义和社会效益。下料问题就是在给定的布局空间内，按最优化组合方式将待排零件按照一定的约束条件合理的安置在布局空间中，并使原料的利用率达到最高。它在计算理论上非常复杂，而在实际生产中却有着广泛的应用。随着智能优化算法理论和计算机技术的发展，为人们提供了用现代优化算法和计算机进行优化下料的可能性。本文研究的优化下料问题主要是板式家具生产中在矩形原料板上的大规模矩形件排样问题。板式家具的下料有其独特的加工工艺和约束条件。针对这些具体的特点，给出了大规模板式家具优化下料的数学模型，并设计了优化系统。家具下料是二维矩形零件在定长和定宽的原材料上的排料问题，应用下料系统首先输入原料和零件的尺寸等信息，然后调用矩形件的自动排料方法下料，并给出下料图，而且保证方案可行。将模拟退火算法应用到大规模板式家具下料中，并在应用过程中，对传统算法进行了改进。针对算法可能丢弃整个求解过程中的近似最优解的问题为算法加入了记忆功能。针对算法冷却进度表和邻域范围难以确定，进入局部最优后难以跳出的问题，设计了温度可控的冷却进度表，提出了搜索进入局部最优的判定函数和升温函数，使搜索进入局部最优后能及时升温，并从局部最优中跳出，保证了解的最优性。设计了初始温度、邻域结构和随机接受函数，提高了求解速度。并在算法结尾处加上了解的再次邻域搜索环节。研制了板式家具大规模矩形件优化下料系统，系统操作简便，节约原材料效果显着，实用性强。可以使板式家具企业降低成本，缩短排料时间，提高企业竞争力。(本文来源于《东北林业大学》期刊2007-04-01）
岳琪,曹军[4]（2005）在《改进的模拟退火算法在板式家具工业优化下料问题中的应用》一文中研究指出讨论了如何利用改进的模拟退火算法即单调升温的模拟退火算法求解板式家具生产中的优化下料问题。在对问题进行数学描述的基础上,给出了算法求解的关键步骤和方法;讨论了单调升温模拟退火算法中如何跳出局部最优解,以及升温幅值的确定方法。实例表明该算法优化速度快,效率高,能有效解决大规模矩形件优化下料问题。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2005年10期）
岳琪[5]（2005）在《基于遗传退火算法板式家具大规模矩形件优化下料研究》一文中研究指出优化下料,是一个在产品设计、制造和使用中如何节约原料、优化利用资源的问题。对优化下料问题的研究具有重要经济意义和社会效益。它在计算理论上非常复杂和困难,而在实际生产中却有着广泛的应用。随着智能优化算法理论和计算机技术的发展,为人们提供了用现代优化算法和计算机进行优化下料的可能性。本文研究的优化下料问题主要是板式家具生产中在矩形原料板上的大规模矩形件排样问题。 针对在板式家具中板材下料问题的具体特点,结合板式家具下料的工艺和约束条件,给出了在矩形原料板材上的矩形零件优化下料的定义、特点、性质并提出了在工艺条件以及规模约束下的大规模板式家具优化下料的数学模型。在对下料优化方案生成算法的研究中,提出了一种“生成即可行”的排样方法。根据板式家具下料“一刀切(Guillotine Cutting)”的工艺特性,设计了一种二叉树结构来表现排样方案的生成过程,保证了所有的方案在产生时即可行,使整个方案生成过程中的所有解都是可行解,因此避免了在寻优过程中再对编码进行可行性验证的操作。 提出了将现代智能优化算法:遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)和根据这两种算法的各自优势将其融合后的遗传退火算法(GASA)在大规模板式家具下料中的应用。并在应用过程中,对算法进行了改进。针对模拟退火算法冷却进度表和邻域范围难以确定,进入局部最优后难以跳出的问题,设计了温度可控的冷却进度表,提出了搜索进入局部最优的判定函数和升温函数,使搜索进入局部最优后能及时升温,并从局部最优中跳出,保证了解的最优性。设计了初始温度、邻域结构和随机接受函数,提高了求解速度;针对遗传算法在矩形件优化下料问题中应用的实际特点,提出一种全新的面向对象的遗传编码方式和基于“贯通原料”的基因变异方式,将变异后不可用基因数量降到了零,就适应度函数、初始群体的生成和遗传操作等关键问题提出了相应的设计方法;对两种算法进行了详细的对比分析和论证,从理论和实践的角度总结了两种算法各自优缺点,取模拟退火算法和遗传算法的各自长处,将它们有机地结合在一起,分别采用了本文提出的模拟退火算法中升温的控制和遗传算法中的编码和变异的方式,生成温控遗传-退火算法,混合算法搜索全局最优的能力大大提高;对叁种算法从理论和实践的角度进行了对比分析,遗传-退火算法兼有遗传算法中种群、个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术,可以更好地实现大规模矩形件下料问题的快速求解。 研制了板式家具大规模矩形件优化下料系统,实验表明,该软件的优化效果高于国内同类研究成果,而且操作极其简便,节约原材料效果显着,实用性强。对同一组数据的求解,第叁种遗传退火算法优化效率更高。(本文来源于《东北林业大学》期刊2005-04-01）
孙柏昌[6]（2003）在《基于人工神经网络板式家具下料理论的研究》一文中研究指出本文以神经网络理论为基础，针对林产工业中板式家具生产过程的关键部分-如何组织最优化的下料方式来达到节省原材料，提高生产效益的问题，构建其数学模型，并运用遗传算法对神经网络进行权值优化训练，从而加速了神经网络的权值优化速度，克服了网络易陷入局部极值的困扰，实现了运用神经网络解决二维下料的一类问题。 本文针对板式家具提出了下料优化算法，并对算法进行了软件设计，从用户界面到排料的效果图都体现了以人为本的重要思想。该研究可以使板式家具企业降低生产成本，缩短排料时间，从而提高企业竞争力。 该算法的研究为相关下料行业，如：机械、建筑、钢铁、船舶、车辆、玻璃、造纸、皮革等制造业，提供了解决思路。(本文来源于《东北林业大学》期刊2003-09-01）
岳琪,孙丽萍,苏建民,张怡卓[7]（2003）在《家具下料优化模型研究》一文中研究指出研究了基于Gilmore和Gomory经典分级模式的家具板材下料方式,并分别以利用率最高为目标函数,讨论了 数学模型及列生成算法的实现,最后引用实例对结果进行了分析。(本文来源于《林业科技》期刊2003年01期）
曹军,岳琪,张怡卓,胡昆仑[8]（2003）在《遗传神经网络在家具板材优化下料问题中的应用》一文中研究指出阐明了遗传算法和神经元网络结合的必要性和可行性 ,通过用遗传算法训练前馈神经网络权值解决家具板材优化下料问题并给出实验结果。(本文来源于《森林工程》期刊2003年01期）
任洪娥[9]（2000）在《最优下料软件在家具制造市场推广前景的分析》一文中研究指出引言 家具是人们生活中必备的一种木制品,按人们生活规范估计每10平方米使用面积就有二件家具。根据全国家具的市场价格分析和家具的分类情况,总体上看,家具可经分成4大类:办公家具、普通家具、仿古家具和豪华家具。围绕着这4类家具制造厂,我们分析最优下料软件在以下市场上应用的前景。(本文来源于《家具与环境》期刊2000年06期）
张文江[10]（1999）在《家具制造厂板材综合下料问题的研究》一文中研究指出介绍了在家具制造过程中采用线性规划数学方法，通过MicrosoftExcel来计划家具厂板材最优下料，从而达到节约用料、降低成本的目的。(本文来源于《林产工业》期刊1999年04期）
家具下料论文开题报告
（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：
家具制造业是国民经济的重要行业,由于我国森林资源正在日益减少,加之国内外家具行业的竞争越来越激烈,这就迫使我国家具行业必须要看清现状、立足市场,以先进的信息技术来管理和业务运营,找到一种方法,使其适应现代行业之间的竞争,用以提高其国际竞争力,提高客户满意度,拓展业务市场,降低材料与库存成本,缩短采购周期,取得高利润等,为家具制造业的发展奠定好基础。本文基于ERP思想对家具企业管理系统进行了设计与实现,系统模块主要包括进货、生产、销售、库存、财务、基本信息和系统设置等。而对于一个家具企业来说,下料环节又是企业管理系统的一个非常重要的模块。在制造行业中优化下料问题来源于生产实践,是关于产品在设计以及制造的过程中如何节约原材料、优化资源利用的问题。当今社会资源十分短缺,提高材料利用率,降低成本,为企业提高效益,不管是对企业还是对国家都有着重要的实际意义。本文提出了一种将企业管理系统与优化下料系统进行集成的有效方法。首先将企业管理系统划分为多项信息系统子模块,然后通过分析优化下料系统各输人输出数据流与这些子模块的关系,确认进行集成的子模块,并对其进行分析。企业管理系统基于管理层的角度关心客户订单、销售预测、物料采购等信息,将企业计划下达给下级执行层。下料系统从企业计划管理功能模块内获取相应的下料任务详细信息,从物料管理功能模块内获取相应板材详细信息进行排样任务处理,同时下料排样系统也可以通过自身的优化排样功能模块从经济效益角度优选板材尺寸,从而指导企业管理系统中的采购与库存规划。本系统主要实现家具企业管理与优化下料系统集成。通过计算机实现信息与功能的集成,将生产经营过程中有关人、技术和管理叁要素及信息流、物流和资金流有机地集成并进行优化,以实现产品交货期短、质量高、成本低、服务好,提高企业的应变能力和综合竞争能力。
（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。
家具下料论文参考文献
[1].牛晓霆,王逢瑚,曹新民.明清家具匠师原木下料的工艺原则及措施[J].西北林学院学报.2013
[2].刘小娟.基于ERP的家具企业管理与优化下料集成系统研究[D].东北林业大学.2011
[3].沈冰.模拟退火算法在板式家具优化下料中的研究与应用[D].东北林业大学.2007
[4].岳琪,曹军.改进的模拟退火算法在板式家具工业优化下料问题中的应用[J].计算机应用研究.2005
[5].岳琪.基于遗传退火算法板式家具大规模矩形件优化下料研究[D].东北林业大学.2005
[6].孙柏昌.基于人工神经网络板式家具下料理论的研究[D].东北林业大学.2003
[7].岳琪,孙丽萍,苏建民,张怡卓.家具下料优化模型研究[J].林业科技.2003
[8].曹军,岳琪,张怡卓,胡昆仑.遗传神经网络在家具板材优化下料问题中的应用[J].森林工程.2003
[9].任洪娥.最优下料软件在家具制造市场推广前景的分析[J].家具与环境.2000
[10].张文江.家具制造厂板材综合下料问题的研究[J].林产工业.1999
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