 |
Разработка ученых Пермского Политеха автоматизирует создание карт раскроя на производствах
Ученые ПНИПУ разработали комбинированный алгоритм для оптимального расположения фигур на листе на основе технологии искусственных нейросетей. Такой способ минимизирует отходы производства при вырезании деталей, что позволит экономить сырье и повышать эффективность производства.
На разработку выдано свидетельство № 2023661038. Статья опубликована в «Вестнике ВГУ. Системный анализ и информационные технологии» Nº1, 2024. Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект №19-07-00895.
Существует два вида фигурного раскроя: регулярный и нерегулярный. В первом – у всех геометрических объектов одинаковая форма и ориентация. Решение задачи второго типа практически невозможно точными методами из-за произвольности форм и, следовательно, большого объема входных данных.
Основная проблема заключается в том, что одни способы приводят к нецелесообразным временным затратам в связи с перебором объектов, другие ограничиваются лишь одним из оптимальных вариантов, а не самым лучшим (локальные результаты, которые не соответствуют глобальному).
Ученые Пермского Политеха разработали новый уникальный алгоритм решения задачи двумерного (плоского) нерегулярного раскроя материала с использованием технологии нейронных сетей.
На первом этапе оператор задает размеры и форму листа. Далее производит выбор из стандартных фигур, таких как круг, квадрат, треугольник и т.д. и указывает их размеры. Если необходимо разложить детали нестандартной формы, то их можно задать посредством координат или выгрузкой из базы данных. После чего запускается обучение, и затем программа выполняет сам раскрой.
Для повышения эффективности алгоритм дополнен гравитационным уплотнением карты раскроя – на фигуры действуют случайные силы внутри физически смоделированной среды. При таком воздействии на объекты они располагаются более плотно: по аналогии с реальным миром, если трясти закрытую коробку с различными предметами, то они расположатся наиболее оптимальным для себя образом. В случае его использования результат заполнения улучшается до 22%.
– В основу алгоритма легла идея моделирования процесса обучения, по аналогии с реальным миром, когда человек с нуля обучается какому-либо навыку. Перед нейронной сетью стоит цель научится находить приемлемое решение задачи раскроя-упаковки. Для того, чтобы снизить нагрузку и уменьшить время сходимости, проектируется среда по реальным физическим законам. Она полностью исключает случаи взаимного пересечения фигур и выход их за границы области раскроя, – поделился старший преподаватель кафедры «Технических дисциплин» Лысьвеньского филиала ПНИПУ Сергей Зыкин.
Работа нейронной сети проходит по эпизодам. Эпизод – это одна попытка получить решение задачи. Нейросеть обучалась на 30000 таких эпизодов, при этом их количество может увеличиваться в зависимости от числа фигур в раскрое.
Разработка политехников реализована в виде программы. С ее помощью на производстве можно автоматически составлять эскизы заготовки с контурами вырезаемых деталей и получать рекомендации рационального размещения геометрических объектов сложной формы на листе. Сейчас программа проходит испытания как на градообразующем, так и на малых предприятиях, которые используют в своем производстве раскрой материала.
Контактное лицо: Екатерина Есина, пресс-служба ПНИПУ (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 04:47, 21.07.2024
Количество просмотров: 43
Страна: Россия
| PolyAnalyst Day24 от Мегапьютер: как новые технологии меняют аналитику в бизнесе и образовании, Megaputer, 18:56, 29.11.2024, Россия |
154 |
| 19 ноября 2024 года, Москва — Компания «Мегапьютер» провела мероприятие PolyAnalyst Day24, посвященное презентации новой версии аналитической платформы «PolyAnalyst 6.5.30» и обмену опытом в цифровизации аналитики. Мероприятие прошло на площадке партнера компании — Фонда развития интернет-инициатив, и собрало представителей ведущих компаний, госструктур и образовательных учреждений. |
|
| «1С-Рарус» создал единую систему управления автопарком «Флит Компани», 1С-Рарус, 02:52, 29.11.2024, Россия |
117 |
| На базе «1С:Транспортная логистика, экспедирование и управление автотранспортом КОРП» создана единая система управления транспортом, интегрированная с современными сервисами и платформами. Усилен контроль над каждым этапом перевозки. На 50% сокращены трудозатраты по ведению учета благодаря централизации информации по собственному автопарку, привлеченному транспорту и автосервису. |
|
| «Наносемантика» поддерживает акселератор «Startup EdTech Heroes», Наносемантика, 02:52, 29.11.2024, Россия |
114 |
| Разработчик нейросетевых решений ГК «Наносемантика» выступает партнером акселератора «Startup EdTech Heroes» от Президентской Академии (РАНХиГС). Компания предложила участникам разработать собственную методику обучения и преподавания с помощью нейросетей и цифровых копий преподавателей. |
|
|
|
