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国内外都有学者做过许多关于冲裁件优化排样问题的研究工作。人们最先提出优化排样时采用的是纯数学理论算法设计，由于排样优化问题属于 NP（非多项式确定）完备问题,存在“组合爆炸”,找到最优解非常困难。最初有人提出了启发式算法，但启发式算法的启发规则难以确定，造成排样的结果质量很不稳定。后来又提出了一种计算结果较稳定的交互式排样方法，但其排样结果也不理想达不到要求。Prasad 和 Somasundaram[7]对以上两种理论取长补短进行了优化，针对三种不同的排样问题提出不同的算法，取得了较好的效果，但他们却没考虑多种类型的混合排样问题。为了解决零件多件多排的复杂问题，Segenriech 和 Braga[8]提出遗传算法，即在定宽无限长的板材上正交排列给定的矩形件,将排样问题转化为排列问题，把问题的解表示成数字串的形式，然后再进行选择、交叉和变异算子对数字串进行操作，从而求得新的解。Cihan.H.Dagli和Pipatpong Poshyanonda[9]提出神经网络算法，该系统有 3 个模块：神经网络模块、智能排样模块、优化模块，神经网络模块是用人们排样的实际经验指导计算机自动排样，实际上是提供了选择的规则。该系统较好地结合了算法和人的智能因素，排样结果相当好，但该理论局限在矩形排样上，且该算法不具有开放性，没有自学习功能。从上面的叙述，我们可以看到优化排样工作考虑越来越全面，从矩形件到不规则件，从单纯用数学排样到人的智能因素的参与，排样逐步走向实用化。目前常见的算法有加密点法、动画寻优法、一步平移法、最优化数字模型及算法、多边形顶点算法和类多边形顶点算法等。8942
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我国的计算机辅助排样工作开展比较晚，国内一些院校和研究单位对排样技术也进行了深入的研究。武汉世科优化排样系统软件能在一定尺板或卷板上对冲裁件进行普通单排、普通双排、对头单排和对头双排的最优排样，提供冲裁件的最优排样数据，供下料时使用，同时提供标准的 AutoCAD 排样效果数据文件输出。北京艾克斯特软件技术中心和清华大学机械 CAD/CAM 中心以 MDT 为平台合作开发的冲裁模具设计系统 XTDCAD 提供了一个功能完善、效率极高的排样模块。该模块包括了常用的普通单排、普通双排、对头单排、对头双排等四种排样方式；可以完成计算指定角度的排样计算；可以完成精度极高的全部角度范围的优化排样，在完成排样后给出下料和模具设计所需的各种参数；能实现在固定尺寸板料上的排样，以充分利用板材。上海交通大学、华中科技大学、常州工业技术学院、太原重型机械学院、西北工业大学等单位陆续开发出了计算机辅助排样系统，其中以上海交通大学和华中科技大学的工作最具有代表性。但是，这些软件在实用性和适应性方面与国外相关软件相比仍然存在着一定的差距。
我国冲裁模CAD技术发展趋势
模具CAD/CAM一体化系统将使设计和制造成为完整的信息流通过程。信息数据化己经打破了两者之间的界限，其发展趋势是完全取代图纸和实现无人化加工。模具CAD技术用的ASP模式，将成为发展方向。随着中国加入WTO，网络环境下的CAD技术将把模具工业推向新的台阶[10]。