变压器铁心成本占变压器总费用的 30%以上，硅钢原材料价格昂贵，提高其利用率是降低变压器生产成本的主要途径之一。铁心条料的优化排料是变压器企业特别重视的生产环节。它是将一系列不同形状的零件用一定的规则排放在给定的母材上，找出材料利用率最高的方案，从而达到节约生产原料，提高经济效益的目的。       

本课题拟提出变压器铁心条料优化排料模型，并设计高效求解算法，为开发变压器条料优化排料系统做好前期准备。期望实现以下目标：

（1）提高硅钢板材利用率。

（2）提高排料效率。

（3）实现按库存板材排料。

（4）可以进行按订单优化排料，实现按需购买原材料，节省库存开支。

变压器条料优化排料系统将与生产 ERP 实现无缝连接，通过简单、友好、方便的人机界面，迅速生成利用率很高的排料方案，从而尽可能减少余料的产生，提高母材利用率，降低生产成本，大大提升条料剪裁效率。

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本文对目前硅钢片排料问题的发展现状进行了分析，基于遗传算法、模拟退火算法和动态规划算法，设计了一种硅钢片排料优化算法，其中包括横向排列优化和纵向排料优化两个步骤。实际优化排料结果表明，本论文所提出的优化方法大幅提高了硅钢板材的利用率和排料效率。

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本文主要工作内容

本文主要是在现行的手工硅钢片排料方法的基础上，在设计硅钢片排料优化算法， 提高原材料的利用率。本文工作内容介绍如下：

第一章介绍硅钢片排料问题，简述该课题的研究背景和研究意义以及发展现状， 并根据某变压器厂的铁心片排料状况，提出了排料优化目标。

第二章是主要介绍模拟退火算法、遗传算法、和动态规划算法。

第三章介绍硅钢片排料流程，建立硅钢片排料问题的数学模型和算法，包括横向排料的退火遗传算法和纵向排料的动态规划方法。

第四章将所提出的模型和算法应用于实际排料问题问题，验证所提出方法的可行性。

第五章对全文进行总结，并提出进一步研究方向。

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本文通过深入了解硅钢片排料过程，基于模拟退火、遗传算法和动态规划三种算法，提出了硅钢片排料问题的优化算法，大幅提高了母材利用率，并缩短了排料的时间。本文通过退火遗传算法和动态规划算法，设计了硅钢片排料问题中的横向排料的模拟退火遗传算法和纵向排料问题的动态规划算法，并通过某公司变压器生产的实际排料对所提出的算法进行了验证，证明了利用智能排料系统进行生产计划的可行性和高效性。

由于时间限制和个人知识储备不足，为提高变压器生产中的材料利用率，还需要不断地改进和积累。综合本文中模型建立和算法设计的过程，认为可在以下方面进行改进：

（1）在划分问题阶段时，由于目前将横剪和纵剪视为两个阶段，并分别处理。实际上横剪和纵剪的过程相互影响，因此如果能对纵剪和横剪两个阶段统一求解，原材料的利用率可以进一步提高。

由于变压器中硅钢片排料问题的特殊性，其需求的材料具有一定的规律性， 如果能拉长历史数据范围，基于更长时间......