Публикационная активность
(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 7170
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 303
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10
Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
Оптимальное группирование геометрических объектов при проектировании карт раскроя материалов
Аннотация:
Abstract:
Автор: Фроловский В.Д. () - | |
Ключевое слово: |
|
Ключевое слово: |
|
Количество просмотров: 7229 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (1.53Мб) |
Пусть S = {S1, S2, ..., SN} – геометрические модели исходных заготовок; k1, ..., kN – количества соответствующих заготовок; S1i, S2i, …, S lii, – внутренние контуры i-й заготовки ( Пусть S0 = {S10, S20, …, S n0} – исходные области размещения. Требуется осуществить разбиение множества S на подмножества
Принцип, который положен в основу решения сформулированной задачи, состоит в декомпозиции исходной задачи на следующие взаимодействующие между собой задачи: разбиение текущего множества геометрических объектов на подмножества, соответствующие несвязным областям размещения с учетом их текущего состояния (заполнения j-объектами) по принципу в наилучший подходящий; генерация комбинаторных конфигураций из групп j-объектов; решение ло Для обеспечения геометрических ограничений предлагается специальная целочисленная дискретная аппроксимация контуров объектов. В этом методе сделан переход от стандартного способа хранения j-объектов к независимому хранению четырех границ специального вида аппроксимации Общая схема размещения с учетом введенной конкретизации стратегии поиска решения будет выглядеть следующим образом:
где Обозначим Множество групп i-го уровня обозначим Пусть в результате k шагов получено множество частичных решений В результате получаем множество Прогноз и оценка качества частичных решений осуществляется с помощью решения релаксированной задачи, в которой осуществляется габаритное размещение групп или последовательно одиночное размещение групп на основе системы эвристических правил. |
Постоянный адрес статьи: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=898 |
Версия для печати Выпуск в формате PDF (1.53Мб) |
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 2000 год. |
Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик:
- Интеллектуальная поддержка реинжиниринга конфигураций производственных систем
- Механизм контроля качества программного обеспечения оптико-электронных систем контроля
- Опыт разработки и эксплуатации системы управления базами данных (DBS/R)
- Автоматизированная система принятия решений при стратегическом планировании устойчивого развития региона в условиях нечеткой информации
- Инженерная программа трехмерного моделирования магнитных систем LittleMag
Назад, к списку статей