板件打包優化演算法

Ⅰ 套料軟體怎麼用啊

XSuperNEST套料引擎功能介紹
優化套料技術是基於數學優化演算法，針對不同切割設備和切割工藝，開發的計算
機優化套排軟體，以最優化，最緊密，最省料的排料方式把零件套排在鋼板上，
實現不同切割設備的自動優化排料和優化切割，是節省鋼材最有效的方法。從手
工切割、機械切割到數控切割，由於切割方式和切割工藝不同，需要採用不同的
優化套排切割方式，從而以先進的優化套排軟體技術改造傳統的粗放式切割下料
方式。

目前我國切割焊接企業在鋼材切割下料過程中，普遍沿用傳統的按零件順序
切割下料的生產方式。比如在手工切割和機械切割中，切割工人按照零件下料清
單的順序依次切割，不考慮或很難考慮優化套排問題，從而不可避免的產生大量
邊角余料，造成鋼材浪費。在數控切割中，普遍使用簡單的NC轉換軟體，把
CAD/DXF零件圖轉換為NC切割文件，然後在切割機控制器上進行手工排料和矩陣排
料，在鋼板上進行斷續和局部切割，不能做到整板連續優化套料切割，從而產生
大量邊角余料，造成鋼材的嚴重浪費。

下面針對手工切割、機械切割到數控切割給出相應的解決方案。

首先，針對傳統的手工切割生產方式，提供優化套排解決方案！

手工切割的技術瓶頸是異形件的畫圖和放樣，特別是三維復雜接管、容器、
三通等的鈑金展開放樣。手工切割的生產瓶頸是嚴重缺乏熟練的技術工人，特別
是具有畫圖和鈑金展開放樣計算經驗的老工人或熟練技工。

XSuperNEST的套料引擎SigmaNEST具有非常強大的功能。
原材料- 節約成本
．使用SigmaNEST 能夠最大限度地提高原材料利用率
．相同的產出，消耗更少的原材料
．減少廢料
．確保更有效地利用設備消耗品，例如：火焰氣體、割炬和光學器件
．降低每個零件的成本
運動軌跡- 零件質量- 更快的速度
．通過優化切割軌跡來提高機床加工效率
．始終在最優的切割環境下運行
．連貫地獲得恰當的零件質量
．支持高級數控指令
人力資源- 編程快速簡單
．支持最新的Windows 操作系統包括SQL 和.NET
．無以倫比的使用方便性
．支持企業網路版e
．很容易地進行套料和編程
管理- 生產信息
．自動化的生產管理功能
．與訂單錄入和MRP 系統集成
．精確地評估以及報價
．定製報告文件和後置處理器
．允許實時套料和自動編程

通過材料提高利用率來降低零件成本
材料利用
．SigmaNEST先進的自動套料技術能緊密地排列各種零件，在原材料浪費最少的情
況下得到最大的材料利用率。您能夠用更少的材料，降低單位工件的成本以及提
高生產效率，而獲得同樣的產出量。
．SigmaNEST能夠在新的板料或剩餘板料上進行多頭切割機的套料、切割。
．全面的材料庫存管理功能，能夠促進剩餘材料的使用，並且及時監測材料庫存
情況。
零件質量
．SigmaNEST通過採用拐角功率變化、自動遲滯、及時停止等特殊功能，使生產出
來的工件尺寸精度更高。
．允許在同一套料布局上單個零件或多個零件之間調整切割的質量。
．割入選項如過燒、微連接等，能夠使切割機床切割下來的零件質量更高。
．SigmaNEST包含了在切割過程中保證工件不移動的技術，確保工件的尺寸精度。
材料管理和安全
．SigmaNEST完全支持自動切割和殘料的切割功能，這些功能把整塊材料切割為工
件以及把剩餘材料切割為好管理的有形材料。
．SigmaNEST的功能如：繞過夾具、避免工件變形、局部排料等，可以確保機床運
行的可靠性和安全性。
．SigmaNEST的優化方便於工件的裝卸和原材料的管理。
SigmaNEST 速度更快
．SigmaNEST的高級真實形狀套料技術使用了業界最快速、最尖端、最有效的套料
武器。快速的自動套料系統可以使用戶實時套料，把不同定單中的各種零件結合
在一起套料，獲得最大的產量。
．SigmaNEST綜合多塊板料的的套料任務，計算最佳的板料規格，方便用戶購買合
適的原材料。
SigmaNEST的套料優化：
．共線切割
．共線沖剪
．坡口切割
．切割頭數量和間距都可變的多頭切割
．連續套料以及生產的自動操作
．SigmaNEST自動地簡化復雜的套料及切割任務。 應對當今激烈的競爭環境，它
是理想的工具和夥伴。
SigmaNEST 非常靈活
．SigmaNEST是您唯一需要的軟體包。它可以產生套料布局並生成適用於各類切割
機以及沖床的NC代碼。
．SigmaNEST可以讓用戶自己定義套料的規則，包含並自動使用用戶自己的商業規則。

降低加工時間，顯著提高易損零件的使用壽命
您可以在幾分鍾之內完成以往需要幾個小時才能完成的套料和加工工作。
切割軌跡的質量
SigmaNEST數控加工編程功能的基礎是根據零件特徵，自動生成刀具軌跡。NC
代碼，包括穿透點、割入/割出線、切割偏置都是自動產生的，顯著減少了編程時
間。這些特徵包括：
．多個割炬的編程
．切割路徑的順序優化
．最小的熱變形
．廢料切割和剩餘材料的切割
．開放的後置處理器結構可以生成包括子程序在內的代碼
．切割工藝參數資料庫
高級編程功能：運動軌跡優化
在保證零件質量的前提下，利用SigmaNEST 節約加工時間，充分發揮切割機的
能力。包括:
．通過共線切割減少加工時間
高級切割方法
．SigmaNEST支持激光切割、等離子切割、水切割的最新的先進技術，包括自動脈
沖調制、功率調節、進給率調節以及動態穿透。
．SigmaNEST 能夠利用機床上的所有特殊切割功能和切割工藝，在與企業其他系
統協調工作時仍能發揮出最佳性能。
製造工藝的集成
．與SolidWorks, Solid Edge, Inventor, Unigraphics, Pro/E, CATIA 有直接
介面，並可以讀入其他CAD 系統的實體數據
．SigmaNEST 可以繼承實體CAD 零件的屬性，並保持了零件的精度和一致性
．SigmaNEST 通過DXF, DWG, CADL,IGES, 或HPGL格式，讀入CAD 文件
．可以把已有的NC程序(G 代碼或ESSI)轉換為幾何圖形
．零件的幾何圖形自動排序，內輪廓能被自動識別出來
．可以分析出零件圖形的小間隙和重復的幾何體，並自動矯正
．光順過濾器能夠用圓弧和直線段代替多義線
．在SigmaNEST 的完全內嵌的二維CAD 系統里創建和修改零件圖
．應用SigmaNEST 中的標准圖形庫能夠快速地創建零件圖形
．識別多個不同的「Z」 深度
．能夠對鈑金零件進行展開
．減少錯誤、提高質量、縮短待料停工周期
．通過自動聯結切割工件，減少加工時間
．通過自動搭橋切割零件，減少加工時間，這可以只穿透一次而連續切割工件
．最短的運動路徑
．在保證切割質量的前提下通過改變切割參數來減少加工時間， 對於水切割和激
光切割機這點尤其有用。
．自動生成的避免工件翹起的軌跡順序，使割炬降低位置橫向快速移動，可以節
約加工時間。
簡化編程
．SigmaNEST 提供最大生產力需要的自動化功能，還提供互動式工具以實現編程
的最大靈活性。
．簡單方便地進行套料和生成NC 編程
．SigmaNEST Machine Console 把套料的自動化程度和效率提高到另一個更高的
層次。
．SigmaNEST 在Windows 2000, XP and2003 上操作非常簡單方便開放的系統
．SigmaNEST 基於.NET，形成一個的開放的系統，讓用戶自己定義和自動操作編
程功能，並能夠將SigmaNEST作為WEB 伺服器運行。
．SigmaNEST 提供與MRP/ERP 軟體的自動連接，進行批處理和形成材料報表。
．SigmaNEST 通過Microsoft SQL Server或MSDE 來進行多個用戶的客戶端伺服器
數據管理。
．後置處理器方便靈活，用戶能夠按照自己的需要來定義自己的後置。
生成准確的評估、生產、庫存和管理報告
SigmaNEST提供了一套全面的生產管理及資料庫集成的工具
．應用SigmaNEST 零件文件管理系統，用戶能夠輕易快速地找回以前創建的零件
。
．工件能夠按照具體用戶、工程項目或產品分類保存。
．工件能夠與實體CAD 設計模型、裝配結構和PDM系統同步修改。
作業訂單管理和工作進度跟蹤
SigmaNEST 的進度跟蹤和作業訂單管理系統能夠讓用戶從頭到尾地跟蹤每個工
件和作業訂單的狀況。通過創建套料布局和切割工作，工件的狀態可從「下定單
」到「執行中」再到「完成」不斷地更新。如果一項作業訂單已經完成一部分，
剩餘的工件需求就會被計算出來，為接下來的自動套料使用。
．材料報表的批處理
．作業訂單成本計算
．歸檔文件和生產產品的可追溯性
．即時的狀態報告和廢料的反饋
．不同訂單的工件在同一板材上混合套料
．精確的庫存可以增強管理
．作業訂單分期執行和與別的訂單合並執行，使工作台的空閑時間最短，改進了
工作流程
庫存管理和原料控制
能夠有效地管理原材料的庫存，從而可以減少在庫存上積壓的周轉資金。
應用SigmaNEST，可以監控庫存、已訂購和正在加工中的原材料數量，能夠很
方便地瀏覽不同等級和厚度的可用材料和余料。原料的數據能夠和已有的生產管
理和庫存控制軟體保持同步更新。SigmaNEST 余料
資料庫可以准確地記錄余料的形狀。益處包括：
．更少的剩餘材料
．余料外形用處更多
．任何給定等級和厚度的原料的最新狀況報告
．熔煉爐號的可查性
．余料不必近似為矩形，所以SigmaNEST 能夠最大化地利用材料
．最佳板料的選擇
．在X 和Y 方向進行多個板材的套料
進度安排
SigmaNEST 能夠考慮機床的加速和動態過程，精確地計算生產時間，這是
SigmaNEST的機床工作管理和編制工作進度表功能的基礎。
MRP/ERP SimTrans 介面
SigmaNEST 提供一個與MRP 和ERP 系統如SAP, BAAN, eStelplan 和
JDEdwards的實時連接。這個模塊可以自動地記錄訂單，提供訂單狀況的反饋和材
料消耗量。
預測和成本計算
切割時間和材料需求的計算可以輸入到工件生產成本核算模式中，這個模式是
用戶可配置的。包括：
．工件和崗位的報價
．材料的收益和廢料的跟蹤
．時間研究和生產周期的計算
．真實工件的重量
．工作成本的自動反饋
．考慮了多個割炬同時切割和疊料切割
報表
SigmaNEST的詳細報表清楚、准確，並提供切割流程所需要的全部信息。可以
很方便地定製報表的版面，滿足用戶的 要求。例如：
．套料布局報表
．條形碼標識
．材料利用報表
．加工設置報表

Ⅱ 板式換熱器換熱面積的計算方法

可以根據傳熱的基本方程式，可求得板式換熱器換熱面積為：F＝ Q /K ．Δtm其中Q—熱流量（W），△tm—對數平均溫差（℃），F—傳熱面積（m2）。

板式換熱器各種板片之間形成薄矩形通道，通過板片進行熱量交換。板式換熱器是液—液、液—汽進行熱交換的理想設備。

板式換熱器在相同壓力損失情況下，其傳熱系數比管式換熱器高3-5倍，佔地面積為管式換熱器的三分之一，熱回收率可高達90%以上。

(2)板件打包優化演算法擴展閱讀：

板式換熱器由許多沖壓有波紋薄板按一定間隔，四周通過墊片密封，並用框架和壓緊螺旋重疊壓緊而成，板片和墊片的四個角孔形成了流體的分配管和匯集管。

同時又合理地將冷熱流體分開，使其分別在每塊板片兩側的流道中流動，通過板片進行熱交換。

板式換熱器的優化設計計算，就是在已知溫差比NTUE的條件下，合理地確定其型號、流程和傳熱面積，使NTUp等於NTUE。

Ⅲ 算板子是拆單還是優化

拆單。
背板看你的櫃子多大，分幾個區了。中間的中豎板和層板就要看你的櫃子怎樣做了。計算板材其實就是拆單，專業的做法是先畫出來，再拆單。
算板子拆單就是把圖紙的櫃子拆成幾塊板子，側板頂底板連板和門板多大寫出來的過程，屬於笨法，比較復雜。算板子優化是根據裝修圖紙在系統上自動生成的演算法，因此算板子還是優化比較好，方便快捷，准確率高。

Ⅳ 造船廠鋼板入庫優化怎樣用遺傳演算法在matlab里實現 要求為每塊鋼板選擇合適垛位，使得堆場利用率最

具體描述的目標函數是什麼

Ⅳ 自學unity3d一般多長時間學會

自學U3d並不容易，一般參加培訓學習的話基本都四個月。unity3d培訓課程主要分六大階段，內容涵蓋AR綜合項目的講解、C#編程語言、Unity引擎、項目架構與項目管理、VR綜合項目及圖形學、面試階段。自學需要更久，且沒有項目經驗很難找工作。

行業應用：

ATM領域應用（汽車、運輸、製造）

工業VR/AR的應用場景就是構建在數字世界與物理世界融合的基礎之上，作為銜接虛擬產品和真實產品實物之間的橋梁，VR和AR內容為Unity驅動。

全世界所有VR和AR內容中60%均為Unity驅動。Unity實時渲染技術可以被應用到汽車的設計、製造人員培訓、製造流水線的實際操作、無人駕駛模擬訓練、市場推廣展示等各個環節。

Unity最新的實時光線追蹤技術可以創造出更加逼真的可交互虛擬環境，讓參與者身臨其境，感受虛擬現實的真實體驗。Unity針對ATM領域的工業解決方案包括: INTERACT工業VR/AR場景開發工具、Prespective數字孿生軟體等等。

全球頂級的50家AEC公司和10家領先汽車品牌中，已有超過一半的公司正在使用Unity的技術。戴姆勒集團子公司Protics已經使用Unity研發了專門的混合現實流水線；工業巨頭ABB使用Unity打造一個增強型實地流程輔助系統；沃爾沃和Varjo使用VR技術創造安全駕駛功能。

寶馬BMW使用Unity實現實時光線追蹤汽車設計可視化；雷克薩斯Lexus使用Unity製作實時渲染市場推廣展示；宜家IKEA Place，用戶購買傢具之前查看實際效果等。

以上內容參考：網路-Unity

Ⅵ 大數據常用的各種演算法

我們經常談到的所謂的​​ 數據挖掘 是通過大量的數據集進行排序，自動化識別趨勢和模式並且建立相關性的過程。那現在市面的數據公司都是通過各種各樣的途徑來收集海量的信息，這些信息來自於網站、公司應用、社交媒體、移動設備和不斷增長的物聯網。

比如我們現在每天都在使用的搜索引擎。在自然語言處理領域，有一種非常流行的演算法模型，叫做詞袋模型，即把一段文字看成一袋水果，這個模型就是要算出這袋水果里，有幾個蘋果、幾個香蕉和幾個梨。搜索引擎會把這些數字記下來，如果你想要蘋果，它就會把有蘋果的這些袋子給你。

當我們在網上買東西或是看電影時，網站會推薦一些可能符合我們偏好的商品或是電影，這個推薦有時候還挺准。事實上，這背後的演算法，是在數你喜歡的電影和其他人喜歡的電影有多少個是一樣的，如果你們同時喜歡的電影超過一定個數，就把其他人喜歡、但你還沒看過的電影推薦給你。 搜索引擎和推薦系統 在實際生產環境中還要做很多額外的工作，但是從本質上來說，它們都是在數數。

當數據量比較小的時候，可以通過人工查閱數據。而到了大數據時代，幾百TB甚至上PB的數據在分析師或者老闆的報告中，就只是幾個數字結論而已。 在數數的過程中，數據中存在的信息也隨之被丟棄，留下的那幾個數字所能代表的信息價值，不抵其真實價值之萬一。 過去十年，許多公司花了大價錢，用上了物聯網和雲計算，收集了大量的數據，但是到頭來卻發現得到的收益並沒有想像中那麼多。

所以說我們現在正處於「 數字化一切 」的時代。人們的所有行為，都將以某種數字化手段轉換成數據並保存下來。每到新年，各大網站、App就會給用戶推送上一年的回顧報告，比如支付寶會告訴用戶在過去一年裡花了多少錢、在淘寶上買了多少東西、去什麼地方吃過飯、花費金額超過了百分之多少的小夥伴；航旅縱橫會告訴用戶去年做了多少次飛機、總飛行里程是多少、去的最多的城市是哪裡；同樣的，最後讓用戶知道他的行程超過了多少小夥伴。 這些報告看起來非常酷炫，又冠以「大數據」之名，讓用戶以為是多麼了不起的技術。

實際上，企業對於數據的使用和分析，並不比我們每年收到的年度報告更復雜。已經有30多年歷史的商業智能，看起來非常酷炫，其本質依然是數數，並把數出來的結果畫成圖給管理者看。只是在不同的行業、場景下，同樣的數字和圖表會有不同的名字。即使是最近幾年炙手可熱的大數據處理技術，也不過是可以數更多的數，並且數的更快一些而已。

在大數據處理過程中會用到那些演算法呢？

1、A* 搜索演算法——圖形搜索演算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發式的估算，為每個節點估算通過該節點的較佳路徑，並以之為各個地點排定次序。演算法以得到的次序訪問這些節點。因此，A*搜索演算法是較佳優先搜索的範例。

2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——較佳優先搜索演算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。

3、二分查找(Binary Search)——在線性數組中找特定值的演算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。

4、分支界定演算法(Branch and Bound)——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的演算法，特別是針對離散、組合的最優化。

5、Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數較大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。

6、數據壓縮——採取特定編碼方案，使用更少的位元組數(或是其他信息承載單元)對信息編碼的過程，又叫來源編碼。

7、Diffie-Hellman密鑰交換演算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以後可與一個對稱密碼一起，加密後續通訊。

8、Dijkstra演算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短演算法。

9、離散微分演算法(Discrete differentiation)。

10、動態規劃演算法(Dynamic Programming)——展示互相覆蓋的子問題和最優子架構演算法

11、歐幾里得演算法(Euclidean algorithm)——計算兩個整數的較大公約數。最古老的演算法之一，出現在公元前300前歐幾里得的《幾何原本》。

12、期望-較大演算法(Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training)——在統計計算中，期望-較大演算法在概率模型中尋找可能性較大的參數估算值，其中模型依賴於未發現的潛在變數。EM在兩個步驟中交替計算，第一步是計算期望，利用對隱藏變數的現有估計值，計算其較大可能估計值;第二步是較大化，較大化在第一步上求得的較大可能值來計算參數的值。

13、快速傅里葉變換(Fast Fourier transform，FFT)——計算離散的傅里葉變換(DFT)及其反轉。該演算法應用范圍很廣，從數字信號處理到解決偏微分方程，到快速計算大整數乘積。

14、梯度下降(Gradient descent)——一種數學上的最優化演算法。

15、哈希演算法(Hashing)。

16、堆排序(Heaps)。

17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整數的乘法的系統中使用，比如計算機代數系統和大數程序庫，如果使用長乘法，速度太慢。該演算法發現於1962年。

18、LLL演算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice rection)——以格規約(lattice)基數為輸入，輸出短正交向量基數。LLL演算法在以下公共密鑰加密方法中有大量使用：背包加密系統(knapsack)、有特定設置的RSA加密等等。

19、較大流量演算法(Maximum flow)——該演算法試圖從一個流量網路中找到較大的流。它優勢被定義為找到這樣一個流的值。較大流問題可以看作更復雜的網路流問題的特定情況。較大流與網路中的界面有關，這就是較大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一個流網路中的較大流。

20、合並排序(Merge Sort)。

21、牛頓法(Newton's method)——求非線性方程(組)零點的一種重要的迭代法。

22、Q-learning學習演算法——這是一種通過學習動作值函數(action-value function)完成的強化學習演算法，函數採取在給定狀態的給定動作，並計算出期望的效用價值，在此後遵循固定的策略。Q-leanring的優勢是，在不需要環境模型的情況下，可以對比可採納行動的期望效用。

23、兩次篩法(Quadratic Sieve)——現代整數因子分解演算法，在實踐中，是目前已知第二快的此類演算法(僅次於數域篩法Number Field Sieve)。對於110位以下的十位整數，它仍是最快的，而且都認為它比數域篩法更簡單。

24、RANSAC——是「RANdom SAmple Consensus」的縮寫。該演算法根據一系列觀察得到的數據，數據中包含異常值，估算一個數學模型的參數值。其基本假設是：數據包含非異化值，也就是能夠通過某些模型參數解釋的值，異化值就是那些不符合模型的數據點。

25、RSA——公鑰加密演算法。較早的適用於以簽名作為加密的演算法。RSA在電商行業中仍大規模使用，大家也相信它有足夠安全長度的公鑰。

26、Schönhage-Strassen演算法——在數學中，Schönhage-Strassen演算法是用來完成大整數的乘法的快速漸近演算法。其演算法復雜度為：O(N log(N) log(log(N)))，該演算法使用了傅里葉變換。

27、單純型演算法(Simplex Algorithm)——在數學的優化理論中，單純型演算法是常用的技術，用來找到線性規劃問題的數值解。線性規劃問題包括在一組實變數上的一系列線性不等式組，以及一個等待較大化(或最小化)的固定線性函數。

28、奇異值分解(Singular value decomposition，簡稱SVD)——在線性代數中，SVD是重要的實數或復數矩陣的分解方法，在信號處理和統計中有多種應用，比如計算矩陣的偽逆矩陣(以求解最小二乘法問題)、解決超定線性系統(overdetermined linear systems)、矩陣逼近、數值天氣預報等等。

29、求解線性方程組(Solving a system of linear equations)——線性方程組是數學中最古老的問題，它們有很多應用，比如在數字信號處理、線性規劃中的估算和預測、數值分析中的非線性問題逼近等等。求解線性方程組，可以使用高斯—約當消去法(Gauss-Jordan elimination)，或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。

30、Strukturtensor演算法——應用於模式識別領域，為所有像素找出一種計算方法，看看該像素是否處於同質區域( homogenous region)，看看它是否屬於邊緣，還是是一個頂點。

31、合並查找演算法(Union-find)——給定一組元素，該演算法常常用來把這些元素分為多個分離的、彼此不重合的組。不相交集(disjoint-set)的數據結構可以跟蹤這樣的切分方法。合並查找演算法可以在此種數據結構上完成兩個有用的操作：

查找：判斷某特定元素屬於哪個組。

合並：聯合或合並兩個組為一個組。

32、維特比演算法(Viterbi algorithm)——尋找隱藏狀態最有可能序列的動態規劃演算法，這種序列被稱為維特比路徑，其結果是一系列可以觀察到的事件，特別是在隱藏的Markov模型中。

Ⅶ 板套料的摘要

企業應該開始考慮 Tekla Structures 軟體如何能應用到其他的部門以及其他的項目生產流程中，
AutoNEST 軟體和Tekla Structures 軟體的完美結合將使深化設計到加工製造的流程完全實現自動化，實現高效的板材零件排樣優化，控制材料成本，使企業實現製造材料成本的精細管理。
【關鍵詞】 AutoNEST Tekla Structures 板材套料排樣材料成本控制 精細管理
伴隨金融危機的爆發，全球經濟處於緩慢的復甦過程中，2009 年被貫以「成本年」，企
業開始對材料成本控制越發重視。對於生產製造行業，高質高效的產品才能在市場中更具競
爭力，在信息化日益發展的今天，手工建造技術早已經被我們甩在了上個世紀，而取而代之
的是數字化建造技術。使用領先的軟體，配備自動化的設備，加之先進的管理理念才能使企
業在這個充斥著競爭和危機的環境中立於不敗之地。
一、Tekla Structures 軟體用戶傳統的生產製造流程
通過對 Tekla Structures 軟體用戶的了解，我們發現中國的Tekla Structures 軟體用戶大多
僅僅局限於使用軟體來解決深化中詳圖設計的工作，而整個項目的其他流程並沒有軟體的參
與，仍然通過人工和採用原始的方法途徑來實現。而歐美等國家的用戶已經實現了在工程項
目的各個流程中使用 軟體來幫助其解決問題。本文將通過生產製造的環節來說明如何使
Tekla Structures 軟體在這個環節中發揮更大的優勢。
生產製造往往需要三個部分組成，即深化設計（圖紙來源）、排樣優化（下料依據）、加
工製造（設備切割）。先來看一下國內多數鋼結構加工企業的工作流程：深化設計由Tekla
Structures 軟體完成，將零件圖轉換成AutoCAD 格式的圖紙，然後由設計部門或者生產部門
對零件圖進行二次修改，去掉排樣環節不需要的尺寸線、文字標注、材料表等，一般只剩下
零件圖形和零件編號；接下來將所有的零件圖形按特性的不同人工分類，通過手工或者隨設
備配套的加工軟體的排樣功能排出下料切割的排版圖形；最後利用得到排樣的結果進行加工，
加工過程一般是通過手工或者是數控設備完成的。由上面這個過程我們可以清晰的看到，生
產製造環節僅僅從Tekla Structures 軟體中提取出了零件的圖形信息和編號信息，而且這些信
息也是間接提取的。生產製造的環節並沒有直接有效的利用 軟體中輸出的信息，以致下面一
系列的環節回到手工操作的狀態，這可能導致整個生產製造環節中出現無序和失控的狀態，我
們稱之為粗放型管理。
二、AutoNEST 軟體與Tekla Structures 共同實現數字化建造技術下的生產流程
是否能夠使深化設計環節中Tekla Structures 軟體的所有數據自動的輸入到套料排樣的
環節中？是否能夠快速准確的自動得到材料利用率最高的排樣結果？是否能夠有效的對余
料進行管理和再利用？這些問題都將通過AutoNEST 軟體與Tekla Structures 軟體的協同工作
來幫助企業解決。
1. Tekla Structures 軟體通過NC 文件輸入AutoNEST 軟體
AutoNEST 軟體區別於其他加工軟體的輸入的格式，不僅可以集成CAD 軟體而且可以
集合NC 軟體。
圖 1 自動轉入NC 文件圖 2 排樣零件信息輸出
因為一般的加工軟體只能輸入 AutoCAD 格式，但AutoCAD 格式文件僅是圖形文件，
無法包含零件的其他特性信息，如：板材厚度，材質、數量、編號等。但NC 文件（dstv 格
式）包含了所有關於這個零件的形狀、尺寸以及特性信息，而Tekla Structures 軟體正是可以
輸出NC 文件的NC 軟體，通過這個文件介面，AutoNEST 軟體可以自動將零件的形狀、尺
寸以及特性信息批量轉入（圖1），所以這些都是自動的，這將為前期的數據輸入節省大量
的時間，並保證所有輸入數據的准確性。
2. AutoNEST 軟體自動區分板厚和材質進行套料分組
AutoNEST 軟體獲取NC 文件的零件的形狀、尺寸以及特性信息後，可將輸入的所有零
件按板厚不同、材質不同的零件自動進行套料分組，完成每組零件的套料任務，這就減少了
人為區分板厚和材質進行分組的工作，實現了項目中多種厚度、多種材質的零件同時批量進
行套料的功能，從而提高自動化程度，提升工作的效率。
3. AutoNEST 軟體實現快速靈活的套料進程
AutoNEST 軟體具有用戶直觀的套料任務編輯界面，套料任務帶有零件瀏覽器可以幫助
用戶選擇零件，並方便對一些超長零件進行快速檢查。為了增加控制，套料控制系統可對包
括套料起點、排列方向、套料優先順序、單一零件套料控制以及共邊等進行多種設置和考慮（圖
3）。AutoNEST 軟體不但支持規則板而且還支持不規則料板排樣、嵌套排樣以及余料保存及
余料排樣。
圖 3 套料控制圖 4 套料結果
AutoNEST 軟體採用智能化的組合優化演算法，無論對於簡單的或者復雜的項目都可以
在短短數秒之內快速得到最優的結果（圖4）。對於項目中任意修改套料選項比如零件數量、
原料板的板幅等，重新運算後自動得到最新的排樣結果。AutoNEST 軟體會讓用戶真正感覺
無與倫比的高效和便捷。
4. AutoNEST 實現項目多零件套料和板材庫存管理
對於項目的排樣結果輸出，AutoNEST 軟體是自動進行的，自動生成Excel 格式的項目
排樣零件統計（圖2），以及AutoCAD 格式的排樣圖形（圖5）和排樣結果報表（圖6），輸
出排樣零件的信息包括圖形，面積、數量，切割距離等詳細統計數據，自動報告每個原料板
的材料利用率和廢料的百分比以及重量信息，從而實現套料項目的卡片式管理，對每一個項
目材料使用情況進行跟蹤和存檔，使加工流程具有科學的下料依據並對加工中存在的消耗和
浪費進行控制。
圖 5 排樣結果圖形圖 6 排樣結果報表
自動生成的余料會被優先使用在當前項目中（圖7、圖8），而未能被使用的余料圖形會
自動保存在余料庫中，用於下一個項目使用。余料管理系統將使余料始終處於可控和可利用
的狀態，避免余料最終成為廢料。由於當前大多數企業對庫存中的余料沒有管理，造成余料
上的利用率很低，造成企業的直接經濟損失，而AutoNEST 軟體將解決這個難題。
圖 7 余料排樣圖 8 余料排樣
5.小結
通過上述介紹，我們可以看到AutoNEST 軟體是一款優化板料使用的計算機輔助套料軟
件，其廣泛應用於所有的生產製造行業（造船工業、重型工程、鈑金製造等），可以滿足客
戶精細型管理的要求，如材料定尺采購、對材料的快速估算以及車間切割工藝計劃等功能。
其強大靈活的自動化套料功能將大幅減少人工操作時間，並在不同製造條件下最大化材料的
使用，可對零件、板料、重量和切割工藝報告等信息詳細輸出，同時集成於任何NC 軟體和
CAD 軟體。
如果企業可以從深化設計到加工製造中的套料環節應用AutoNEST 軟體和Tekla
Structures 軟體的協作，那麼一切將變成自動化的。Tekla Structures 軟體的所有數據將自動的
輸入到套料排樣的環節中，並快速准確的自動得到材料利用率最高的排樣結果以及實現對余
料進行管理和再利用。這不但使Tekla Structures 軟體的功能擴展應用到了加工製造環節中，
也使企業真正實現了深化設計到加工製造的自動化。
三、AutoNEST 軟體與AutoCAD 或Excel 軟體連接實現套料優化
1. AutoNEST 軟體與AutoCAD 軟體的連接
有些企業在某些項目中沒有使用 Tekla Structures 這樣可輸出NC 數據格式的軟體，或者
作為項目的加工製造單位僅僅從深化設計單位中得到了AutoCAD 格式圖紙，而沒有NC 數
據文件，是不是就無法使用AutoNEST 軟體了？回答是否定的。顯然，AutoNEST 軟體與Tekla
Structures 軟體的連接是最優的，但與AutoCAD 軟體同樣可以實現連接。
AutoCAD 軟體的圖紙中定義的規則板或不規則板圖形，可以一一被保存在AutoNEST
軟體的零件庫中（圖9），並在定義選項中一一定義零件的板厚、材質、零件編號等信息，
通過圖形信息和特性信息兩個步驟的輸入來達到NC 數據輸入的效果，而之後的套料結果和
套料優化功能將是相同的。
2. AutoNEST 軟體與Excel 軟體的連接
如果套料的工作是在項目預算環節之後開始的，並沒有完整的圖紙，是不是就無法使用
AutoNEST 軟體了？回答同樣否定的。
AutoNEST 軟體與Excel 的介面，可以使預算部門提供的材料清單Excel 表格被直接導
入到AutoNEST 軟體中（圖10）。AutoNEST 軟體再根據Excel 表格中輸入的零件材質、厚
度信息將零件自動進行分組，繼而迅速的到最優的套料結果。
圖 9 輸入AutoCAD 格式的零件圖形 圖10 輸入Excel 格式的零件信息
四、AutoNEST 軟體實現企業以科學方法在客戶市場和材料供應市場的雙贏
1. 客戶市場
（1）對於業主
目前鋼結構項目中存在業主供料的情況，需要企業提供詳細的排樣圖作為供料依據。而
大多數項目往往在工程初期階段沒有完整的加工詳圖，僅能通過預算部門的項目零件預算清
單進行統計，提料工作仍十分困難。而 AutoNEST 將使一切變的非常簡單，AutoNEST 軟體
與Excel 連接，直接將預算部門提供的材料清單Excel 表格導入到AutoNEST 軟體中並得到
准確的套料結果。既保證企業所提材料夠用，又使業主對排樣圖的真實性確信，並可以讓企
業對業主提出一份具備市場競爭力的報價。
（2）對於分包
有些項目中企業需要將加工進行分包，而如何准確計算出分包的材料用量，從而避免分
包單位多提料呢？AutoNEST 軟體同樣可以幫企業實現，企業可以利用AutoNEST 軟體與
NC 軟體或者AutoCAD 軟體的連接，將零件圖形和特性輸入到AutoNEST 軟體實現自動套
料優化，實現科學准確的控制分包單位材料的使用。
2. 材料供應市場
（1）對於采購
企業以往的采購僅僅單一的依據市場的材料價格和供應量等信息，但卻沒有考慮到究竟
何種尺寸的材料在項目中的利用率是最優的，產生的余料是最少的。由於AutoNEST 軟體數
秒就可以得到套料方案，因此企業可以對市場上可以供給的材料分別進行套料優化的工作，
選擇套料利用率最優的方案進行材料的采購，進而降低余料和廢料的產生，實現材料供應鏈
的主動控制。
（2）對於庫存
同樣對於庫存中的材料，AutoNEST 軟體也可以進行多方案的比較，在加工中選擇庫存
可利用的材料中最優利用率的板幅，使材料的選擇具備科學的依據。並對庫存中的余料優先
選用，從而降低庫存中的余料數量，減少廢料的產生。
五、AutoNEST 軟體實現製造材料成本的精細管理
原有的企業粗放型管理已經暴露出諸多弊病，所有企業或多或少都存在著以下的問題：
（1）手工套料或老式套料加工軟體，套料水平較低；
（2）手工處理零件圖形，深化設計提供的數據無法直接用於生產，效率很低；
（3）單種零件逐個進行套料,沒有考慮到產品批量情況；
（4）材料采購缺乏科學依據，影響材料在生產中的利用率；
（5）缺乏精確的生產下料計劃，車間實際下料隨意性較大；
（6）沒有對車間產生的余料進行有序管理和再利用；
（7）車間管理制度的漏洞和成本意識薄弱造成材料損失；
（8）缺少有效的管理系統，查詢、統計數據、報表生成、生產變更等操作都比較麻煩
企業總在思考如何使利潤最大化，而上述的所有問題都與成本和利潤直接相關！當前，
企業競爭日趨激烈，已經進入微利時代，惟有靠成本制勝。AutoNEST 軟體實現了從加工制
造企業的計劃源頭，從材料使用的計劃層，通過計算機可視化技術、先進的套料優化工具與
企業深化設計和加工生產系統有機集成，實現企業製造材料使用流程的精細管理和控制，從
而達到降低材料成本消耗，縮短材料生產規劃周期，提高生產效率和規范生產執行水平等目
的。
歐洲、美國、日本等國家已經實現了信息化和自動化的生產流程，從建築方案設計到加
工製造生產早已經擺脫了手工操作，並將人工參與的工作量降到最低，從而保證各個流程中
的信息共享，避免信息的重復錄入，降低出錯率。Tekla Structures 軟體的用戶已經通過三維
深化設計解決了以往通過AutoCAD 軟體深化設計中的弊病，更應該開始考慮如何使用Tekla
Structures 軟體與其他軟體進行協同工作，從而使其應用到生產製造環節甚至項目的各個流
程中。
北京華特詳圖軟體開發有限公司作為同時銷售AutoNEST和Tekla Structures 兩個軟體的
北京代理商，希望為所有企業提供自動化生產的完美解決方案，並將鋼結構一體化設計製造
的理念更加廣泛的推廣開來！

Ⅷ 板料沖壓時落料前在板料上合理排布落料件的工作稱為什麼

板料沖壓時落料前在板料上合理排布落料件的工作稱為排樣。
關於排樣介紹如下：
排樣問題是指 需要開料的工件在板料上的布置和開切方式。選擇合理的排樣布局方式，是提高材料利用率、降低生產成本和保證工件質量的有效措施。排樣起先是指沖裁件在條料、帶料、板料上的布置方式。選擇合理的排樣方式和適當的搭便值，是提高材料利用率、降低生產成本和保證工件質量及模具壽命的有效措施。根據沖裁件在板料上的布置方式，排樣形式有直排、單行排、多行排、斜排、對頭直排和對頭斜排等 多種排列方式。
廣義的排樣問題除了指工件在板料中的優化布局外，還應考慮各布局的下料數量，即各布局的組合優化，因此也稱下料問題。同時根據不同的行業和材料特徵，又分為一維線材排樣、二維板材排樣、三維呸材排樣等。二維板材排樣又分為矩形、圓形及沖裁件排樣等。目前可以運用數學演算法和計算機技術求解排樣問題，即「計算機輔助排樣（CAN）」.

Ⅸ 自己如何搭建伺服器。

1、打開控制面板，選擇並進入「程序」，雙擊「打開或關閉Windows服務」，在彈出的窗口中選擇「Internet信息服務」下面所有地選項，點擊確定後，開始更新服務。

(9)板件打包優化演算法擴展閱讀：

入門級伺服器所連的終端比較有限（通常為20台左右），況且在穩定性、可擴展性以及容錯冗餘性能較差，僅適用於沒有大型資料庫數據交換、日常工作網路流量不大，無需長期不間斷開機的小型企業。

不過要說明的一點就是目前有的比較大型的伺服器開發、生產廠商在後面我們要講的企業級伺服器中也劃分出幾個檔次，其中最低檔的一個企業級伺服器檔次就是稱之為"入門級企業級伺服器"，這里所講的入門級並不是與我們上面所講的"入門級"具有相同的含義，不過這種劃分的還是比較少。

還有一點就是，這種伺服器一般採用Intel的專用伺服器CPU晶元，是基於Intel架構（俗稱"IA結構"）的，當然這並不是一種硬性的標准規定，而是由於伺服器的應用層次需要和價位的限制。