板件打包优化算法

Ⅰ 套料软件怎么用啊

XSuperNEST套料引擎功能介绍
优化套料技术是基于数学优化算法，针对不同切割设备和切割工艺，开发的计算
机优化套排软件，以最优化，最紧密，最省料的排料方式把零件套排在钢板上，
实现不同切割设备的自动优化排料和优化切割，是节省钢材最有效的方法。从手
工切割、机械切割到数控切割，由于切割方式和切割工艺不同，需要采用不同的
优化套排切割方式，从而以先进的优化套排软件技术改造传统的粗放式切割下料
方式。

目前我国切割焊接企业在钢材切割下料过程中，普遍沿用传统的按零件顺序
切割下料的生产方式。比如在手工切割和机械切割中，切割工人按照零件下料清
单的顺序依次切割，不考虑或很难考虑优化套排问题，从而不可避免的产生大量
边角余料，造成钢材浪费。在数控切割中，普遍使用简单的NC转换软件，把
CAD/DXF零件图转换为NC切割文件，然后在切割机控制器上进行手工排料和矩阵排
料，在钢板上进行断续和局部切割，不能做到整板连续优化套料切割，从而产生
大量边角余料，造成钢材的严重浪费。

下面针对手工切割、机械切割到数控切割给出相应的解决方案。

首先，针对传统的手工切割生产方式，提供优化套排解决方案！

手工切割的技术瓶颈是异形件的画图和放样，特别是三维复杂接管、容器、
三通等的钣金展开放样。手工切割的生产瓶颈是严重缺乏熟练的技术工人，特别
是具有画图和钣金展开放样计算经验的老工人或熟练技工。

XSuperNEST的套料引擎SigmaNEST具有非常强大的功能。
原材料- 节约成本
．使用SigmaNEST 能够最大限度地提高原材料利用率
．相同的产出，消耗更少的原材料
．减少废料
．确保更有效地利用设备消耗品，例如：火焰气体、割炬和光学器件
．降低每个零件的成本
运动轨迹- 零件质量- 更快的速度
．通过优化切割轨迹来提高机床加工效率
．始终在最优的切割环境下运行
．连贯地获得恰当的零件质量
．支持高级数控指令
人力资源- 编程快速简单
．支持最新的Windows 操作系统包括SQL 和.NET
．无以伦比的使用方便性
．支持企业网络版e
．很容易地进行套料和编程
管理- 生产信息
．自动化的生产管理功能
．与订单录入和MRP 系统集成
．精确地评估以及报价
．定制报告文件和后置处理器
．允许实时套料和自动编程

通过材料提高利用率来降低零件成本
材料利用
．SigmaNEST先进的自动套料技术能紧密地排列各种零件，在原材料浪费最少的情
况下得到最大的材料利用率。您能够用更少的材料，降低单位工件的成本以及提
高生产效率，而获得同样的产出量。
．SigmaNEST能够在新的板料或剩余板料上进行多头切割机的套料、切割。
．全面的材料库存管理功能，能够促进剩余材料的使用，并且及时监测材料库存
情况。
零件质量
．SigmaNEST通过采用拐角功率变化、自动迟滞、及时停止等特殊功能，使生产出
来的工件尺寸精度更高。
．允许在同一套料布局上单个零件或多个零件之间调整切割的质量。
．割入选项如过烧、微连接等，能够使切割机床切割下来的零件质量更高。
．SigmaNEST包含了在切割过程中保证工件不移动的技术，确保工件的尺寸精度。
材料管理和安全
．SigmaNEST完全支持自动切割和残料的切割功能，这些功能把整块材料切割为工
件以及把剩余材料切割为好管理的有形材料。
．SigmaNEST的功能如：绕过夹具、避免工件变形、局部排料等，可以确保机床运
行的可靠性和安全性。
．SigmaNEST的优化方便于工件的装卸和原材料的管理。
SigmaNEST 速度更快
．SigmaNEST的高级真实形状套料技术使用了业界最快速、最尖端、最有效的套料
武器。快速的自动套料系统可以使用户实时套料，把不同定单中的各种零件结合
在一起套料，获得最大的产量。
．SigmaNEST综合多块板料的的套料任务，计算最佳的板料规格，方便用户购买合
适的原材料。
SigmaNEST的套料优化：
．共线切割
．共线冲剪
．坡口切割
．切割头数量和间距都可变的多头切割
．连续套料以及生产的自动操作
．SigmaNEST自动地简化复杂的套料及切割任务。 应对当今激烈的竞争环境，它
是理想的工具和伙伴。
SigmaNEST 非常灵活
．SigmaNEST是您唯一需要的软件包。它可以产生套料布局并生成适用于各类切割
机以及冲床的NC代码。
．SigmaNEST可以让用户自己定义套料的规则，包含并自动使用用户自己的商业规则。

降低加工时间，显着提高易损零件的使用寿命
您可以在几分钟之内完成以往需要几个小时才能完成的套料和加工工作。
切割轨迹的质量
SigmaNEST数控加工编程功能的基础是根据零件特征，自动生成刀具轨迹。NC
代码，包括穿透点、割入/割出线、切割偏置都是自动产生的，显着减少了编程时
间。这些特征包括：
．多个割炬的编程
．切割路径的顺序优化
．最小的热变形
．废料切割和剩余材料的切割
．开放的后置处理器结构可以生成包括子程序在内的代码
．切割工艺参数数据库
高级编程功能：运动轨迹优化
在保证零件质量的前提下，利用SigmaNEST 节约加工时间，充分发挥切割机的
能力。包括:
．通过共线切割减少加工时间
高级切割方法
．SigmaNEST支持激光切割、等离子切割、水切割的最新的先进技术，包括自动脉
冲调制、功率调节、进给率调节以及动态穿透。
．SigmaNEST 能够利用机床上的所有特殊切割功能和切割工艺，在与企业其他系
统协调工作时仍能发挥出最佳性能。
制造工艺的集成
．与SolidWorks, Solid Edge, Inventor, Unigraphics, Pro/E, CATIA 有直接
接口，并可以读入其他CAD 系统的实体数据
．SigmaNEST 可以继承实体CAD 零件的属性，并保持了零件的精度和一致性
．SigmaNEST 通过DXF, DWG, CADL,IGES, 或HPGL格式，读入CAD 文件
．可以把已有的NC程序(G 代码或ESSI)转换为几何图形
．零件的几何图形自动排序，内轮廓能被自动识别出来
．可以分析出零件图形的小间隙和重复的几何体，并自动矫正
．光顺过滤器能够用圆弧和直线段代替多义线
．在SigmaNEST 的完全内嵌的二维CAD 系统里创建和修改零件图
．应用SigmaNEST 中的标准图形库能够快速地创建零件图形
．识别多个不同的“Z” 深度
．能够对钣金零件进行展开
．减少错误、提高质量、缩短待料停工周期
．通过自动联结切割工件，减少加工时间
．通过自动搭桥切割零件，减少加工时间，这可以只穿透一次而连续切割工件
．最短的运动路径
．在保证切割质量的前提下通过改变切割参数来减少加工时间， 对于水切割和激
光切割机这点尤其有用。
．自动生成的避免工件翘起的轨迹顺序，使割炬降低位置横向快速移动，可以节
约加工时间。
简化编程
．SigmaNEST 提供最大生产力需要的自动化功能，还提供交互式工具以实现编程
的最大灵活性。
．简单方便地进行套料和生成NC 编程
．SigmaNEST Machine Console 把套料的自动化程度和效率提高到另一个更高的
层次。
．SigmaNEST 在Windows 2000, XP and2003 上操作非常简单方便开放的系统
．SigmaNEST 基于.NET，形成一个的开放的系统，让用户自己定义和自动操作编
程功能，并能够将SigmaNEST作为WEB 服务器运行。
．SigmaNEST 提供与MRP/ERP 软件的自动连接，进行批处理和形成材料报表。
．SigmaNEST 通过Microsoft SQL Server或MSDE 来进行多个用户的客户端服务器
数据管理。
．后置处理器方便灵活，用户能够按照自己的需要来定义自己的后置。
生成准确的评估、生产、库存和管理报告
SigmaNEST提供了一套全面的生产管理及数据库集成的工具
．应用SigmaNEST 零件文件管理系统，用户能够轻易快速地找回以前创建的零件
。
．工件能够按照具体用户、工程项目或产品分类保存。
．工件能够与实体CAD 设计模型、装配结构和PDM系统同步修改。
作业订单管理和工作进度跟踪
SigmaNEST 的进度跟踪和作业订单管理系统能够让用户从头到尾地跟踪每个工
件和作业订单的状况。通过创建套料布局和切割工作，工件的状态可从“下定单
”到“执行中”再到“完成”不断地更新。如果一项作业订单已经完成一部分，
剩余的工件需求就会被计算出来，为接下来的自动套料使用。
．材料报表的批处理
．作业订单成本计算
．归档文件和生产产品的可追溯性
．即时的状态报告和废料的反馈
．不同订单的工件在同一板材上混合套料
．精确的库存可以增强管理
．作业订单分期执行和与别的订单合并执行，使工作台的空闲时间最短，改进了
工作流程
库存管理和原料控制
能够有效地管理原材料的库存，从而可以减少在库存上积压的周转资金。
应用SigmaNEST，可以监控库存、已订购和正在加工中的原材料数量，能够很
方便地浏览不同等级和厚度的可用材料和余料。原料的数据能够和已有的生产管
理和库存控制软件保持同步更新。SigmaNEST 余料
数据库可以准确地记录余料的形状。益处包括：
．更少的剩余材料
．余料外形用处更多
．任何给定等级和厚度的原料的最新状况报告
．熔炼炉号的可查性
．余料不必近似为矩形，所以SigmaNEST 能够最大化地利用材料
．最佳板料的选择
．在X 和Y 方向进行多个板材的套料
进度安排
SigmaNEST 能够考虑机床的加速和动态过程，精确地计算生产时间，这是
SigmaNEST的机床工作管理和编制工作进度表功能的基础。
MRP/ERP SimTrans 接口
SigmaNEST 提供一个与MRP 和ERP 系统如SAP, BAAN, eStelplan 和
JDEdwards的实时连接。这个模块可以自动地记录订单，提供订单状况的反馈和材
料消耗量。
预测和成本计算
切割时间和材料需求的计算可以输入到工件生产成本核算模式中，这个模式是
用户可配置的。包括：
．工件和岗位的报价
．材料的收益和废料的跟踪
．时间研究和生产周期的计算
．真实工件的重量
．工作成本的自动反馈
．考虑了多个割炬同时切割和叠料切割
报表
SigmaNEST的详细报表清楚、准确，并提供切割流程所需要的全部信息。可以
很方便地定制报表的版面，满足用户的 要求。例如：
．套料布局报表
．条形码标识
．材料利用报表
．加工设置报表

Ⅱ 板式换热器换热面积的计算方法

可以根据传热的基本方程式，可求得板式换热器换热面积为：F＝ Q /K ．Δtm其中Q—热流量（W），△tm—对数平均温差（℃），F—传热面积（m2）。

板式换热器各种板片之间形成薄矩形通道，通过板片进行热量交换。板式换热器是液—液、液—汽进行热交换的理想设备。

板式换热器在相同压力损失情况下，其传热系数比管式换热器高3-5倍，占地面积为管式换热器的三分之一，热回收率可高达90%以上。

(2)板件打包优化算法扩展阅读：

板式换热器由许多冲压有波纹薄板按一定间隔，四周通过垫片密封，并用框架和压紧螺旋重叠压紧而成，板片和垫片的四个角孔形成了流体的分配管和汇集管。

同时又合理地将冷热流体分开，使其分别在每块板片两侧的流道中流动，通过板片进行热交换。

板式换热器的优化设计计算，就是在已知温差比NTUE的条件下，合理地确定其型号、流程和传热面积，使NTUp等于NTUE。

Ⅲ 算板子是拆单还是优化

拆单。
背板看你的柜子多大，分几个区了。中间的中竖板和层板就要看你的柜子怎样做了。计算板材其实就是拆单，专业的做法是先画出来，再拆单。
算板子拆单就是把图纸的柜子拆成几块板子，侧板顶底板连板和门板多大写出来的过程，属于笨法，比较复杂。算板子优化是根据装修图纸在系统上自动生成的算法，因此算板子还是优化比较好，方便快捷，准确率高。

Ⅳ 造船厂钢板入库优化怎样用遗传算法在matlab里实现 要求为每块钢板选择合适垛位，使得堆场利用率最

具体描述的目标函数是什么

Ⅳ 自学unity3d一般多长时间学会

自学U3d并不容易，一般参加培训学习的话基本都四个月。unity3d培训课程主要分六大阶段，内容涵盖AR综合项目的讲解、C#编程语言、Unity引擎、项目架构与项目管理、VR综合项目及图形学、面试阶段。自学需要更久，且没有项目经验很难找工作。

行业应用：

ATM领域应用（汽车、运输、制造）

工业VR/AR的应用场景就是构建在数字世界与物理世界融合的基础之上，作为衔接虚拟产品和真实产品实物之间的桥梁，VR和AR内容为Unity驱动。

全世界所有VR和AR内容中60%均为Unity驱动。Unity实时渲染技术可以被应用到汽车的设计、制造人员培训、制造流水线的实际操作、无人驾驶模拟训练、市场推广展示等各个环节。

Unity最新的实时光线追踪技术可以创造出更加逼真的可交互虚拟环境，让参与者身临其境，感受虚拟现实的真实体验。Unity针对ATM领域的工业解决方案包括: INTERACT工业VR/AR场景开发工具、Prespective数字孪生软件等等。

全球顶级的50家AEC公司和10家领先汽车品牌中，已有超过一半的公司正在使用Unity的技术。戴姆勒集团子公司Protics已经使用Unity研发了专门的混合现实流水线；工业巨头ABB使用Unity打造一个增强型实地流程辅助系统；沃尔沃和Varjo使用VR技术创造安全驾驶功能。

宝马BMW使用Unity实现实时光线追踪汽车设计可视化；雷克萨斯Lexus使用Unity制作实时渲染市场推广展示；宜家IKEA Place，用户购买家具之前查看实际效果等。

以上内容参考：网络-Unity

Ⅵ 大数据常用的各种算法

我们经常谈到的所谓的​​ 数据挖掘 是通过大量的数据集进行排序，自动化识别趋势和模式并且建立相关性的过程。那现在市面的数据公司都是通过各种各样的途径来收集海量的信息，这些信息来自于网站、公司应用、社交媒体、移动设备和不断增长的物联网。

比如我们现在每天都在使用的搜索引擎。在自然语言处理领域，有一种非常流行的算法模型，叫做词袋模型，即把一段文字看成一袋水果，这个模型就是要算出这袋水果里，有几个苹果、几个香蕉和几个梨。搜索引擎会把这些数字记下来，如果你想要苹果，它就会把有苹果的这些袋子给你。

当我们在网上买东西或是看电影时，网站会推荐一些可能符合我们偏好的商品或是电影，这个推荐有时候还挺准。事实上，这背后的算法，是在数你喜欢的电影和其他人喜欢的电影有多少个是一样的，如果你们同时喜欢的电影超过一定个数，就把其他人喜欢、但你还没看过的电影推荐给你。 搜索引擎和推荐系统 在实际生产环境中还要做很多额外的工作，但是从本质上来说，它们都是在数数。

当数据量比较小的时候，可以通过人工查阅数据。而到了大数据时代，几百TB甚至上PB的数据在分析师或者老板的报告中，就只是几个数字结论而已。 在数数的过程中，数据中存在的信息也随之被丢弃，留下的那几个数字所能代表的信息价值，不抵其真实价值之万一。 过去十年，许多公司花了大价钱，用上了物联网和云计算，收集了大量的数据，但是到头来却发现得到的收益并没有想象中那么多。

所以说我们现在正处于“ 数字化一切 ”的时代。人们的所有行为，都将以某种数字化手段转换成数据并保存下来。每到新年，各大网站、App就会给用户推送上一年的回顾报告，比如支付宝会告诉用户在过去一年里花了多少钱、在淘宝上买了多少东西、去什么地方吃过饭、花费金额超过了百分之多少的小伙伴；航旅纵横会告诉用户去年做了多少次飞机、总飞行里程是多少、去的最多的城市是哪里；同样的，最后让用户知道他的行程超过了多少小伙伴。 这些报告看起来非常酷炫，又冠以“大数据”之名，让用户以为是多么了不起的技术。

实际上，企业对于数据的使用和分析，并不比我们每年收到的年度报告更复杂。已经有30多年历史的商业智能，看起来非常酷炫，其本质依然是数数，并把数出来的结果画成图给管理者看。只是在不同的行业、场景下，同样的数字和图表会有不同的名字。即使是最近几年炙手可热的大数据处理技术，也不过是可以数更多的数，并且数的更快一些而已。

在大数据处理过程中会用到那些算法呢？

1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的较佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序访问这些节点。因此，A*搜索算法是较佳优先搜索的范例。

2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——较佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过，集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点，m是固定数字——集束的宽度。

3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法，每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法，特别是针对离散、组合的最优化。

5、Buchberger算法——一种数学算法，可将其视为针对单变量较大公约数求解的欧几里得算法和线性系统中高斯消元法的泛化。

6、数据压缩——采取特定编码方案，使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程，又叫来源编码。

7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议，允许双方在事先不了解对方的情况下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起，加密后续通讯。

8、Dijkstra算法——针对没有负值权重边的有向图，计算其中的单一起点最短算法。

9、离散微分算法(Discrete differentiation)。

10、动态规划算法(Dynamic Programming)——展示互相覆盖的子问题和最优子架构算法

11、欧几里得算法(Euclidean algorithm)——计算两个整数的较大公约数。最古老的算法之一，出现在公元前300前欧几里得的《几何原本》。

12、期望-较大算法(Expectation-maximization algorithm，又名EM-Training)——在统计计算中，期望-较大算法在概率模型中寻找可能性较大的参数估算值，其中模型依赖于未发现的潜在变量。EM在两个步骤中交替计算，第一步是计算期望，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其较大可能估计值;第二步是较大化，较大化在第一步上求得的较大可能值来计算参数的值。

13、快速傅里叶变换(Fast Fourier transform，FFT)——计算离散的傅里叶变换(DFT)及其反转。该算法应用范围很广，从数字信号处理到解决偏微分方程，到快速计算大整数乘积。

14、梯度下降(Gradient descent)——一种数学上的最优化算法。

15、哈希算法(Hashing)。

16、堆排序(Heaps)。

17、Karatsuba乘法——需要完成上千位整数的乘法的系统中使用，比如计算机代数系统和大数程序库，如果使用长乘法，速度太慢。该算法发现于1962年。

18、LLL算法(Lenstra-Lenstra-Lovasz lattice rection)——以格规约(lattice)基数为输入，输出短正交向量基数。LLL算法在以下公共密钥加密方法中有大量使用：背包加密系统(knapsack)、有特定设置的RSA加密等等。

19、较大流量算法(Maximum flow)——该算法试图从一个流量网络中找到较大的流。它优势被定义为找到这样一个流的值。较大流问题可以看作更复杂的网络流问题的特定情况。较大流与网络中的界面有关，这就是较大流-最小截定理(Max-flow min-cut theorem)。Ford-Fulkerson 能找到一个流网络中的较大流。

20、合并排序(Merge Sort)。

21、牛顿法(Newton's method)——求非线性方程(组)零点的一种重要的迭代法。

22、Q-learning学习算法——这是一种通过学习动作值函数(action-value function)完成的强化学习算法，函数采取在给定状态的给定动作，并计算出期望的效用价值，在此后遵循固定的策略。Q-leanring的优势是，在不需要环境模型的情况下，可以对比可采纳行动的期望效用。

23、两次筛法(Quadratic Sieve)——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法(仅次于数域筛法Number Field Sieve)。对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。

24、RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。

25、RSA——公钥加密算法。较早的适用于以签名作为加密的算法。RSA在电商行业中仍大规模使用，大家也相信它有足够安全长度的公钥。

26、Schönhage-Strassen算法——在数学中，Schönhage-Strassen算法是用来完成大整数的乘法的快速渐近算法。其算法复杂度为：O(N log(N) log(log(N)))，该算法使用了傅里叶变换。

27、单纯型算法(Simplex Algorithm)——在数学的优化理论中，单纯型算法是常用的技术，用来找到线性规划问题的数值解。线性规划问题包括在一组实变量上的一系列线性不等式组，以及一个等待较大化(或最小化)的固定线性函数。

28、奇异值分解(Singular value decomposition，简称SVD)——在线性代数中，SVD是重要的实数或复数矩阵的分解方法，在信号处理和统计中有多种应用，比如计算矩阵的伪逆矩阵(以求解最小二乘法问题)、解决超定线性系统(overdetermined linear systems)、矩阵逼近、数值天气预报等等。

29、求解线性方程组(Solving a system of linear equations)——线性方程组是数学中最古老的问题，它们有很多应用，比如在数字信号处理、线性规划中的估算和预测、数值分析中的非线性问题逼近等等。求解线性方程组，可以使用高斯—约当消去法(Gauss-Jordan elimination)，或是柯列斯基分解( Cholesky decomposition)。

30、Strukturtensor算法——应用于模式识别领域，为所有像素找出一种计算方法，看看该像素是否处于同质区域( homogenous region)，看看它是否属于边缘，还是是一个顶点。

31、合并查找算法(Union-find)——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。合并查找算法可以在此种数据结构上完成两个有用的操作：

查找：判断某特定元素属于哪个组。

合并：联合或合并两个组为一个组。

32、维特比算法(Viterbi algorithm)——寻找隐藏状态最有可能序列的动态规划算法，这种序列被称为维特比路径，其结果是一系列可以观察到的事件，特别是在隐藏的Markov模型中。

Ⅶ 板套料的摘要

企业应该开始考虑 Tekla Structures 软件如何能应用到其他的部门以及其他的项目生产流程中，
AutoNEST 软件和Tekla Structures 软件的完美结合将使深化设计到加工制造的流程完全实现自动化，实现高效的板材零件排样优化，控制材料成本，使企业实现制造材料成本的精细管理。
【关键词】 AutoNEST Tekla Structures 板材套料排样材料成本控制 精细管理
伴随金融危机的爆发，全球经济处于缓慢的复苏过程中，2009 年被贯以“成本年”，企
业开始对材料成本控制越发重视。对于生产制造行业，高质高效的产品才能在市场中更具竞
争力，在信息化日益发展的今天，手工建造技术早已经被我们甩在了上个世纪，而取而代之
的是数字化建造技术。使用领先的软件，配备自动化的设备，加之先进的管理理念才能使企
业在这个充斥着竞争和危机的环境中立于不败之地。
一、Tekla Structures 软件用户传统的生产制造流程
通过对 Tekla Structures 软件用户的了解，我们发现中国的Tekla Structures 软件用户大多
仅仅局限于使用软件来解决深化中详图设计的工作，而整个项目的其他流程并没有软件的参
与，仍然通过人工和采用原始的方法途径来实现。而欧美等国家的用户已经实现了在工程项
目的各个流程中使用 软件来帮助其解决问题。本文将通过生产制造的环节来说明如何使
Tekla Structures 软件在这个环节中发挥更大的优势。
生产制造往往需要三个部分组成，即深化设计（图纸来源）、排样优化（下料依据）、加
工制造（设备切割）。先来看一下国内多数钢结构加工企业的工作流程：深化设计由Tekla
Structures 软件完成，将零件图转换成AutoCAD 格式的图纸，然后由设计部门或者生产部门
对零件图进行二次修改，去掉排样环节不需要的尺寸线、文字标注、材料表等，一般只剩下
零件图形和零件编号；接下来将所有的零件图形按特性的不同人工分类，通过手工或者随设
备配套的加工软件的排样功能排出下料切割的排版图形；最后利用得到排样的结果进行加工，
加工过程一般是通过手工或者是数控设备完成的。由上面这个过程我们可以清晰的看到，生
产制造环节仅仅从Tekla Structures 软件中提取出了零件的图形信息和编号信息，而且这些信
息也是间接提取的。生产制造的环节并没有直接有效的利用 软件中输出的信息，以致下面一
系列的环节回到手工操作的状态，这可能导致整个生产制造环节中出现无序和失控的状态，我
们称之为粗放型管理。
二、AutoNEST 软件与Tekla Structures 共同实现数字化建造技术下的生产流程
是否能够使深化设计环节中Tekla Structures 软件的所有数据自动的输入到套料排样的
环节中？是否能够快速准确的自动得到材料利用率最高的排样结果？是否能够有效的对余
料进行管理和再利用？这些问题都将通过AutoNEST 软件与Tekla Structures 软件的协同工作
来帮助企业解决。
1. Tekla Structures 软件通过NC 文件输入AutoNEST 软件
AutoNEST 软件区别于其他加工软件的输入的格式，不仅可以集成CAD 软件而且可以
集合NC 软件。
图 1 自动转入NC 文件图 2 排样零件信息输出
因为一般的加工软件只能输入 AutoCAD 格式，但AutoCAD 格式文件仅是图形文件，
无法包含零件的其他特性信息，如：板材厚度，材质、数量、编号等。但NC 文件（dstv 格
式）包含了所有关于这个零件的形状、尺寸以及特性信息，而Tekla Structures 软件正是可以
输出NC 文件的NC 软件，通过这个文件接口，AutoNEST 软件可以自动将零件的形状、尺
寸以及特性信息批量转入（图1），所以这些都是自动的，这将为前期的数据输入节省大量
的时间，并保证所有输入数据的准确性。
2. AutoNEST 软件自动区分板厚和材质进行套料分组
AutoNEST 软件获取NC 文件的零件的形状、尺寸以及特性信息后，可将输入的所有零
件按板厚不同、材质不同的零件自动进行套料分组，完成每组零件的套料任务，这就减少了
人为区分板厚和材质进行分组的工作，实现了项目中多种厚度、多种材质的零件同时批量进
行套料的功能，从而提高自动化程度，提升工作的效率。
3. AutoNEST 软件实现快速灵活的套料进程
AutoNEST 软件具有用户直观的套料任务编辑界面，套料任务带有零件浏览器可以帮助
用户选择零件，并方便对一些超长零件进行快速检查。为了增加控制，套料控制系统可对包
括套料起点、排列方向、套料优先级、单一零件套料控制以及共边等进行多种设置和考虑（图
3）。AutoNEST 软件不但支持规则板而且还支持不规则料板排样、嵌套排样以及余料保存及
余料排样。
图 3 套料控制图 4 套料结果
AutoNEST 软件采用智能化的组合优化算法，无论对于简单的或者复杂的项目都可以
在短短数秒之内快速得到最优的结果（图4）。对于项目中任意修改套料选项比如零件数量、
原料板的板幅等，重新运算后自动得到最新的排样结果。AutoNEST 软件会让用户真正感觉
无与伦比的高效和便捷。
4. AutoNEST 实现项目多零件套料和板材库存管理
对于项目的排样结果输出，AutoNEST 软件是自动进行的，自动生成Excel 格式的项目
排样零件统计（图2），以及AutoCAD 格式的排样图形（图5）和排样结果报表（图6），输
出排样零件的信息包括图形，面积、数量，切割距离等详细统计数据，自动报告每个原料板
的材料利用率和废料的百分比以及重量信息，从而实现套料项目的卡片式管理，对每一个项
目材料使用情况进行跟踪和存档，使加工流程具有科学的下料依据并对加工中存在的消耗和
浪费进行控制。
图 5 排样结果图形图 6 排样结果报表
自动生成的余料会被优先使用在当前项目中（图7、图8），而未能被使用的余料图形会
自动保存在余料库中，用于下一个项目使用。余料管理系统将使余料始终处于可控和可利用
的状态，避免余料最终成为废料。由于当前大多数企业对库存中的余料没有管理，造成余料
上的利用率很低，造成企业的直接经济损失，而AutoNEST 软件将解决这个难题。
图 7 余料排样图 8 余料排样
5.小结
通过上述介绍，我们可以看到AutoNEST 软件是一款优化板料使用的计算机辅助套料软
件，其广泛应用于所有的生产制造行业（造船工业、重型工程、钣金制造等），可以满足客
户精细型管理的要求，如材料定尺采购、对材料的快速估算以及车间切割工艺计划等功能。
其强大灵活的自动化套料功能将大幅减少人工操作时间，并在不同制造条件下最大化材料的
使用，可对零件、板料、重量和切割工艺报告等信息详细输出，同时集成于任何NC 软件和
CAD 软件。
如果企业可以从深化设计到加工制造中的套料环节应用AutoNEST 软件和Tekla
Structures 软件的协作，那么一切将变成自动化的。Tekla Structures 软件的所有数据将自动的
输入到套料排样的环节中，并快速准确的自动得到材料利用率最高的排样结果以及实现对余
料进行管理和再利用。这不但使Tekla Structures 软件的功能扩展应用到了加工制造环节中，
也使企业真正实现了深化设计到加工制造的自动化。
三、AutoNEST 软件与AutoCAD 或Excel 软件连接实现套料优化
1. AutoNEST 软件与AutoCAD 软件的连接
有些企业在某些项目中没有使用 Tekla Structures 这样可输出NC 数据格式的软件，或者
作为项目的加工制造单位仅仅从深化设计单位中得到了AutoCAD 格式图纸，而没有NC 数
据文件，是不是就无法使用AutoNEST 软件了？回答是否定的。显然，AutoNEST 软件与Tekla
Structures 软件的连接是最优的，但与AutoCAD 软件同样可以实现连接。
AutoCAD 软件的图纸中定义的规则板或不规则板图形，可以一一被保存在AutoNEST
软件的零件库中（图9），并在定义选项中一一定义零件的板厚、材质、零件编号等信息，
通过图形信息和特性信息两个步骤的输入来达到NC 数据输入的效果，而之后的套料结果和
套料优化功能将是相同的。
2. AutoNEST 软件与Excel 软件的连接
如果套料的工作是在项目预算环节之后开始的，并没有完整的图纸，是不是就无法使用
AutoNEST 软件了？回答同样否定的。
AutoNEST 软件与Excel 的接口，可以使预算部门提供的材料清单Excel 表格被直接导
入到AutoNEST 软件中（图10）。AutoNEST 软件再根据Excel 表格中输入的零件材质、厚
度信息将零件自动进行分组，继而迅速的到最优的套料结果。
图 9 输入AutoCAD 格式的零件图形 图10 输入Excel 格式的零件信息
四、AutoNEST 软件实现企业以科学方法在客户市场和材料供应市场的双赢
1. 客户市场
（1）对于业主
目前钢结构项目中存在业主供料的情况，需要企业提供详细的排样图作为供料依据。而
大多数项目往往在工程初期阶段没有完整的加工详图，仅能通过预算部门的项目零件预算清
单进行统计，提料工作仍十分困难。而 AutoNEST 将使一切变的非常简单，AutoNEST 软件
与Excel 连接，直接将预算部门提供的材料清单Excel 表格导入到AutoNEST 软件中并得到
准确的套料结果。既保证企业所提材料够用，又使业主对排样图的真实性确信，并可以让企
业对业主提出一份具备市场竞争力的报价。
（2）对于分包
有些项目中企业需要将加工进行分包，而如何准确计算出分包的材料用量，从而避免分
包单位多提料呢？AutoNEST 软件同样可以帮企业实现，企业可以利用AutoNEST 软件与
NC 软件或者AutoCAD 软件的连接，将零件图形和特性输入到AutoNEST 软件实现自动套
料优化，实现科学准确的控制分包单位材料的使用。
2. 材料供应市场
（1）对于采购
企业以往的采购仅仅单一的依据市场的材料价格和供应量等信息，但却没有考虑到究竟
何种尺寸的材料在项目中的利用率是最优的，产生的余料是最少的。由于AutoNEST 软件数
秒就可以得到套料方案，因此企业可以对市场上可以供给的材料分别进行套料优化的工作，
选择套料利用率最优的方案进行材料的采购，进而降低余料和废料的产生，实现材料供应链
的主动控制。
（2）对于库存
同样对于库存中的材料，AutoNEST 软件也可以进行多方案的比较，在加工中选择库存
可利用的材料中最优利用率的板幅，使材料的选择具备科学的依据。并对库存中的余料优先
选用，从而降低库存中的余料数量，减少废料的产生。
五、AutoNEST 软件实现制造材料成本的精细管理
原有的企业粗放型管理已经暴露出诸多弊病，所有企业或多或少都存在着以下的问题：
（1）手工套料或老式套料加工软件，套料水平较低；
（2）手工处理零件图形，深化设计提供的数据无法直接用于生产，效率很低；
（3）单种零件逐个进行套料,没有考虑到产品批量情况；
（4）材料采购缺乏科学依据，影响材料在生产中的利用率；
（5）缺乏精确的生产下料计划，车间实际下料随意性较大；
（6）没有对车间产生的余料进行有序管理和再利用；
（7）车间管理制度的漏洞和成本意识薄弱造成材料损失；
（8）缺少有效的管理系统，查询、统计数据、报表生成、生产变更等操作都比较麻烦
企业总在思考如何使利润最大化，而上述的所有问题都与成本和利润直接相关！当前，
企业竞争日趋激烈，已经进入微利时代，惟有靠成本制胜。AutoNEST 软件实现了从加工制
造企业的计划源头，从材料使用的计划层，通过计算机可视化技术、先进的套料优化工具与
企业深化设计和加工生产系统有机集成，实现企业制造材料使用流程的精细管理和控制，从
而达到降低材料成本消耗，缩短材料生产规划周期，提高生产效率和规范生产执行水平等目
的。
欧洲、美国、日本等国家已经实现了信息化和自动化的生产流程，从建筑方案设计到加
工制造生产早已经摆脱了手工操作，并将人工参与的工作量降到最低，从而保证各个流程中
的信息共享，避免信息的重复录入，降低出错率。Tekla Structures 软件的用户已经通过三维
深化设计解决了以往通过AutoCAD 软件深化设计中的弊病，更应该开始考虑如何使用Tekla
Structures 软件与其他软件进行协同工作，从而使其应用到生产制造环节甚至项目的各个流
程中。
北京华特详图软件开发有限公司作为同时销售AutoNEST和Tekla Structures 两个软件的
北京代理商，希望为所有企业提供自动化生产的完美解决方案，并将钢结构一体化设计制造
的理念更加广泛的推广开来！

Ⅷ 板料冲压时落料前在板料上合理排布落料件的工作称为什么

板料冲压时落料前在板料上合理排布落料件的工作称为排样。
关于排样介绍如下：
排样问题是指 需要开料的工件在板料上的布置和开切方式。选择合理的排样布局方式，是提高材料利用率、降低生产成本和保证工件质量的有效措施。排样起先是指冲裁件在条料、带料、板料上的布置方式。选择合理的排样方式和适当的搭便值，是提高材料利用率、降低生产成本和保证工件质量及模具寿命的有效措施。根据冲裁件在板料上的布置方式，排样形式有直排、单行排、多行排、斜排、对头直排和对头斜排等 多种排列方式。
广义的排样问题除了指工件在板料中的优化布局外，还应考虑各布局的下料数量，即各布局的组合优化，因此也称下料问题。同时根据不同的行业和材料特征，又分为一维线材排样、二维板材排样、三维呸材排样等。二维板材排样又分为矩形、圆形及冲裁件排样等。目前可以运用数学算法和计算机技术求解排样问题，即“计算机辅助排样（CAN）”.

Ⅸ 自己如何搭建服务器。

1、打开控制面板，选择并进入“程序”，双击“打开或关闭Windows服务”，在弹出的窗口中选择“Internet信息服务”下面所有地选项，点击确定后，开始更新服务。

(9)板件打包优化算法扩展阅读：

入门级服务器所连的终端比较有限（通常为20台左右），况且在稳定性、可扩展性以及容错冗余性能较差，仅适用于没有大型数据库数据交换、日常工作网络流量不大，无需长期不间断开机的小型企业。

不过要说明的一点就是目前有的比较大型的服务器开发、生产厂商在后面我们要讲的企业级服务器中也划分出几个档次，其中最低档的一个企业级服务器档次就是称之为"入门级企业级服务器"，这里所讲的入门级并不是与我们上面所讲的"入门级"具有相同的含义，不过这种划分的还是比较少。

还有一点就是，这种服务器一般采用Intel的专用服务器CPU芯片，是基于Intel架构（俗称"IA结构"）的，当然这并不是一种硬性的标准规定，而是由于服务器的应用层次需要和价位的限制。