D题 窗边框生产中的最优切割问题 在窗边框(窗外边框)的生产过程中,窗框的尺寸和形状对建筑物的外观和功能有重要影响。在加工过程中,原材料(如铝合金、钢材等)往往是长条形的,通常需要根据不同订单的需求进行切割,确保每个窗框的尺寸符合要求。窗框的切割方案需要考虑用户的目标尺寸及其目标范围,同时还需要计算锯口宽度对切割损失的影响。 此外,在生产过程中,原材料可能存在不规则缺陷,缺陷的具**置和大小是随机的,这要求生产过程中能及时调整切割方案,避开缺陷区域,确保窗框的质量,并最大化利用原材料。每次切割时需要考虑锯口宽度的影响,即切割机的切割占用宽度。 请建立数学模型,解决以下问题: 问题1 假设每个订单包含多个窗框的需求,并且每个窗框有其目标宽度、目标高度以及目标范围(即目标尺寸的允许误差范围)。每次切割时,需要考虑锯口宽度对实际切割尺寸的影响。要求在剩余原材料的长度内,尽量满足订单的目标尺寸,并尽可能减少切割损失。表1是具体的订单需求: 表1: 订单的具体切割需求 订单号 订单需求对象 订单量(套) 宽度目标(米) 高度目标(米) 窗框单价(元/套) 1 学校教学楼 10 1.6 2.2 4


问题1的数学模型建立 1. 定义变量和参数 - 原材料长度:\( L \)(单位:米) - 锯口宽度:\( w \)(单位:米) - 订单需求: - 窗框数量:\( n \)(例如 \( n = 10 \)) - 目标宽度:\( W_{\text{target}} = 1.6 \) 米 - 目标高度:\( H_{\text{target}} = 2.2 \) 米 - 允许误差范围:\( \delta_W \)(宽度误差)、\( \delta_H \)(高度误差) - 窗框单价:\( p = 4 \) 元/套 2. 切割方案的目标 - 最大化满足订单需求,同时最小化切割损失。 - 切割损失包括: - 锯口宽度导致的材料损失。 - 剩余无法使用的原材料长度。 3. 约束条件 - 实际切割尺寸必须在目标尺寸的允许误差范围内: \[ W_{\text{target}} - \delta_W \leq W_{\text{actual}} \leq W_{\text{target}} + \delta_W \] \[ H_{\text{target}} - \delta_H \leq H_{\text{actual}} \leq H_{\text{target}} + \delta_H \] - 每次切割的锯口宽度为 \( w \),因此实际切割长度为: \[ L_{\text{cut}} = W_{\text{actual}} + w \quad \text{或} \quad L_{\text{cut}} = H_{\text{actual}} + w \] - 剩余原材料长度必须满足下一次切割的需求: \[ L_{\text{remaining}} \geq L_{\text{cut}} \] 4. 数学模型 - 目标函数: \[ \text{最大化} \quad \sum_{i=1}^{n} p \cdot x_i - \lambda \cdot L_{\text{waste}} \] 其中: - \( x_i \) 为二进制变量,表示第 \( i \) 个窗框是否被切割(\( x_i = 1 \) 表示切割,\( 0 \) 表示不切割)。 - \( L_{\text{waste}} \) 为总切割损失(包括锯口损失和剩余材料损失)。 - \( \lambda \) 为损失权重系数,用于平衡订单满足和材料损失。 - 约束条件: \[ \sum_{i=1}^{n} (W_{\text{actual},i} + w) \cdot x_i \leq L \] \[ W_{\text{target}} - \delta_W \leq W_{\text{actual},i} \leq W_{\text{target}} + \delta_W \quad \forall i \] \[ x_i \in \{0, 1\} \quad \forall i \] 5. 求解方法 - 这是一个典型的一维切割问题(Cutting Stock Problem),可以通过整数线性规划(ILP)或动态规划求解。 - 如果允许误差范围较大,可以优先选择接近目标尺寸的切割方案以减少损失。 - 对于锯口宽度 \( w \),需要在每次切割时从原材料中扣除 \( w \) 的长度。 6. 示例计算 假设: - 原材料长度 \( L = 20 \) 米 - 锯口宽度 \( w = 0.01 \) 米 - 允许误差 \( \delta_W = 0.05 \) 米 - 目标宽度 \( W_{\text{target}} = 1.6 \) 米 每次切割的实际宽度范围为: \[ 1.55 \leq W_{\text{actual}} \leq 1.65 \] 选择 \( W_{\text{actual}} = 1.6 \) 米,则每次切割占用长度: \[ L_{\text{cut}} = 1.6 + 0.01 = 1.61 \text{ 米} \] 可切割的窗框数量: \[ \lfloor 20 / 1.61 \rfloor = 12 \text{ 个} \] 剩余材料: \[ 20 - 12 \times 1.61 = 20 - 19.32 = 0.68 \text{ 米} \] 订单需求为 10 个,因此可以完全满足,剩余材料为 0.68 米。 7. 优化方向 - 如果原材料长度不足,可以尝试调整实际切割尺寸(在允许误差范围内)以减少切割损失。 - 多订单时,可以合并切割需求以进一步优化材料利用率。 问题2的扩展(缺陷区域) 如果原材料存在缺陷区域,需要: 1. 标记缺陷区域的起始和结束位置。 2. 在切割时避开缺陷区域,将可用部分分段处理。 3. 动态调整切割方案,优先在无缺陷区域切割目标尺寸。 [2025-08-02 10:42:10 | AI问答 | 1093点数解答]
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- sql2008数据库有3张表,雇员(雇员号,姓名),订单(订单号,雇员号),订单明细(订单明细号,订单号),查询结果显示姓名号,订单号,订单明细号,结果按姓名,订单号,订单明细号升序排列(148点数解答 | 2024-12-05 08:48:24)184
- 一是未充分调动干部自学积极性。尽管定期组织学习中央八项规定精神有关内容,但多以集中领学文件为主,未能有效引导个人自学,也缺乏多样化形式,导致干部学习热情和主动性不足。二是学习研讨参与度不均衡。学习教育工作开展期间,部分领导干部发言积极,普通党员干部参与度不高,存在“旁观者”现象。研讨过程中,结合实际工作讨论不够紧密,未将规定精神有效融入日常业务,无法充分发挥学习指导实践的作用。三是问题查摆不够精准。部分党员干部问题查摆缺乏针对性,未结合自身岗位特点和工作实际,存在“通用问题多、个性问题少”的情况。针对存在问题,提出下步工作打算,要质量高的问题,最好可以让材料一遍过,领导不修改(767点数解答 | 2025-08-07 17:07:03)88
- #include <random> #include <ctime> using namespace std; #include <opencv2\\opencv.hpp> #include <opencv2\\features2d.hpp> using namespace cv; vector<point2f> pts; // 代码生成的点 const point2f center(200, 200); // 圆心 const float std_r = 100; // 标准半径 // 从 [0, 360) 生成圆周上的点, 都是利用 pt_start 旋转, 再加上一点随机偏移 for (int i = 0; i < 360; i += 8) { default_random_engine e(time(nullptr) + rand()); // 随机 engine uniform_real_distribution<float> u(-8.0f, 8.0f); const float r = std_r + u(e); // 半径 + 误差(29点数解答 | 2024-11-06 23:40:42)170
- c++程序:给定六个正整数 h 1 , h 2 , h 3 h 1 ,h 2 ,h 3 以及 w 1 , w 2 , w 3 w 1 ,w 2 ,w 3 ,请构造出一个 3 × 3 3×3 的正整数方阵,使得: 方阵内的数均为正整数; 对于上起第 i i 行中的三个整数,满足:它们的和与 h i h i 相等; 对于左起第 i i 列中的三个整数,满足:它们的和与 w i w i 相等。 请求出满足条件的构造方案数。 输入 输入第一行包含六个正整数 h 1 , h 2 , h 3 , w 1 , w 2 , w 3 h 1 ,h 2 ,h 3 ,w 1 ,w 2 ,w 3 ( 3 ≤ h 1 , h 2 , h 3 , w 1 , w 2 , w 3 ≤ 3 0 ) (3≤h 1 ,h 2 ,h 3 ,w 1 ,w 2 ,w 3 ≤30) 。 输出 输出一个整数代表方案数。(875点数解答 | 2024-11-13 16:38:24)152
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