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[en] NESTING OF GENERAL PLANE FIGURES / [pt] ENCAIXE GERAL DE FIGURAS PLANAS

[pt] O uso cada vez mais corrente de métodos heurístico tem permitido contribuir para a automação e otimização de inúmeros processos industriais complexos.
Um dos processos que vem sendo beneficiado é o corte de roupas na indústria do vestuário, onde o encaixe de moldes deve ser feito de forma a minimizar o desperdício de tecido.
Este trabalho visa a dar uma contribuição ao problema geral de encaixe de figuras planas irregulares. Assim, busca-se resolver este problema através do uso de regras heurísticas implementadas num algoritmo computacional.
Como ponto principal, o apresenta uma sistemática de construção de alternativas de encaixe, em forma de uma árvore, facilitando a busca de um encaixe solução, de alto rendimento, entre as praticamente infinitas possibilidades.
A viabilização do algoritmo de encaixe é alcançada através de duas técnicas de posicionamento dos moldes que previnem sua superposição. As vantagens das duas técnicas são combinadas para melhor proveito do algoritmo.
Nas conclusões são discutidas as dificuldades encontradas e formulados novos caminhos para a investigação. / [en] The increasing use of heuristical methods has advanced the frontier of application of optimization and automatization techniques in complex industrial processes.
One emerging utilization for these methods in the pattern nesting process in the garment industry. The aim is to nest the pattern in such a way as to minimize the waste of fabric.
The present work aims to contribute to the optimal nesting of general planes figures. The methods which will be discussed, employ heustical rules implemented thorough computacional algorithms.
The focal point of the work is a methodology of obtaining a sequence of partial and complete nesting from which the best one can be selected. The computacional algorithm embodies two distinct methods for the placement of the figures on the nesting plane avoiding superposition. Both methods are used in such way that the resulting algorithm profits from their advantages.
Present diffuclties and future trends are outlined in the conclusions.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:19764
Date28 June 2012
CreatorsALTAMIR DIAS
ContributorsSOLLY ANDY SEGENREICH
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
TypeTEXTO

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