基于数据的鲁棒优化方法，用于集成织物堆叠和切割路径规划，并结合机器学习技术预测织物变形

《Expert Systems with Applications》：Data-driven robust optimization for integrated fabric nesting and cutting-path planning with machine-learned deformation

　　

作者：Sijie Sijie Li、Huiming Cui、Xinyi Wang

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  在变形不确定性条件下整合嵌套优化和切割路径优化技术。
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  使用条件归一化流来量化织物变形的不确定性。
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  通过数据驱动的方法学习非线性、多模态的顶点和边扰动模型。
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  在最坏情况下的变形条件下构建稳健的欧拉切割路径。
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  工业数据显示，该方法在实践中计算速度更快，切割稳定性也得到了提升。