目前在板材切割加工领域当中,单一尺寸规则零件(圆、矩形)的排样问题应用最为广泛。大部分企业依然采用人工下料的方式进行排样,很大程度上降低了生产效率和原始板材的利用率。为了解决以上问题,寻求更好的单一尺寸规则零件的排样效果,本文提出搜索分支树算法和经典遗传算法对二维不规则板材的排样问题进行具体研究。主要研究内容包括以下几点:(1)研究同一尺寸矩形零件在二维任意不规则板材中的排样问题。针对不规则多边形凸集和凹集图形特性的差异,提出约束条件在凹集和凸集排样的数学模型不同求解方法。在经过比较研究之后,将约束条件在凹集和凸集不同的数学模型整合到同一个无约束非线性数学模型当中。接着提出搜索分支树算法对矩形零件整体约束条件的数学模型进行求解仿真。在确定排入零件的评价标准之后,进行具体的仿真实验。有效提高了同尺寸矩形零件排样的不规则板材利用率。(2)研究同一尺寸圆形零件在二维任意不规则板材中的排样问题。本文利用圆形零件的几何特性来求解圆形零件排样过程中的约束条件。同时提出一种新的角平分线法来求解圆形零件在不规则板材中的内部临界多边形,并利用内部临界多边形描述圆形零件在不规则板材内部的约束条件。接着建立圆形零件二维排样问题的整体无约束目标函数,并通过经典的遗传算法对该目标函数求解。有效提高了同尺寸圆形零件排样的不规则板材利用率。本文针对以上内容的研究,使零件在二维不规则板材中的排样问题研究得到进一步的完善。有效提升企业在实际生产中的材料利用率和生产效率,为板材智能化切割加工奠定了基础。