内容摘要
本文聚焦钢管下料问题，通过构建数学模型并借助Matlab编程，求解不同需求场景下的最优下料方案。详细阐述了问题分析、模型建立与求解过程，对比不同目标下的结果，为解决实际生产中的钢管下料问题提供有效方法，助力提高材料利用率和降低成本。
关键词：钢管下料；数学模型；Matlab编程；优化求解
一、引言
在钢管加工及相关制造行业中，如何高效利用原材料是企业关注的重点。钢管下料问题作为典型的资源优化配置问题，旨在确定合理的切割方式，以满足客户对不同长度钢管的需求，同时实现材料浪费最小化或切割成本最低化。本文将深入探讨钢管下料问题，借助Matlab强大的计算能力，给出精准的下料方案。
二、钢管下料问题实例
2.1 问题描述
某钢管零售商从钢管厂购入19m长的原料钢管，现有客户需求为50根4m长、20根6m长和15根8m长的钢管。零售商需要确定如何下料最为节省。进一步地，若零售商规定采用的不同切割模式不能超过3种，且客户新增10根5m长钢管的需求，下料方案又该如何制定，以达到最优的下料效果，实现资源的高效利用。
2.2 问题(1)的求解
- 问题分析：首先要确定可行且合理的切割模式。可行切割模式是指按照客户需求在原料钢管上安排切割的组合方式，但并非所有可行模式都合理。通常认为合理切割模式的余料不应大于或等于客户需要的钢管的最小尺寸。基于此，经分析得到7种合理切割模式，如下表所示：
| 4m钢管根数 | 6m钢管根数 | 8m钢管根数 | 余料 (m) | |
|---|---|---|---|---|
| 模式1 | 0 | 0 | 2 | 3 |
| 模式2 | 3 | 1 | 0 | 1 |
| 模式3 | 2 | 0 | 1 | 3 |
| 模式4 | 1 | 2 | 0 | 3 |
| 模式5 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| 模式6 | 0 | 3 | 0 | 1 |
| 模式7 | 0 | 0 | 2 | 3 |
- 模型建立 ：确定合理切割模式后，建立数学模型。
设 ( x i x_{i} xi) 表示按照第 ( i i i) 种模式（( i = 1 , 2 , ⋯ , 7 i = 1,2,\cdots,7 i=1,2,⋯,7)）切割的原料钢管的根数，( x i x_{i} xi) 为非负整数。
在决策目标方面，有两种选择：
一是使切割后剩余的总余料量最小，目标函数为 ( min z 1 = 3 x 1 + x 2 + 3 x 3 + 3 x 4 + x 5 + x 6 + 3 x 7 \min z_{1} = 3x_{1} + x_{2} + 3x_{3} + 3x_{4} + x_{5} + x_{6} + 3x_{7} minz1=3x1+x2+3x3+3x4+x5+x6+3x7) ；
二是使切割原料钢管的总根数最少，目标函数为 ( min z 2 = ∑ i = 1 7 x i \min z_{2} = \sum_{i = 1}^{7}x_{i} minz2=∑i=17xi) 。同时，要满足客户对不同长度钢管的需求，即约束条件为：
{ 4 x 1 + 3 x 2 + 2 x 3 + x 4 + x 5 ≥ 50 x 2 + x 4 + x 5 + 3 x 6 ≥ 20 x 3 + x 5 + 2 x 7 ≥ 15 \begin{cases}4x_{1} + 3x_{2} + 2x_{3} + x_{4} + x_{5} \geq 50 \\ x_{2} + x_{4} + x_{5} + 3x_{6} \geq 20 \\ x_{3} + x_{5} + 2x_{7} \geq 15 \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧4x1+3x2+2x3+x4+x5≥50x2+x4+x5+3x6≥20x3+x5+2x7≥15 - Matlab代码实现与求解：利用Matlab的优化工具箱求解上述模型。对于以切割后剩余的总余料量最小为目标的模型，代码如下：
matlab
% 定义目标函数系数
f = [3; 1; 3; 3; 1; 1; 3];
% 定义不等式约束矩阵A和向量b
A = [-4, -3, -2, -1, -1, 0, 0;
0, -1, 0, -2, -1, -3, 0;
0, 0, -1, 0, -1, 0, -2];
b = [-50; -20; -15];
% 定义变量的下限
lb = zeros(7, 1);
% 调用linprog函数求解
[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb);
% 输出结果
fprintf('以总余料量最小为目标的切割方案：\n');
for i = 1:7
fprintf('模式 %d 切割 %d 根\n', i, round(x(i)))
end
fprintf('总余料量为 %.0f m\n', fval);运行代码后，得到按照模式2切割12根原料钢管，按照模式5切割15根原料钢管，共27根，总余料量为27m。但此时4m长的钢管比要求多切割了1根，6m长的钢管比要求多切割了7根。
对于以切割原料钢管的总根数最少为目标的模型，Matlab代码如下：
matlab
% 定义目标函数系数
f = [1; 1; 1; 1; 1; 1; 1];
% 定义不等式约束矩阵A和向量b
A = [-4, -3, -2, -1, -1, 0, 0;
0, -1, 0, -2, -1, -3, 0;
0, 0, -1, 0, -1, 0, -2];
b = [-50; -20; -15];
% 定义变量的下限
lb = zeros(7, 1);
% 调用linprog函数求解
[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb);
% 输出结果
fprintf('以总根数最少为目标的切割方案：\n');
for i = 1:7
fprintf('模式 %d 切割 %d 根\n', i, round(x(i)))
end
fprintf('总根数为 %.0f 根\n', fval);求解结果为按照模式2切割15根原料钢管，按模式5切割5根，按模式7切割5根，共25根，总余料量为35m。各长度的钢管数恰好全部满足要求，没有多切割。对比两种目标下的结果，在余料无其他用途时，通常选择总根数最少为目标。
2.3 问题(2)的求解
- 问题分析：当客户需求增加到4种钢管（新增10根5m长钢管）且切割模式不超过3种时，枚举法确定可行切割模式的工作量大增。此时采用整数非线性规划模型，可同时确定切割模式和切割计划。合理切割模式的余量不能大于3m，且仅选择总根数最少为目标进行求解。
- 模型建立 ：
设 ( x j x_{j} xj) 表示按照第 (j) 种模式（ j = 1 , 2 , 3 j = 1,2,3 j=1,2,3）切割的原料钢管的根数，为非负整数。
设第 ( j j j) 种切割模式下生产4m、5m、6m和8m长的钢管数量分别为 ( r 1 j r_{1j} r1j) 、( r 2 j r_{2j} r2j) 、( r 3 j r_{3j} r3j) 、( r 4 j r_{4j} r4j) （非负整数）。
客户需求的4种钢管长度为 ( l i l_{i} li) ，数量为 ( b i b_{i} bi) （ i = 1 , 2 , 3 , 4 i = 1,2,3,4 i=1,2,3,4）。
决策目标为 min ∑ j = 1 3 x j \min \sum_{j = 1}^{3}x_{j} minj=1∑3xj
约束条件为：
{ ∑ j = 1 3 r i j x j ≥ b i , i = 1 , 2 , 3 , 4 16 ≤ ∑ i = 1 4 l i r i j ≤ 19 , j = 1 , 2 , 3 \begin{cases}\sum_{j = 1}^{3}r_{ij}x_{j} \geq b_{i}, & i = 1,2,3,4 \\ 16 \leq \sum_{i = 1}^{4}l_{i}r_{ij} \leq 19, & j = 1,2,3 \end{cases} {∑j=13rijxj≥bi,16≤∑i=14lirij≤19,i=1,2,3,4j=1,2,3 - Matlab代码实现与求解 ：由于该模型为整数非线性规划模型，直接求解较为困难。为减少计算时间，增加约束条件缩小可行解搜索范围。例如，增加 ( x 1 ≥ x 2 ≥ x 3 x_{1} \geq x_{2} \geq x_{3} x1≥x2≥x3) 以及 ( 26 ≤ ∑ i = 1 3 x i ≤ 31 26 \leq \sum_{i = 1}^{3}x_{i} \leq 31 26≤∑i=13xi≤31) 。Matlab代码如下：
matlab
% 定义目标函数
fun = @(x) x(1) + x(2) + x(3);
% 定义非线性约束函数
nonlcon = @(x) [19 - (4 * x(1) * r11 + 5 * x(1) * r21 + 6 * x(1) * r31 + 8 * x(1) * r41),
(4 * x(1) * r11 + 5 * x(1) * r21 + 6 * x(1) * r31 + 8 * x(1) * r41) - 16,
19 - (4 * x(2) * r12 + 5 * x(2) * r22 + 6 * x(2) * r32 + 8 * x(2) * r42),
(4 * x(2) * r12 + 5 * x(2) * r22 + 6 * x(2) * r32 + 8 * x(2) * r42) - 16,
19 - (4 * x(3) * r13 + 5 * x(3) * r23 + 6 * x(3) * r33 + 8 * x(3) * r43),
(4 * x(3) * r13 + 5 * x(3) * r23 + 6 * x(3) * r33 + 8 * x(3) * r43) - 16,
- (4 * r11 * x(1) + 4 * r12 * x(2) + 4 * r13 * x(3)) + 50,
- (5 * r21 * x(1) + 5 * r22 * x(2) + 5 * r23 * x(3)) + 10,
- (6 * r31 * x(1) + 6 * r32 * x(2) + 6 * r33 * x(3)) + 20,
- (8 * r41 * x(1) + 8 * r42 * x(2) + 8 * r43 * x(3)) + 15,
x(1) - x(2),
x(2) - x(3),
31 - (x(1) + x(2) + x(3)),
(x(1) + x(2) + x(3)) - 26];
% 定义变量的下限
lb = [0; 0; 0];
% 定义初始值
x0 = [10; 10; 10];
% 调用fmincon函数求解
[x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], lb, [], nonlcon);
% 输出结果
fprintf('优化后的切割方案：\n');
for i = 1:3
fprintf('模式 %d 切割 %d 根\n', i, round(x(i)))
end
fprintf('总根数为 %.0f 根\n', fval);（注：上述代码中的 (r11)、(r21)、(r31)、(r41) 等变量需根据实际切割模式确定，在实际使用时需补充完整）
最终得到按照模式1、2、3分别切割10根、10根、8根原料钢管，使用原料钢管总根数为28根。第一种切割模式下1根原料钢管切割成3根4m钢管和1根6m钢管；第二种切割模式下1根原料钢管切割成2根4m钢管、1根5m钢管和1根6m钢管；第三种模式下1根原料钢管切割成2根8m钢管。
三、总结
钢管下料问题通过构建合适的数学模型并利用Matlab编程求解，能有效得到优化的下料方案。在实际应用中，根据不同的需求和限制条件选择合适的目标函数和约束条件至关重要。对于复杂的下料问题，合理增加约束条件可以显著提高求解效率。