鋼格板產(chǎn)品屬于定制加工的特制產(chǎn)品,，其最終產(chǎn)品的設計加工是以半成品的標準原板為原材料,，根據(jù)產(chǎn)品使用環(huán)境要求在生產(chǎn)車間分板切割,。產(chǎn)品多在用戶施工現(xiàn)場安裝,。鋼格板的分板合理性直接決定了產(chǎn)品是否能夠準確安裝和滿足設計要求,。分板設計需要綜合考慮各種影響因素：如設備避讓,，鋼結構連接凸起部分的避讓，確保鋼格板扁鋼方向的合理受力及支撐,，便于現(xiàn)場安裝等,。
為在滿足使用要求的前提下最大限度的利用原板材料，鋼格板分板設計時需要反復比較設計方案以得出最佳方案。設計過程中技術人員的設計經(jīng)驗是影響分板設計效率,，分板設計準確性和原板材料利用率的關鍵因素,。目前格板生產(chǎn)廠家普遍采用二次開發(fā)的插件幫助分板設計。與早期的手工分板設計相比,，設計效率有明顯提高,。解決鋼格板的分板及剪切的部分人工工作，但不足之處對鋼格板分板的合理性,，沒有進行評估及建議,；對材料的有效利用性，也沒有進行校驗,；因此目前的平均原材料的利用率不到80%,；其次鋼格板分板設計過程中的人工操作和判斷還是比較多，修改設計時常常需要重復整個分板過程,，及其不便,，費時，導致設計效率因人而異,；缺少高效的復核手段,，只能人工檢查，費時費力,，容易漏掉問題,；沒有即時的設計準確性和原板材料的利用率評估數(shù)據(jù)。
基于機器學習的鋼格板智能分板方法,，其能夠有效提高分板效率以及原材料的利用率,，同時降低勞動強度，避免不必要的時間成本及勞力的投入,�,；跈C器學習的鋼格板智能分板方法，方法基于CAD中的二次插件進行具體分板設計,，首先建立學習數(shù)據(jù)庫,，學習數(shù)據(jù)庫中存儲有鋼格板設計案例，并獲得鋼格板分板所需要的幾何信息及材料信息,；
其次錄入鋼格板原板的具體參數(shù),，錄入客戶的設定文檔，在鋼格板處根據(jù)客戶參數(shù)要求進行初步的分板線條的確立,；使用學習數(shù)據(jù)庫對初步確立的分板線條進行深度學習訓練,，形成優(yōu)化調整后的鋼格板分板方案。調用CAD中的設計初步完成的鋼格板的參數(shù)與學習數(shù)據(jù)庫中確立的鋼板參數(shù)閾值進行比較,；再次人工確認鋼格板分板方案的細節(jié),，并進行修改及調整,，在修改調整的過程中，如果手動修改輪廓線的某一段,，自動完成其它輪廓線的調整,；生成最終的設計文檔。
基于機器學習的鋼格板智能分板方法,，其通過對以往設計案例的分析,，獲得設計知識，結合具體產(chǎn)品的條件完對鋼格板布局的合理性,，進行評估,，具體評估的過程包括：
安全性評估：對應鋼結構條件看板塊的長度是否合理；支撐距離是否有問題,；安裝性評估：對應現(xiàn)場安裝環(huán)境條件看板塊重量是否合理,，是否與梁、其它設備有碰撞(如果板塊有非平行的槽,，安裝是一般會有問題),；
工藝性評估：對應生產(chǎn)加工條件；通過檢查鋼格板的幾何信息,，可以發(fā)現(xiàn)難以加工的地方,；同時可以檢查圖紙的一些問題，如包邊的工藝信息是否完善,；客戶設計要求是否完全合理等問題,；
材料使用效率的評估：與半成品原板面積相比較的得出利用率，通過優(yōu)化標準板塊的使用,，減少材料的浪費,，多套方案中取材料利用率最高。
基于以上幾方面的合理性評估,，實現(xiàn)對材料的有效利用性進行校驗,，并形成完整的系統(tǒng)性設計方案，設計人員簡單操作完成分板設計,。在本方法的處理過程中,，盡量減少了人工干預，提高自動化操作的部分,，提供更多的輔助功能,，加快設計過程，通過對因為修改而重復的操作設計部分,，進行自動錄制并重播的方式,，減少操作步驟，節(jié)省時間及減少誤操作,。
