面向复杂零件网络化制造的资源优化配置方法

为实现复杂零件网络化制造的资源优化配置，提出一种以零件工艺流程为核心的制造资源优化配置方法。该方法依据零件工艺流程，设计逻辑制造单元和逻辑加工路线，进行基于逻辑制造单元和逻辑加工路线的制造任务分解和描述。为了对逻辑加工路线配置最优的可执行加工路线，以运行成本、时间和加工质量为目标，建立多目标优化模型；在用遗传算法求解模型的过程中，每一代种群，基于影响度因子将运行成本、时间和加工质量的目标特征值矩阵转换为相对隶属度矩阵，进而以每个染色体的距优海明加权距离平方与距劣海明加权距离平方之和最小为准则，求取基于相对隶属度的适应度值。最后，以具体实例证明了该方法解决复杂零件网络化制造资源优化配置问题的可行性与有效性。     

基于遗传算法的制造网格资源调度方法研究

为有效地解决制造网格中的资源调度问题，提出了以任务流程时间、加工质量、流程成本和服务质量为目标的多目标优化数学模型。基于多目标优化数学模型，结合用户对目标权重的要求，设计了基于遗传算法的制造网格资源调度过程。同时，设计了基于影响度因子的相对适应度函数来消除目标非标准化误差。以一个复杂零件加工过程的资源优化调度为算例，验证了多目标优化算法的有效性。     

基于改进遗传算法的数控加工中心机床工艺路线优化

针对数控加工中心机床工艺路线工序集中、工步复杂、加工刀具类型多带来的排序规模大、成本核算困难的特点,用一种改进的遗传算法实现工艺路线的优化。算法中以加工时间最短和加工成本最低两个目标作为组合的优化目标函数,从而构造出适应度函数。改进的算法对不同的加工面设立了加工标识位码,并制定了加工标识位码的优先原则、加工标识位码相同原则;优先原则实现了工艺路线排序原则;相同原则实现了工步中的刀具类型的选择及刀具成本的核算。由于算法中加入了加工标识位码相同原则,去除掉不必要工艺路线组合方案,从而使得算法收敛更快。通过实例对算法进行了系统仿真实验,得出了最优路线方案,验证了方案的合理性。     

基于成组技术与遗传算法的两阶段制造伙伴选择

文章分析了制造伙伴选择的研究现状及其不足之处,提出了两阶段制造伙伴选择:即基于成组技术的制造资源预配置、基于遗传算法的可执行加工路线优化.制造资源预配置根据制造能力进行制造伙伴的初选,可执行加工路线优化综合考虑备选制造伙伴的信誉度、加工时间、运输时间、加工成本、运输成本、质量等因素,优选出整体最优的可执行加工路线.     

产品协同设计系统中交互式双边协商问题研究

为了解决产品协同设计系统中的冲突消解问题，提出一种基于多目标遗传算法的交互式双边协商算法。该算法通过目标加权法将向量优化问题转化为标量优化问题，其中不同的权重向量可以提供不同的Pareto解。在该算法实现过程中，采用实数编码法进行编码，每个染色体代表一组描述协商方案的属性集。遗传操作包括选择、交叉和变异，其中方案的选择操作采用排序法，避免了在群体规模固定的情况下产生过量的后代。提出了一种最优保存策略，让方案群中适应度最大的方案不参与交叉和变异，而直接去替换适应度最小的方案，提高了算法的求解速度。最后，通过一个成本控制问题进行了检验，证明该算法不仅能得到协商结果，而且可以得到更多的Pareto解，为协同设计系统提供更多的选择方案和选择空间。     

基于模拟退火遗传算法的自动化立体仓库路径优化

为提高自动化立体仓库出入库操作的效率,提出了将遗传算法和模拟退火算法相结合的路径优化策略,遗传算法的每个染色体都代表一组货单组合,遗传操作包括选择、交叉、变异3种类型。为获得适应度函数,建立了货位分配优化的目标函数,并在适应度函数中融入模拟退火算法,以提高遗传算法的收敛速度。仿真和工程应用结果均表明,该方法能大大缩短堆垛机的运行时间,提高自动化立体仓库的使用效率。     

基于虚拟制造单元的制造资源组织模型

为了使航天制造企业能够根据市场订单需求快速调整组织制造资源,简化生产调度过程,提高生产调度质量,提出了基于虚拟制造单元的制造资源组织模型,探讨了该模型的理论思想,给出了虚拟制造单元的两步构建方法,并提出了利用合作型多目标优化协同进化算法解决资源选择问题,构建了以多条加工路线相似系数之和最大(倒数最小)、运输成本最小和设备生产负荷均衡的多目标优化问题.将这一多目标优化问题分解为多个子问题,分别用多个子种群进行进化,并采用一种新型的子种群间合作方式,最终产生一个Pareto最优解集.该方法提高了候选解的多样性,为生产调度提供了多样性选择.     

基于改进遗传算法的车间调度问题研究

车间调度将直接影响企业的制造成本、交货日期和生产效率等,对其生产调度研究具有重要意义。首先,利用改进遗传算法建立以最小化最大生产周期为目标的适应度函数;其次,通过染色体编码计算每个个体的适应度函数,将每一代中最优个体保留下来直接遗传给下一代,其余个体根据适应度函数进行选择,保证最优个体不会丢失以及种群的多样性特征,同时利用两点交叉和逆转变异概率解决作业车间调度问题;最后,通过仿真结果表明了改进遗传算法解决这类车间调度问题的高效性和可行性。     

计算机辅助公差标准化设计的研究

本文提出了以制造成本最小为目标函数，装配功能要求和公差标准化等级选择作为约束的离散公差的组合优化模型，采用分枝估界法公差标准化优化求解，结果表明，这种算法是可行的，并且大大提高了运算速度。     

计算机辅助公差标准化设计的研究

本文提出了以制造成本最小为目标函数、装配功能要求和公差标准化等级选择条件作为约束的离散公差的组合优化模型、采用分枝估界法进行公差标准化优化求解。结果表明，这种算法是可行的，并且大大提高了运算速度。     

MAS-based production scheduling system for manufacturing cell-based workshop

The task of production scheduling is to determine the detailed machining path, time, machine tool, etc., for every work piece, according to the production objective and constraints. It is also an important part of the manufacturing system. In this paper, the manufacturing cell-based workshop is described and its scheduling system structure is established based on MAS (multi-agent system) technology. Through the negotiation and communication of each agent, the machining path is determined and the machining sequence and start time are calculated by GA (genetics algorithm). The communication among agents uses the CORBA (common object request broker architecture) technology of the OMG (Object Management Group). The CORBA-based architecture of the communication is designed and some interfaces for the communication are listed. For the genetics algorithm, chromosome coding, fitness function, parameters selection, and the basic genetics operation including selection, crossover and aberrance, are described. The scheduling system also can deal with some abnormal conditions, such as machine tool failure and urgent tasks. Finally, two scheduling examples are given.     

基于JIT的加工和装配计划集成方法及其应用

针对订单生产型企业JIT准时供货的要求,建立了加工和装配计划集成模型,该模型的目标函数是为了保证产品交货期的要求;为保证计划的可行性,约束函数包括加工能力约束、装配能力约束、加工和装配顺序约束;模型为两层混合规划模型,运用了遗传算法和启发式规则,提出了混合启发式算法。最后,针对某按订单制造型企业进行了实例应用,对产品制造过程进行了分解,采用先由装配计划得出各工件的交货期,然后根据工件的交货期确定工件的加工和装配计划。     

基于自适应蚁群算法的工艺路线优化

针对计算机辅助工艺设计中最优方案选择,提出一种以制造资源更换率最低为目标的自适应蚁群优化方法(Adaptive ant colony algorithm,AACA)。通过分析零件特征,根据精度要求对制造特征进行分解,提出加工元概念。加工元被定义为特定的制造特征、加工阶段、加工方法、制造资源、装夹位置的集合,工艺路线的确定被转换为对加工元的优化顺序安排问题。以制造特征之间的几何位置约束,各加工阶段的先后顺序约束为基本元素,构造加工元优选约束矩阵,给出基于优选约束矩阵的加工元优选原则。在加工元优先顺序约束和可用制造资源的共同约束下,将缩短加工周期、提高加工质量和降低加工成本的综合目标表达为制造资源更换率最低,进行优化目标函数的数学建模。指出加工元优化排序可类比旅行商问题,并选择AACA进行优化求解。实例分析表明提出的方法可以可靠和有效地得到符合生产实际的工艺路线。     

Concurrent optimization of machining process parameters and tolerance allocation

With the advent use of sophisticated and high-cost machines coupled with higher labor costs, concurrent optimization of machining process parameters and tolerance allocation plays a vital role in producing the parts economically. In this paper, an effort is made to concurrently optimize the manufacturing cost of piston and cylinder components by optimizing the operating parameters of the machining processes. Design of experiments (DoE) is adopted to investigate systematically the machining process parameters that influence product quality. In addition, tolerance plays a vital role in assembly of parts in manufacturing industries. For the selected piston and cylinder component, improvements efforts are made to reduce the total manufacturing cost of the components. By making use of central composite rotatable design method, a module of DoE, a mathematical model is developed for predicting the standard deviation of the tolerance achieved by grinding process. This mathematical model, which gives 93.3% accuracy, is used to calculate the quality loss cost. The intent of concurrent optimization problem is to minimize total manufacturing cost and quality loss function. Genetic algorithm is followed for optimizing the parameters. The results prove that there is a considerable reduction in manufacturing cost without violating the required tolerance, cutting force, and power.     

基于Vague集的机械设计方案多目标模糊决策方法

在现有多目标模糊决策方法的基础上，提出了一种改进的基于Vague集的多目标模糊决策算法及其在机械设计方案决策中的应用方法。通过建立一个函数来评价每个方案满足决策者需要的适合度，其中方案的特征由Vague集表示，改进的评价函数算法包含了肯定隶属度、否定隶属度和不确定度（踌躇度）等因素，并且算法中所定义的函数含义更明确。实例阐明了本文基于Vague集的多目标模糊决策方法的合理性，机械设计方案多目标模糊决策取得了较为满意的结果。     

Machining process parameters optimization for heavy-duty CNC machine tools in sustainable manufacturing

Machining process parameters (MPP) directly affect the machining quality and efficiency of heavy-duty CNC machine tools (HCMT). The selection of MPP is very important to effectively improve machining performance. Machining performance has been closely related to the HCMT running state. In order to maintain HCMT sustainably manufacturing with high accuracy and low consumption after machining performance degradation for a long time running, MPP should be re-optimized according to the current state of the machine tools. Thus, this paper proposed a MPP optimization method for running HCMT to obtain optimal MPP based on current running state. A multi-objective optimization model was built, considering both the linear factors such as machining time and machining cost and nonlinear factors such as chatter in machining process. The nonlinear factors were reflected by the nonlinear dynamic model of machining process. Furthermore, a grid optimization algorithm was introduced to search the optimal MPP from the multi-objective optimization model. Finally, a case study was implemented to verify the feasibility of the nonlinear dynamic model and the superiority of the multi-objective optimization method compared with single-objective optimization method.     

一种大型反应釜的制造工艺

对于底部有支撑轴承结构的大型反应釜,底部凸缘与顶部法兰的同轴度要求至关重要,直接影响着轴系的运转稳定性及使用寿命,整体机加工能保证精度要求,但成本较大、经济性差,对于机加工能力一般的中小型企业,是一个瓶颈。通过实验,我们找出一种经济合理的制造工艺来达到目的。     

基于遗传算法的加工工艺决策与排序优化

针对箱体类零件的工艺路线排序问题,以总生产时间最短为优化目标,建立了加工中心零件的工步排序数学模型。考虑加工中心多次装夹下零件特征有多种加工方案的情形,通过引入特征约束矩阵和加工优先级系数,保证了工艺规划中约束的合理性。设计了相应的初始种群生成、染色体的选择、交叉和变异策略,利用遗传算法对加工方案进行选择与排序。最后通过多个实例分析验证了该方法可以有效提高工艺规划中加工工艺的排序优化能力。     

基于质量流模型的关联多工序制造过程加工质量研究

为了提升智能车间工件加工质量的合格率,考虑到相邻工序间的加工质量传递的影响,提出一种基于质量流模型的关联多工序制造过程加工质量分析模型。根据工件加工流程建立多工序制造过程质量流模型,识别出影响制造过程质量的瓶颈工序;根据制造过程参数提出了加工质量修改建议;通过某智能车间零部件工作缸的生产过程进行验证,由该模型计算出的工件加工合格率与历史数据相比,相对误差为0.35%。实验表明,该模型可以反映实际生产制造的过程,验证了模型的实用性。