ZigBee在热处理车间炉温监测中的应用

由于ZigBee网络的低功耗、高可靠性等特点,ZigBee在工业控制中的应用日趋广泛。针对热处理车间的实际情况,设计一种基于ZigBee网络的热处理车间炉温监测系统。系统中,测温节点组成网状网络对车间内的热处理炉温进行实时监测,将采集到的数据以无线通信的方式发送到协调器并最终由服务器进行处理。     

冷卷入库的数学模型及算法

讨论某冷轧厂热处理车间冷卷入库堆垛问题,并将其归结为装箱问题进行研究.通过建立数学模型,设计在线算法,达到了优化堆垛、提高生产效率、加快冷卷周转的目的.同时,通过数值实验,比较了多种算法的计算效果,得到了冷卷入库问题合理而有效的算法.     

冷卷入库的数学模型及算法

讨论某冷轧厂热处理车间冷卷入库堆垛问题,并将其归结为装箱问题进行研究。通过建立数学模型,设计在线算法,达到了优化堆垛、提高生产效率、加快冷卷周转的目的。同时,通过数值实验,比较了多种算法的计算效果,得到了冷卷入库问题合理而有效的算法。     

极小化等待时间的热处理批调度模型与PSO解

机加车间的工件动态到达热处理车间后因受到批处理设备合批等的约束不能及时得到加工,基于工件动态到达的热处理车间,以最小化工件等待时间期望为目标,建立批调度模型,根据工件到达时间实现了粒子群算法微粒的编码以及对工件的分批,通过仿真实验得到结论:缩短工件的加工时间,则在热处理车间内,可以减小工件等待时间期望;降低工件数规模,工件会密集到达热处理环节,从而减短工件等待时间;工件的等待时间期望的大小与工件规模数量有关,工件数规模较小时,大尺寸工件的等待时间期望优于小尺寸工件,规模较大时,则相反。最后,对比分析了本文改进的粒子群算法的效果,发现改进的粒子群算法最优。     

基于CAN总线的热处理车间分布式实时控制系统

热处理车间包括不同类型的装有智能仪表的自动化处理炉,依据现场总线构建网络系统存在的优势及RS485总线构建监控系统存在的不足,针对热处理车间控制现场温度变化范围大,环境恶劣,干扰强的特点,设计了一种基于CAN总线的热处理分布式实时控制系统,完成对各种炉型的热处理实时参数的采集、处理和控制.同时给出了一种CAN总线节点设计流程.较详细说明了CAN控制节点的硬件电路及软件实现方法,并重点介绍了系统采取的各种抗干扰措施.系统经试验调试表明能够很好地监控系统运行状态和提供可靠、准确、实时的环境数据参数,同时也产生了较好的经济效益.     

再谈消除电子电位差计干扰的一种措施

热处理所用的箱式电阻炉,都是以电为加热源,用电子电位差计进行指示、记录、控温的。我厂热处理车间用的大圆图电子电位差计,原来均安装在配电柜上,配电柜又集中安装在车间箱式电炉后面,这样给电子电位差计引进了许多干扰,致使仪表不能正常工作,影响了生产,曾几次造成质量或设备事故。鉴于以上情况,我们采取了如下措施:(1)将电子电位差计由分散     

实时热处理网络测控系统设计和实现

本文叙述一个热处理工程网络实时测控系统实例的设计与实现，并对车间热处理炉群及上下位机之间的通信进行分析讨论。     

怎样自动切断记录仪电源

在热处理车间多数采用XWB型记录仪记录炉温,其常规接线如图1所示。在停炉时,有时只将ZK旋至0位忘记断开K_1,而导致记录仪长时间通电处于工作状态,甚至造成记录仪烧毁。为此,应给记录仪加自动切断电电路。有人提议,把记录仪电源接至A点;使之与电炉同时通断电源。这种方法存在以下问题:(1)热处理过程中有时要短时间关掉电护,以便抽取试样、续活或调整炉门。这样,记录仪就不能记录加温时间和停炉时炉温变化。(2)当取、续频繁时,记录仪也随之频繁开     

应用模拟植物生长算法求解置换流水车间调度问题*

针对置换流水车间调度问题,提出了一种基于模拟植物生长的调度算法。该算法利用置换流水车间调度的有向图表示,提出了可交换节点集概念,并将其融入模拟植物生长算法中,解决置换流水车间调度问题。采用所提算法对置换流水车间调度问题的基准数据进行测试,并比对标准遗传算法,结果表明算法的有效性。     

RDLC在车间生产能力平衡中的开发与应用

制造型企业生产车间由于生产计划安排不合理．造成生产任务不能按时完成或是设备的闲置等问题,直接影响企业的经济效益。通过对某制造型企业车间管理的需求分析,将RDLC报表应用在车间能力平衡中．提供一种辅助决策工具来帮助企业对其生产能力进行有效管理,使车间生产能力和生产负荷之间达到平衡的状态,提高车间生产效率。降低车间生产成本,实现准时化生产目标。     

一种改进的遗传算法及其在钢卷优化组合中的应用

针对遗传算法易于陷入局部最优和收敛速度慢的不足 ,引入个体适应度值的方差和均值来描述种群的聚散程度 ,提出了一种具有参数动态调节功能的改进遗传算法 ,仿真试验证明了算法的有效性 .改进遗传算法应用于罩式退火车间钢卷的自动组合堆垛 ,并在生产应用中取得了很好的效果     

基于蛙跳退火粒子群算法的民航发动机单元体修理级别决策及成本优化

针对民航发动机单元体送修工作范围决策及全寿命维修成本优化问题，提出了以返厂时间间隔为变量的基于蛙跳退火粒子群优化算法的发动机单元体修理级别决策及成本优化模型。首先，考虑维修指导手册中的各单元体送修逻辑图及限寿件到寿更换情况，构建了发动机送修成本函数。其次，借助蛙跳退火粒子群优化算法确定了全寿命期间内不同返厂次数的送修成本及各单元体维修等级。最后，通过算例将所提算法与基本粒子群优化算法、退火粒子群优化算法、混合蛙跳优化算法进行对比，分析了不同返厂次数对送修成本及可靠性的影响。实验结果表明，当发动机在全寿命期内进行5次返厂送修时，蛙跳退火粒子群优化算法的成本平均值为322.479 1美元/飞行小时，与其他三种优化算法相比成本最优，可为航空公司和大修企业提供送修决策支持。     

基于蛙跳退火粒子群算法的民航发动机单元体修理级别决策及成本优化

针对民航发动机单元体送修工作范围决策及全寿命维修成本优化问题,提出了以返厂时间间隔为变量的基于蛙跳退火粒子群优化算法的发动机单元体修理级别决策及成本优化模型。首先,考虑维修指导手册中的各单元体送修逻辑图及限寿件到寿更换情况,构建了发动机送修成本函数。其次,借助蛙跳退火粒子群优化算法确定了全寿命期间内不同返厂次数的送修成本及各单元体维修等级。最后,通过算例将所提算法与基本粒子群优化算法、退火粒子群优化算法、混合蛙跳优化算法进行对比,分析了不同返厂次数对送修成本及可靠性的影响。实验结果表明,当发动机在全寿命期内进行5次返厂送修时,蛙跳退火粒子群优化算法的成本平均值为322.479 1美元/飞行小时,与其他三种优化算法相比成本最优,可为航空公司和大修企业提供送修决策支持。     

解决Job Shop调度问题的模拟退火算法改进

模拟退火算法是较常用和较理想的解决车间作业调度问题的方法，但由于算法本身的限制和JSP问题的特殊性，其效能难以很好地发挥。该文提出了2种针对JSP问题的改进模拟退火算法：回火退火算法和快速模拟退火算法，前者可以提高最终解质量，后者可以提高算法的运行速度；并以Matlab为工具进行了仿真实验，获得了较好效果。     

基于混合遗传算法的车间调度问题的研究

提出了在柔性生产环境下基于遗传算法与模拟退火算法混合的动态调度算法,充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性,有很好的收敛精度,并且能够在扰动发生后提供新的调度计划;通过交叉,变异等遗传操作、得到目标的最佳或次优解,最后对算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法是可行的,与传统的调度算法相比,其优越性是明显的。     

基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.     

生产车间设备布局线性模型及算法研究

文章分析了线性布局形式的多样性,提出了虚拟环境下生产车间设备布局的线性模型,研究了模拟退火算法的特点,并运用模拟退火算法及其改进算法求解该线性模型,最后给出了一个实例。     

Accelerated simulated annealing algorithm applied to the flexible job shop scheduling problem

This paper presents a simulated annealing algorithm accelerated by a partial scheduling mechanism and a cooling schedule mechanism that is a function of the standard deviation. This facilitates a rapid approach to good solutions in the flexible job shop scheduling problem (FJSSP). The results demonstrate that for benchmark instances of several sizes, simulated annealing that implements the proposed mechanism converges more quickly to good solutions than simulated annealing that does not implement the proposed mechanism.     

基于差分进化算法的罩式炉优化调度与应用

提出基于启发式的仿真技术对罩式炉退火车间的生产过程进行了模拟,针对优化调度目标提出一种改进的差分进化算法对装炉计划进行组合优化,算法采用交叉率自适应变化,在进化的不同阶段分别提高算法的全局搜索能力和局部搜索能力。通过现场实际生产数据验证了所提出方法的有效性,提高了冷轧薄板退火生产工序的生产效率。