基于遗传算法的冲压车间节能调度优化研究

金属加工行业中,冲压成形能量消耗相对较大,因此,对冲压成形加工开展低碳节能的研究具有重要的实际意义。为解决冲压车间多目标节能调度问题,在深入分析低碳作业车间调度和某冲压车间生产现状的基础上,结合冲压生产过程中的能耗特性分布曲线,建立以最小化最大完工时间、加工总成本和加工总能耗为目标的冲压车间多目标节能调度优化模型,并设计了基于多层编码的遗传算法求解该模型。最后,结合某企业的冲压车间生产实际进行案例研究得出,冲压车间多目标节能调度优化模型在一定程度上可降低冲压车间加工总能耗,同时使得最大完工时间和成本较优,验证了模型和算法的可行性和有效性。     

基于动态事件的柔性作业车间重调度节能优化

为了解决机械加工过程中出现紧急任务插单或机床故障等动态事件干扰调度方案执行,导致原调度方案能耗增高、完工时间延长等问题,研究了一种考虑紧急插单和机床故障动态事件的柔性作业车间重调度节能优化方法。首先分析了动态事件下柔性作业车间的工件加工过程能耗特性,然后以总能耗最低、完工时间和鲁棒性最小为优化目标建立了面向节能的动态重调度优化模型,并提出基于多目标引力搜索算法的重调度节能优化求解方法,最后通过案例对比分析,验证了所提方法的有效性。     

产品制造过程碳足迹核算及其优化问题

为了减少各产品在制造过程中的碳足迹,并为未来产品碳标签核算提供较为准确的计算方法,提出了一种基于制造过程碳排放与被加工产品之间对应关系的产品制造过程碳足迹计算方法;针对柔性作业车间,为减少产品制造过程碳足迹,并保证完工时间以及车间设备利用率,提出了一种以所有产品制造过程碳足迹总和最短、最长完工时间最短、车间设备利用率最大的多目标优化调度模型;设计了第二代非支配解遗传算法进行求解,与传统调度模型的对比说明,所提出的优化调度模型在完工时间损失不大并保证车间设备利用率有改善时,可以使所有产品制造过程碳足迹有较大的改善,从而验证了研究的有效性。     

改进NSGA-Ⅱ算法求解考虑运输约束的柔性作业车间节能调度问题

传统柔性作业车间调度通常忽略工件在机器间的运输时间和能耗,针对该问题建立了考虑运输约束与节能的柔性作业车间调度模型,并提出了改进的NSGA-Ⅱ算法求解该模型。首先,在柔性作业车间调度数学模型中设立最大完工时间、总延期、设备总负载、车间总能耗4个目标,并根据运输约束实现了调度模型矩阵编码、解码、交叉与变异,基于子代向最优解学习机制改进NSGA-Ⅱ算法迭代过程中易陷入局部最优解问题。最后,在考虑车间机器之间运输约束的前提下结合Kacem、Brandimarte算例对调度模型进行可行性分析,结果表明该模型与算法求解效率高,能有效解决车间运输约束导致的调度方案与实际加工偏差问题。     

多品种分批量冲压车间的耦合选择NSGA-Ⅱ调度优化

为了对多品种分批量生产的冲压车间调度方案进行优化,减少冲压车间的完工时间、加工成本和换模次数,提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的冲压车间调度优化方法。对冲压车间的调度优化问题进行了数学描述,建立了多目标、多限制条件的优化模型。通过构造4基因链缠绕的染色体,将冲压车间调度优化问题转化为遗传算法的多目标搜索问题。在传统NSGA-Ⅱ算法基础上,将耦合选择策略引入到算法中,兼顾了染色体的优越性和多样性,从而提出了基于耦合选择NSGA-Ⅱ算法的调度优化方法。经验证,耦合选择NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量高于传统NSGA-Ⅱ算法所得Pareto前沿解质量。使用等权重系数法从Pareto解集中确定了最优解,与优化前相比,换模次数减少了52.2%,加工成本减少了18.4%,最大完工时间减少了40.0%,以上数据验证了耦合选择NSGA-Ⅱ算法在冲压车间调度优化中的可行性。     

面向加工时间可控的柔性作业车间节能调度问题建模

针对制造车间能量利用率较低、节能潜力巨大的现状,以最小化车间总能耗和最大完工时间为目标,研究了考虑关机/重启节能策略和加工时间可控的柔性作业车间调度问题(FJSP)。首先,对考虑关机/重启节能策略和加工时间可控FJSP车间能耗进行了分析与建模;然后,根据加工时间可控FJSP特性,分别基于空闲时间与空闲能耗的建模思想,提出两个考虑关机/重启节能策略的混合整数线性规划(MILP)模型;最后,使用CPLEX求解器对20组测试实例进行求解,分别从尺寸复杂度与计算复杂度两方面对所提出的两个MILP进行对比评估。实验结果表明,所提出的两个MILP模型都是有效的,基于空闲能耗的MILP模型效果好于基于空闲时间的MILP模型。基于ε-约束法,将最大完工时间目标转换为约束条件,获得了问题的Pareto解,并进一步对所求解甘特图进行分析,挖掘了节能规则。     

面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型

合理的调度方案能有效降低柔性作业车间总能耗。针对柔性作业车间中加工工件种类多、单批工件数量大、加工工艺路线柔性大等问题,研究一种面向能耗的多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型。分析柔性作业车间中工件加工过程能耗特性,以车间总能耗最低和完工时间最小为优化目标建立了多工艺路线柔性作业车间分批优化调度模型,并采用多目标模拟退火算法对模型进行优化求解。通过算法优化得到的调度方案与经验调度方案的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性。     

考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法

随着能源成本的飙升和环境日益恶化,实现节能生产的策略越来越受到制造企业的关注.在车间实际生产调度过程中,机床设备的故障与维护会影响车间调度方案的顺利执行,进而导致出现车间加工资源冲突、能耗增大和完工时间延长等问题.为减少实际柔性作业车间加工过程中出现由于机床故障而导致加工中断的情况,提出一种考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化方法.分析考虑设备预维护的柔性作业车间能耗特性,建立考虑设备预维护的柔性作业车间调度节能优化模型,设计机床预维护策略,并在此基础上提出一种启发式框架下的调度算法对节能优化模型进行求解,通过不同方案的对比分析,验证所提方法的有效性.     

考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划能耗优化研究

废旧产品的回收利用以及再制造过程不仅可以实现产品资源的循环利用,促进循环经济发展,同时也能起到节能减排的作用.论文从产品生命周期角度剖析产品制造过程各环节/阶段产生的能耗,研究考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划(Selective disassembly planning,SDP)能耗优化问题,并计算高效节能的拆解方案,以实现废旧产品回收过程经济效益和节能效益的综合最佳.首先,基于SDP的基本数学模型和产品制造过程的内含能建立SDP能耗优化模型,考虑最大化废旧产品回收过程产生的利润和节省的能耗两个评估指标(决策目标);然后提出改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)对多目标SDP能耗优化模型进行高效求解,获取回收利润高、节能效果好的综合性拆解方案;最后,通过拆解回收废旧液晶电视的实际案例来验证论文构建的模型和提出的算法的可行性和有效性,计算结果表明SDP能耗优化模型的均衡性明显优于SDP的基本数学模型,IABC在收敛性、鲁棒性和计算效率方面均表现优越.     

一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法*

大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔性工艺路线对机械车间调度能耗的影响特性,提出一种面向机械车间柔性工艺路线的节能调度方法。首先,分析了面向机械车间柔性工艺路线的加工任务调度的能耗特性;基于此,构建了节能调度模型,该模型是以任务加工总能耗、加工完成时间、机床负载为目标。进一步提出了一种改进的Q学习算法对该模型进行求解获得其Pareto解。最后通过案例验证了提出模型的节能效果及算法的可行性。     

基于强化学习的柔性作业车间动态调度算法研究

随着制造模式往多品种、小批量的转变,车间生产过程变得复杂多变,传统的依赖于人工和静态式的调度方法已经无法适应实际的车间环境。为此,设计一种基于马尔可夫决策过程的柔性作业车间调度模型。以车间环境作为状态空间,以设备选择作为动作空间,以最小化完工时间作为调度目标,将柔性作业车间调度视为序列化决策问题,使用一种基于策略梯度下降的深度学习方法训练该模型,在仿真环境中对该算法进行验证。结果表明：本算法降低了总完工时间,均衡了机器负载,提高了生产效率和调度智能性。     

柔性作业车间能耗优化研究

为了实现机械加工车间的节能优化运行,建立了考虑运输时间的节能柔性作业车间调度模型。使用基于动素的机床能耗模型预测生产过程中的机床能耗,并利用遗传算法实现了模型的求解。柔性作业车间环境下,该模型能够从能耗出发,为各加工任务选择合适的加工机床,同时生成优化的生产调度方案。最后,案例研究验证了建立的模型的节能效果和有效性。     

低能耗柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间低能耗调度问题,对机床运行模式下能源消耗特点和完工时间进行了研究。建立了以能源消耗和完工时间为目标函数的多目标优化模型;结合该模型特点,采用目标加权法,得到了能源消耗和完工时间两个变量加权求和的最小值;针对遗传算法单一染色体在解决较复杂问题时,无法准确表达问题解的缺点,设计了多层编码策略,对柔性作业车间制造过程中工件加工顺序和机床选择进行了优化,实现了面向能耗优化的多目标柔性作业车间调度;在Matlab环境中对生产实例进行了仿真。实验结果表明:在加入低能耗要求的车间调度中,基于改进遗传算法的调度策略是可行和有效的,决策者可根据偏好在一系列可行解中进行选择,以提高解的合理性、科学性。     

制造资源实时状态驱动的离散制造车间低碳调度研究

针对离散制造车间低碳调度问题,考虑车间制造资源实时状态,构建实时数据驱动的车间状态监测框架,以机床能耗、刀具磨损和切削液损耗作为碳排放来源,结合最大完工时间,建立一个制造资源实时状态驱动的离散制造车间低碳调度模型,并提出一种融合Tent映射的多目标Jaya优化算法。首先使用Tent混沌序列初始化种群,然后引入基于邻域搜索和模拟退火算法的局部搜索方法,并使用严格的外部档案集保存搜索到的解。最后通过灌装设备生产车间的实例数据对算法和模型进行验证,结果表明所提出的算法和模型能够有效求解离散制造车间低碳调度问题,减少车间异常状态对生产计划的影响,降低车间碳排放量。     

柔性流水车间调度模型与混合引力算法

针对柔性流水车间调度问题,利用机器特定事件点来描述工件的机器选择,再以最小化最大完工为目标,考虑工艺约束和时间约束构建了柔性流水车间调度的混合整数线性规划模型,用GAMS/Cplex找到小规模问题的全局最优解。为快速求解大规模问题的近优解,提出了结合瓶颈启发式的引力搜索算法,利用瓶颈移动技术和John Son方法的解码机制,寻找最小化最大完工时间的最优调度方案。实验结果表明,所提出的模型及算法能高效地求解以最小化最大完工时间为目标的柔性流水车间调度问题。     

农机转向器制造车间的动态调度算法研究

针对目前农机转向器生产车间对突发事件调度不及时的问题,对车间调度相关问题进行了研究,提出了一种基于改进免疫克隆算法的车间调度模型。首先,结合农业转向器生产实际,以最大完工时间、设备能耗和设备负荷为调度目标构建了目标函数;然后,采用多策略种群初始化和自适应变异算子,对免疫克隆算法进行了改进;最后,在分析车间调度加工时间数据和车间调度加工能耗数据的基础上,以调度模型的适应度和甘特图为指标,对所建模型调度效果进行了验证。研究结果表明:相比传统免疫克隆算法,改进免疫克隆算法寻优速度更快、寻优精度更高,可以实现对农机转向器制造车间的快速动态调度。     

面向实际生产的冲压车间调度问题研究

在大部分对汽车冲压车间调度的研究中,冲压车间被简化为一类job shop模型的作业车间。根据汽车双向冲压生产线的实际生产特点,笔者提出了基于工艺约束并行机的双向冲压生产线调度模型。在该模型中,工件按设备顺序在生产线两端同时加工,且加工的工件及其加工时间和完工时间受两端工件工序数目约束。然后设计了启发规则和遗传算法混合的求解算法,最后以最大完工时间为优化指标进行验证,得到了具有很强实际应用价值的调度结果。     

基于模糊集的作业车间预测调度研究

针对作业车间材料短缺的情况,以工件的最大完工时间为目标,提出作业车间调度方法的模糊选择机制,建立基于模糊集的预测调度数学模型。应用遗传算法对预测调度模型进行求解,找出预测调度在各机器上工件的加工顺序,找到一种可行的最优调度方案,得到最合适的最大完工时间,使其具有一定的鲁棒性,能够吸收有限的材料短缺干扰。最后通过仿真实验证明了该模型及算法的可行性和有效性。     

并行机作业车间等量分批多目标优化调度

为降低并行机作业车间等量分批多目标优化调度问题的复杂度,提高优化效率,提出了一种基于仿真技术和改进非支配排序遗传算法的分步优化方法.建立了一类以完工时间最短和总制造成本最低为优化目标的并行机作业车间等量分批多目标优化调度模型;将各产品进行等量分批,以Witness为仿真平台建立并行机作业车间等量分批生产仿真模型,通过组合仿真优化得到产品理想的等量分批方案,从而将原问题转化为并行机作业车间多目标优化调度问题;设计了一种改进的非支配排序遗传算法,对并行机作业车间多目标优化调度进行求解.通过算例分析验证了该方法的有效性.     

面向低碳的工艺规划与车间调度集成优化

为更好地减少制造过程中的碳排放,弥补将工艺规划与车间调度分开碳排放优化时忽略了工艺规划方案中加工方法和工艺路线对调度阶段各工序加工机床分配方案、搬运距离以及工件加工顺序的影响,提出一个集成优化工件各特征加工方法、工艺路线、工件加工顺序以及各工序的机床分配,以实现制造过程碳排放和最大完工时间最小的多目标集成优化模型;针对集成优化模型中优化参数较多且相互影响的特性,提出一种前后相关联的四段式编码方法,采用NSGA-II算法求解,通过将所得的集成优化结果与先进行面向低碳的单目标工艺规划优化,再进行面向低碳的多目标车间调度分开优化结果进行对比,说明提出的集成优化模型可以得到更低的制造过程碳排放和完工时间,从而验证了集成优化模型的有效性。