FMS刀具流死锁控制策略与分派算法的研究

刀具流死锁控制及刀具分派问题是柔性制造系统(FMS)调度中的重要核心内容,为实现合理的死锁回避和刀具分派,在前期研究的基础上,通过建立刀具申请分配图,分析了死锁的相关性质,指出了FMS中刀具流死锁的两大根源是工件选择的不合理和刀具分派的不合理。提出了一种解决刀具流调度问题的两级死锁控制策略,建立了动态调度原理模型,给出了死锁检测算法和刀具分派算法。分析表明该策略与算法能够使得刀具流死锁的两大根源均得以回避,实现了刀具流死锁控制与刀具分派。     

基于网络流的多并行机可中断开放车间调度算法

为提高开放车间的生产效率,研究了多并行机可中断开放车间调度问题,提出了基于网络流的调度算法.针对车间的特点,建立了以制造期最短为目标的整数规划模型,提出了工件有就绪时间约束时制造期下界的计算方法.采用网络流理论表示机器与工件间的分配关系和时间约束,建立了开放车间的网络流模型,将调度问题转换为最大流问题.引入最小负载优先和最大工作量优先两条启发式规则,设计了基于预流推进的最大流算法,并针对最大流算法中存在的局部优化问题,提出了最大流优化方法,得到机器资源的分配结果.在此基础上,建立了加工时间矩阵及减量集合,求得各机器上工件的加工顺序.使用两组随机数据对算法进行了实验,通过与制造期下界的对比,验证了算法的正确性.     

考虑刀具流的Job Shop动态调度的研究

在基于虚拟工序队列技术的基础上,从工件流和刀具流的辩证关系出发,建立了二者的调度模型,提出了一种新的决策点确定方法,给出了刀具外借量最小规则,解决了动态调度中何时选择以及如何选择工件等关键问题,取得了较好的系统性能。     

模糊制造系统中的不同尺寸工件单机批调度优化

将工件尺寸不同的单机批调度问题扩展到模糊制造系统中,建立了基于模糊批加工时间和模糊批间隔时间的制造跨度模型,提出了一种集成粒子群优化和差异演化的混合算法,将制造跨度最小化.为提高算法的收敛速度,设计了基于工件优先值向量的统一编码方式,并采用线性的缩放因子以确保足够的差异化信息;为解决差异演化算法早熟收敛的问题,将粒子群优化的全局搜索技术嵌入了差异演化算法;最后,在解码时利用批调度的启发式算法,将混合算法的个体加以优化分批.仿真实验结果验证了该混合算法的求解性能优于目前文献中的其他算法.     

改进贝叶斯算法的刀具工序调度

为解决FMS(柔性制造系统)中工序流与刀具流集成优化调度问题,以生产总时间最小为优化目标,提出了一种基于改进贝叶斯算法的优化方法,构建了基于变量取值的概率描述模型——改进贝叶斯网络,以历史运行经验为最初解群,然后以所构建的模型产生新的可行解用以组成下一代解群。经测试表明:该模型与传统遗传算法和贝叶斯算法想比,刀具整体利用率和机床整体利用率9%、11%和4%、7%。     

基于刀具寿命约束的FMS刀具流死锁研究

刀具流死锁问题是柔性制造系统(FMS)调度中的重要核心内容,为实现合理的死锁回避,必须深入分析刀具流死锁的相关性质。在前期研究的基础上,分析了刀具寿命对刀具申请的影响,进一步建立了基于刀具寿命约束的刀具申请分配图,分析了死锁的相关性质,建立了在考虑刀具寿命的情况下的刀具流死锁判定定理,为下一步的深入分析死锁检测算法和死锁回避准备了基础。     

基于遗传算法和贪婪算法的作业车间调度

研究了有关Job Shop作业车间调度问题,并分析了与操作顺序有关的工件加工时间和工件到期时间的约束.提出了一种混合遗传算法的调度新算法。运用遗传算法决定各工件的加工时间和每天的使用刀具总数,运用贪婪算法来决定工件在机器上的加工时间和所用的工具。将贪婪算法引入遗传算法的个体解码过程,可提高用遗传算法求解此类问题的效果。     

基于模拟退火粒子群算法的钎焊炉调度优化

针对工业热处理生产中的钎焊炉调度问题,考虑到钎焊炉的能耗和生产效率,以工件加工时间最小化为目标,建立了钎焊炉调度问题的数学模型.结合粒子群算法快速收敛和模拟退火算法能从局部极值区域跳出等的优点,设计了求解模型的模拟退火粒子群算法.数值仿真实验证明了所提模型及算法的可行性和有效性.     

有限资源约束下的刀具调度方法研究

数字化车间的刀具库存量有限,在生产中经常会发生多道工序同时采用同一种刀具的情况。为了解决刀具使用冲突的问题,提出了有限资源约束下的刀具调度模型,建立包括最大完工时间和拖期惩罚费用最小化的目标函数,设计了基于刀具时间冲突的调度算法对其进行求解,得到了最优的生产作业排程以及满足该排程的刀具需求计划,并通过具体生产排程实例验证了算法的有效性。     

具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法

为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。