烟草卷包作业动态调度技术

针对烟草卷包排产方案优化制定、周订单滚动追加,以及面向订单执行时间和数量变化的计划与实际同步调整等问题,提出了烟草卷包作业动态调度技术。以提高对动态生产环境的适应性为目标,提出了涵盖订单追加、移动调整和重调度的烟草卷包作业动态调度技术体系;建立了一种受影响订单及其机组的遍历算法,为订单约束变化及执行时间和数量偏差下的动态调整提供了支持;通过基于订单指定机组、时间和数量约束下的重调度算法,实现了卷包作业排产方案逐步求精的优化制定;提出了一种继承原作业调度方案中卷包机组组合配置情况的作业调度方案追加调度算法,减少了周订单滚动追加过程中的卷包换牌次数;提出了一类面向订单实际执行时间和数量与计划存在偏差情况下的移动调整算法,解决作业计划与现场执行同步的问题。最后,通过实例验证了该技术的有效性。     

基于生物遗传算法的FMS生产调度算法

根据遗传算法,提出了一种FMS生产调度的新算法,该算法不仅适于FMS的静态调度问题,而且由于其计算复杂性低、计算量少的特点,同样也适于FMS的动态调度问题,有效地为解决自动化生产系统的生产调度问题提供了新方法.     

FMS刀具管理优化技术研究与实验系统开发

设计开发了基于嵌入式控制技术的FMS刀具控制管理实验系统,其结构紧凑、功能完善、配置灵活,能够模拟FMS实际生产加工中刀具控制过程,既可应用于相关理论与技术的实验验证,也可应用于实验教学和培训。并运用遗传算法在有限刀具资源约束下对FMS刀具调度优化问题进行了研究,采用静态和动态两级调度优化策略,对减少换刀次数,提高FMS生产效率具有积极的作用。     

基于时空约束的船体曲面分段车间调度方法研究

船体曲面分段的生产调度问题流程复杂且具有时空耦合特性,其排产计划和调度方案的制定过程缺乏规范的流程及高效的方法,是船体建造过程中的瓶颈。对此提出了基于时空约束的曲面分段车间调度方法,该方法首先建立包含时空约束的调度问题数学模型;其次综合运用规则及分解策略,设计合理、简便的启发式算法;最后以船体部分曲面分段建造过程为例进行了实例验证。结果表明,所提出的基于时空约束的曲面分段车间调度方法使分段生产效率和车间场地利用率均有明显的提高。     

求解分布式混合流水线调度问题的改进双层嵌套式遗传算法

针对分布式混合流水线生产的生产调度问题,模拟实际排产中的排产到线和排产到时的排产策略,提出了基于改进双层嵌套式遗传算法的两层优化模型。外层依据流水线分配平衡和准时交货等基本原则总体上解决生产订单在流水线之间的分配问题,内层以最小生产时间为主要目的求解流水线的生产订单生产次序问题。考虑到双层嵌套式遗传算法的时间复杂性,基于模糊逻辑理论设计了一种模糊控制器来动态调整遗传算子,并采用主动检测停止方法,提高算法效率。使用某空调工厂的实际生产数据验证了算法的可行性、计算结果的准确性及排产策略的有效性,为高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling,APS)中大规模复杂供应链调度问题提供了可借鉴的方法。     

离散型制造企业基于设备的生产排产优化研究

为使某离散型制造企业能够制定出合理的生产计划,通过分析现有生产排产存在的问题,提出根据车间各种资源限制和应用需求的生产排产总体流程,设计基于约束满足理论的生产对象关系模型,结合启发式算法,用一种新兴的优化方法——同道工序优选分派排产算法,提高整体设备有效利用率,最后用实际生产数据验证该方法有效性与实用性。     

DNC系统设备组动态重构技术的研究

研究了DNC环境下设备组重构技术与FMS环境下动态重构单元的区别与联系,在借鉴FMS的生产计划方法的基础上,提出了DNC系统设备组重构决策新理论,并研制了一套适合设备组重构的实用模型及算法。本模型及算法适用于DNC系统制造自动化车间集成化生产管理及调度。     

基于遗传算法的印刷企业生产调度模型的构建

目的:针对网络数字印刷订单多、周期短等特点,利用遗传算法求解印品的生产计划排产问题。方法设定若干印品订单、加工工艺、机器设备以及各工序加工时间,采用多层编码遗传算法进行编程计算,通过MATLAB模拟验证遗传算法用于求解调度问题所得到的效果,获得排产顺序甘特图。结果:通过算法搜索过程可知,全部印品加工总时间在第8次迭代时趋于最小值,并且设计算法收敛较快,运算效率较高。调度人员在正常生产条件下,可以通过甘特图直观地进行生产计划排产,能够使车间在保证交货期的前提下快速而又有条不紊的进行生产,缩短了印刷加工周期,提高了机器利用率和生产效率。结论:遗传算法静态生产调度模型可以有效用于印刷作业的一般排产调度,在遇突发状态时可参与人工配合调整,或者需要提供动态调度解决方案。     

板材FMS计划调度方法的应用研究

针对板材FMS的特点,提出了一体化的计划调度方法,并开发出相应的控制与管理软件系统,应用于国产智能型板材FMS,系统的实际运行表明该计划调度方法具有较高的实用价值。     

流程企业智能排产与优化调度技术

以石化企业为背景，深入分析了流程企业的生产特点及当前计划排产与优化调度研究的现状，重点阐述了智能排产与优化调度系统的结构模型，提出并解决了基于综合物流和解耦策略的优化排产技术以及基于主动式数据挖掘的渐进调合等关键技术问题，采用Multi-Agent技术实现了原型系统的开发，为流程企业生产的优化提供了新的方法与技术。     

离散型制造车间作业计划的虚拟可视化仿真研究

基于生产调度系统与仿真控制理论,分析了调度系统GG-MES的数据模型与仿真软件Flexsim为平台实现车间作业计划可视化方法,提出了车间作业计划执行过程动态与静态并行的软件模块表示方法.其中,采用甘特图直观表示设备任务的排产结果及计划的静态执行过程,采用仿真系统实时可视化地描述计划执行的动态过程.将GG-MES生成的甘特图与Flexsim创建的仿真模型集成后达到并行工作的效果,可使管理人员通过实时甘特图对车间计划安排一目了然,通过实时的车间作业仿真,掌握生产运行过程     

基于极大极小代数法的最优调度方法

阐述了将制造系统生产排产的实现算法与优化调度的算法结合起来的一种方法.提出极大极小代数法,建立与工艺路线矩阵和设备-零件加工时间矩阵相容的自动排产机制,从中产生性能函数,作为优化调度的目标函数.优化调度的算法是改进的模拟退火法,通过设立改进解变量,保留已经出现过的最优解,同时利用随机生成的迭代解跳出局部最优,最终结果收敛于全局最优或近似全局最优.并以算例说明.     

基于eM—plant的炼油一次加工过程建模与仿真

石油化工属于流程工业的范畴,其生产过程与离散制造业的生产过程有本质上的不同,需要不同的建模和优化方法,以及生产计划和调度的技术。经研究后,发现基于仿真的优化适合解决此问题。鉴于炼油生产问题的不确定性和复杂性,本文采用面向对象分析的方法,对炼油生产的一次加工过程进行建模分析,在此基础上采用eM—plant建立起该问题的仿真模型。通过仿真实验可以辅助手工的排产,也可以判断排产算法得到的计划是否可行,如计划不可行时提示出错的相关信息,为排产算法的修正提供帮助。     

一种面向成本优化的生产计划调度算法

建立了一种车间层的生产计划的成本优化模型,该模型是一个在时间约束、可重复使用和不可重复使用资源约束下的多模式项目调度问题;给出了解的定义,设计了一种时间可行的成本优化调度算法,通过改进成本优化调度算法达到时间一成本双优的目的;给出了模拟试验结果。     

基于Petri网的柔性制造系统建模的调度算法

针对柔性制造系统(FMS)建模中存在的问题,通过分析FMS的组成和特点,提出了基于赋时对象Petri网的建模方法.该方法集中了Petri网和面向对象技术的优点,利用赋时对象Petri网,建立了FMS的资源对象模型和动态行为模型.同时分析了传统调度算法的优缺点,在传统调度算法的基础上提出了时间-A搜索算法,该算法能有效地解决了FMS仿真时的调度问题,使得加工路径代价较低,同时避免了A搜索算法搜索节点多、搜索效率低的弊端.     

基于遗传算法和多智能体的染缸生产排产与动态优化设计

为解决小批量、多品种浸染生产不合理调度导致高能耗和多污染排放的问题,提出了一种基于遗传算法和多智能体染缸调度与动态优化的方法.该方法基于染缸车间制造执行系统、企业资源计划和过程控制系统实时数据,采用分层调度算法.其中静态层采用支持多产品的批处理、多染缸的非等同性、前期订单、订单交货期和切换成本等约束条件的遗传算法;动态层采用支持染缸运行状态的多智能体的协调动态优化算法.通过对生产过程中多约束条件和多动态变化因素的算法求解,获得染缸作业任务动态优化设计.仿真结果表明,与单纯遗传算法和人工调度相比,基于数据驱动的分层动态优化调度达到了染缸作业排产优化和污染减排的目标和实际应用的可行性.     

基于Petri网模型的FMS控制决策方法研究

应用Petri网理论 ,通过对现有FMS(柔性制造系统 )进行分析和研究 ,确定了该FMS中的各状态和事件及其因果关系 ,建立了实际FMS的Petri网模型。通过该模型的描述和对FMS实际运行情况进行分析 ,建立了优化调度控制规则。依据模型和调度控制规则 ,构造了该FMS管理与控制软件 ,实现了用于一实际FMS的调度与控制决策系统和动态运行的有效控制     

单件小批量生产作业计划的倒排产算法研究

提出一种用于单件小批量生产中编制作业计划的算法模型———倒排产算法 ,并建立一套包含此模型的作业计划及调度监控集成系统。在科龙等企业的生产部门进行实施 ,获得良好效果     

一种改进的遗传算法在车间调度中的应用

研究现代生产先进制造车间调度问题 ,对于发挥先进制造车间的高效性和灵活性具有十分重要的意义。生产过程的计划调度问题 ,是实现制造系统运筹技术、管理技术与优化技术的核心。因此 ,优化调度算法的性能直接影响到FMS的生产效率和应变能力。本文在传统的遗传算法的基础上 ,对车间调度算法进行了深入的研究。基于机床负荷平衡的思想 ,提出了面向先进制造车间的平衡遗传算法 ,并与传统的遗传调度算法进行了对比。实验表明 ,该调度方法具有较高的可行性、有效性和稳定性。保证了各个机床的负荷平衡 ,满足了交付期的要求     

汽车冲压生产的排产优化研究

在汽车冲压生产排产优化国内外相关研究的基础上,将已有研究问题分为三类:汽车冲压生产批量计划问题、汽车冲压生产调度问题和汽车冲压生产排产集成优化问题。对这三类问题分别进行了研究,并结合实际问题,提出了汽车冲压生产排产优化的未来发展方向。