资源受限条件下车辆维修工序调度优化

车辆装备战时维修时间紧、任务量大、突发情况多,装备维修调度对部队作战效能快速恢复至关重要。现有维修调度方法主要围绕单一约束条件进行工序优化,难以满足实际保障需求。结合实际维修班组编配,提出融合多工种、多人员技术等级要素的多优化目标函数,以单工序工时、总工时、紧前工序、总人力资源为约束条件建立了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法。在传统非支配精英策略的基础上加入二元锦标赛选择算子,重新设计符合多目标函数优化的交叉算子,利用二重编码对一次抢占式维修工序调度模式进行测算求解,并以实际维修案例对算法进行仿真验证。结果表明,该算法在满足战时复杂目标优化的条件下,降低了维修时间,实现了优化人力资源调度效能的目的。     

基于非支配排序遗传算法的涡轮发动机转子系统装配参数优化

为探究保障转子系统高温动平衡的最佳装配参数方法,掌握高温下动平衡的变化规律,提出转子系统各零件装配角矩阵的优化确定方法。基于高温工况下热-结构动平衡理论模型和零件材料特性随温度的非线性变化规律,建立转子系统动平衡随温度变化的解析方程;根据不同装配参数下系统不平衡量和偏移扭矩的差异,把高温动平衡优化问题转换为多目标多变量的优化问题,给出基于非支配排序遗传算法的解决方案;以某弹用涡轮发动机高压转子系统装配为例,在600 ℃工作环境下对所提方法进行验证,得到该工况下零件最佳装配角矩阵,以及最小化温度对转子系统动平衡的变化量影响,改善了装配质量特性。结果表明,零件装配角对高温工况下转子系统动平衡变化有很大的影响,通过装配参数优化可显著减少高温工况对多零件转子系统动平衡的影响。