转向单元装配线仿真建模及优化研究

利用Flexsim仿真软件,建立了转向单元装配线的仿真模型。通过对仿真模型运行结果的分析,有针对性地利用启发式平衡方法对装配线进行平衡优化,提出对合装工艺、锁紧工艺、密封工艺等几方面的优化仿真方案。采用优化方案后,装配线平衡率由41.82%提升到75.75%,工位由36个减少到28个,节拍由90秒减少到60秒。解决了整条装配线不平衡、生产率低的问题,提高了企业的经济效益。     

基于遗传算法的直线型和U型混流装配线平衡问题研究

针对混流装配线上不同产品作业时间差异导致的工作站瞬时负荷不均衡问题,提出了一种改进的直线型和U型混流装配线多目标平衡方法,并以装配线平衡率、平滑指数作为平衡效果的评价指标.综合考虑工序分配约束、工作站约束、优先关系约束和节拍约束等约束条件,同时兼顾工作站数最小和各工作站内不同品种产品负荷均衡2个目标函数,分别建立直线型...     

考虑工序刚性约束的自动化装配生产线多目标优化研究

为了对具有工序刚性约束的装配线进行优化配置,提出一种基于并行工位设计和装配序列规划的自动化装配生产线多目标优化方法,主要包括:①针对工序刚性约束的自动化装配线的特殊性,搭建了以成本和生产节拍为多目标的装配线优化数学模型;②针对数学模型中决策变量的离散性特点,提出基于随机键的两段式编/解码方法,综合考虑了装配工艺中的优先关系、直接优先关系、完全分配约束和最大并行度限制等,实现了对工序刚性约束的描述;③将基于拥挤度的Pareto评价方法嵌入回溯搜索优化算法,实现了工序刚性约束下的装配线多目标优化;④通过断路器自动化装配线进行案例验证。结果表明,在装配生产线上各作业元素时间和设备单元成本固定且均已知的条件下,所提出的方法能够为该类装配线计算出最优配置方案,且将计算出的优化配置方案(成本517.5万元,节拍3.2秒/级)与现有方案(成本636.0万元,节拍5.4秒/级)对比,发现生产效率提高了40.7%,装配线成本降低了18.6%。     

基于装配关系复杂性测度的多目标混流装配线平衡优化

在混流装配线中,各工作站装配关系复杂性会影响作业效率和工人负荷。基于信息熵对装配关系复杂性进行度量,以最小化生产节拍、装配线平滑指数和装配关系复杂性平滑指数为优化目标,建立多目标混流装配线平衡优化模型,运用第二代非支配排序遗传算法(NSGA 2)设计求解,并结合某企业混流装配线实例验证方法的有效性。研究结果表明该优化方法能有效降低混流装配线生产节拍与平滑指数,均衡各工作站装配关系复杂性,实现装配线平衡。     

基于遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题研究

为兼顾混合装配线平均负荷平衡和瞬时负荷平衡,提出了一种综合运用遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题的求解方法.首先,基于综合作业顺序图和多品种产品在每个作业任务上的平均作业时间,采用遗传算法求解混合装配线平衡问题,其优化目标是均衡各工作站平均作业时间;然后,对遗传算法求解的一组较优解,从瞬时负荷平衡方面进行仿真分析,其优化目标是最大化各工作站利用率;最后,综合两个优化目标确定混合装配线平衡问题的最优解.通过算例分析,验证了求解方法的有效性.     

[工艺规划与装配线平衡]基于果蝇算法的第二类装配线平衡问题

根据第二类装配线平衡问题的特点,兼顾生产节拍最小和工作负荷均衡,建立了多目标研究模型,运用果蝇算法对标杆案例进行求解,并通过MATLAB进行了仿真研究。将果蝇算法优化结果与标杆案例中自适应遗传算法求解的结果进行对比可知,生产节拍缩短,装配线平衡率进一步提升,且各工作站的负荷更加均衡,从而验证了果蝇算法求解第二类装配线平衡问题的有效性,果蝇算法在获取全局最优解的能力上比自适应遗传算法更强。     

基于果蝇算法的第二类装配线平衡问题

根据第二类装配线平衡问题的特点,兼顾生产节拍最小和工作负荷均衡,建立了多目标研究模型,运用果蝇算法对标杆案例进行求解,并通过MATLAB进行了仿真研究。将果蝇算法优化结果与标杆案例中自适应遗传算法求解的结果进行对比可知,生产节拍缩短,装配线平衡率进一步提升,且各工作站的负荷更加均衡,从而验证了果蝇算法求解第二类装配线平衡问题的有效性,果蝇算法在获取全局最优解的能力上比自适应遗传算法更强。     

一类新的混流装配线排产优化模型

针对混流装配线的负荷均衡化问题,建立了最优化辅助工人数量的一类新的排产优化模型,分析了混流装配线的空间间隔约束和能力约束之间的关系,让明了空间间隔约束是满足工作站能力约束的充分条件.在此基础上给出了有辅助工人参与情况下的空间间隔约束不等式.对一些非线性约束进行了线性化处理,从而可以方便地求解模型.最后,通过仿真实例验让了该方法的可行性和有效性.     

采用遗传算法的混流装配线平衡多目标优化

针对混流装配线操作人数已知、生产节拍待定情况下的平衡问题,研究了混流装配线第二类平衡问题的优化方法,以均衡各工作站的加权平均负荷、最小化生产节拍为优化目标,建立了求解加权平均负荷与生产节拍加权和的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解.各优化目标数量级的统一,简化了算法求解过程,在保证解的有效性的同时提高了算法求解效率.算例分析验证了算法的有效性.     

动车组转向架装配线规划研究

随着国产动车组的高速发展,动车组转向架装配线的装配效率急需提升。结合工厂实际情况,以动车组转向架为研究对象,通过综合运用拆卸反演、装配线平衡优化等方法对装配过程进行规划,确定了装配线上每个装配工作站的具体作业内容,提升了装配线的平衡率与装配效率。     

求解多目标混流装配线平衡问题的VPS-PSO算法

为了更有效地减少工作站数目、提高装配线效率,提出了一种基于多目标混流装配线平衡问题的方法。针对混流装配线平衡问题,采用工作站损失指数、装配线损失效率和平滑指数的评价指标作为混流装配线平衡优化问题的适应度函数,在给定节拍和装配优先顺序的前提下建立多目标优化模型。提出一种基于变种群策略的改进粒子群(VPS-PSO)算法能有效地维持种群的多样性,提高粒子群算法的全局搜索寻优能力。案例表明,该算法相对于PSO算法具有更好的寻优能力和求解效率,可以更高效地得到合理的装配线平衡方案。     

基于Plant-simulation的物料位置优化与仿真

本文通过对站内准备时间和布置问题的分析,引出站内物料位置布置问题,构建了两类布置问题的数学模型,并设计了遗传算法实现模型求解。以某公司EPll-IP汽车线束预装配线的某一工作站为例,对其所需物料位置的优化问题进行数学描述,在Plant-simulation中建模并利用遗传算法模块求解与仿真。结果表明,所提方法和数学模型可为预装配线工作站物料优化问题的优化仿真提供可行的解决方案。     

基于能力因子的某轻型飞机U型装配线平衡

为了解决某轻型飞机第Ⅱ类U型装配线平衡问题与生产实际存在偏差的问题,提出了基于能力因子的Memetic算法。给出能力因子的定义和取值方法,从符合生产实际的角度研究了装配线平衡问题。以装配线节拍的最小化和各工位间负载的优化为目标,建立了某轻型飞机U型装配线的多目标、多类约束数学模型,并详细描述了约束条件。以某轻型飞机装配线为对象进行了优化计算,通过比较考虑能力因子的Memetic算法和普通Memetic算法的求解结果,验证了考虑能力因子的Memetic算法的实用性和有效性。     

基于改进遗传算法的装配线平衡优化研究

为实现装配线生产工序的平衡优化，采用改进遗传算法，以装配线生产节拍、平衡率和平滑指数为优化目标，建立装配线平衡优化模型。采用基于紧前工序约束的交换变异方法，并与父代进行优劣对比，有效避免无效基因的产生。引入精英保留策略，提高算法寻优能力及收敛速度。以波轮洗衣机机芯装配线的平衡优化为例，验证前述算法的可行性。结果表明：与原方案相比，优化后的生产节拍为17.2 s，减少了0.8 s；生产平衡率达到90%，提高了18%；平滑指数从1.3减少到0.72，验证了所提出的模型算法可以有效优化该装配线的生产节拍、平衡率、平滑指数，从而优化其生产效率。     

基于工业工程方法的H公司插线板装配线平衡优化研究

以H公司插线板装配线为研究对象，针对存在的装配线不平衡、工位布局不合理等问题，运用工业工程的方法对瓶颈工位、员工操作、工位布局等进行分析及优化，制定相应的平衡优化方案。首先，通过“ECRS”四大原则调整工位作业，改善瓶颈工位以及解决工位安排不合理的问题；其次，对工位调整后出现的新的瓶颈工位，运用双手作业分析进行优化，合理分配员工左右手动作；最后，根据以上调整优化装配线工位布局，减少搬运浪费和时间浪费。此优化方案使装配线的平衡率由原来的56.1%提高到84.9%，平衡损失率由43.9%降低至15.1%，平滑性指数由10.1降低至3.2，降低产品成本及浪费，有效提升企业生产作业效率。可为同类型企业提升装配线效率提供分析方法和解决问题的思路。     

需求波动的混流装配线平衡中资源配置研究

在需求波动的前提下,研究了混流装配线平衡中资源优化配置问题。建立了该问题的0-1线性规划模型,目标是最小化资源成本和工作站成本在内的总成本。基于分支定界最优化算法求解该模型,算例结果表明该模型能够优化任务与资源的组合方案,从而有效缩减生产总成本。进一步地,通过灵敏度分析,发现资源的影子价值,确定影响装配线平衡的关键资源、稀缺资源和可替代资源。分析并得出了资源约束对企业管理决策的启示,研究结果有助于改善装配线平衡效果。     

应用改进型遗传算法解决特殊约束的装配线平衡问题

装配线平衡问题不仅影响着产品的装配效率,而且在装配线平衡分析时确定的装配作业先后关系也直接影响着产品的装配质量。本文以某型卡车装配线为例,针对卡车在装配过程中存在的问题,提出以工作站为基础的交叉和变异方式的改进型遗传算法,防止计算中非法解的产生,减少了译码过程的工作量,达到了对该型卡车装配线平衡优化的目标。     

面向大规模定制的混流装配线平衡研究

为解决面向大规模定制的混流装配线的平衡问题,分析了这一类装配线的特点,并综合考虑工作站的数量、工作站的负荷及装配线效率三个因素,提出了面向大规模定制的混流装配线的平衡模型和优化装配线平衡的混合遗传算法.该算法将模拟退火算法和遗传算法相结合,采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略,有效避免了算法的早熟,增强了算法全局寻优能力.实例仿真计算表明,该算法比标准的遗传算法和模拟退火算法具有更高的求解质量和求解效率.     

基于模拟退火算法的装配线平衡方法

复杂产品装配线的平衡问题一直是制约车间生产效率的重要因素之一。针对复杂产品装配线平衡问题,在均衡各工作站位负荷、工作站数和最少损失时间等优化目标基础上,建立了多目标优化模型,采用模拟退火算法对模型进行优化求解。以发动机装配为例进行算法验证,计算结果中各工作站损失时间较低,装配线趋于平衡,表明此模拟退火算法有效。     

基于改进遗传算法的混流装配线的优化设计

兼顾混流装配线的负荷平衡和投产排序两个方面,建立了以最小化闲置与超载时间之和为优化目标的优化模型,优化目标包括了一次投产循环中,各工位上最后一个产品可能引起的超载时间,从而有效地保证了混流装配线装配过程的连续性。设计了一种引入小生境技术的改进遗传算法,对混流装配线进行了协同优化设计。实例研究表明:引入小生境技术的改进遗传算法在收敛速度和收敛可靠性方面均优于简单遗传算法和保留最佳个体的简单遗传算法;在给定等长工作站个数的情况下,混流装配线的闲置与超载时间之和随各工作站长度的增加而减小,最后趋于收敛。