基于粒子群算法的多目标可重构设施布局方法

提出了一种多目标可重构设施布局方法。该方法引入了空间填充曲线来表征设施位置,可以实现任意两个设施之间的互换;考虑了柔性面积需求和设施形状约束系数等因素,保证布局方案的可行性;建立了以成本(物料运输成本和设施重构成本)和在制品库存为目标的多目标可重构设施布局模型;设计了该模型的改进粒子群算法,该算法在全局极值和个体极值的选取、Pareto解集的更新策略方面相对于标准的粒子群算法有改进。最后用算例说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的可重构制造单元布局研究

可重构制造单元是可重构制造系统研究的重点,而单元的设施布局对制造单元的性能有着很大的影响.针对可重构制造单元布局提出了其特点与设计目标,建立多行设备布局的数学模型,最后对生产实际问题,通过遗传算法进行求解,证明方法的正确性.     

改进SLP算法的车间设施布局优化设计

以S公司生产车间为研究对象,运用传统SLP方法对车间的15个作业单位进行相关性分析,对原有布局进行优化,得出方案一,进而采用基于遗传算法的改进SLP方法建立车间布局优化的数学模型,以物流搬运成本最小为目标函数,用MATLAB软件对其求解,得出较优布局方案二,并与原布局及方案一进行对比评价,分析发现采用改进SLP算法的布...     

基于模拟植物生长算法的圆锥滚子轴承优化设计

对圆锥滚子轴承进行数学优化建模。介绍了模拟植物生长算法的基本原理,并将其应用于圆锥滚子轴承优化设计中,对优化结果进行分析,表明该算法应用可行性强、精度高、稳定性好。     

基于随机秘钥蝙蝠算法的多行设施布局设计

针对行内纵向通道数量和位置具有不确定性的多行设施布局问题,建立了以最小化物流强度、最小化搬运设备空载运行强度及最大化相互关系为设计目标的布局优化模型,并针对所建立的模型提出了一种基于映射规则的随机秘钥蝙蝠算法.在蝙蝠算法中引入随机秘钥编码思想,定义了基于随机秘钥编码的蝙蝠位置向多行设施布局组合解的映射规则与映射步骤,使...     

基于改进模拟植物生长算法的高速宽铅带连轧机优化设计

为解决传统优化设计方法设计的铅带连轧机存在的问题,基于改进模拟植物生长算法对其进行了优化。以轧辊对数、轧制速度、轧辊直径、轧制量等为决策变量,轧制铅带质量、设备运行可靠性以及综合经济性为优化目标,通过对模拟植物生长算法的改进,结合高速宽铅带多辊连轧机构建了优化模型。通过实际算例,进一步介绍了该方法的实际运用,同时也证明了该方法在多工艺参数优化设计方面有着独特的优点。     

基于模拟植物生长算法的平面度误差评定

平面特征是最基本的几何图形元素之一,在机械零部件中发挥着重要作用。为了实现方便准确地评定平面度误差,提出将模拟植物生长算法应用于确定平面度最小包容区域的问题中。首先,根据最小区域法建立了平面度误差评定的数学模型;其次,介绍了模拟植物生长算法的仿生原理和数学理论,引入了寻优步长的自适应调整机制,并且阐述了使用该算法评定平面度误差的具体流程;最后,基于VB6.0开发了算法的计算机程序,实例运行后将评定结果和现有的评定算法进行了比较。实践证明,采用模拟植物生长算法评定平面度误差,不仅可以有效地求出最小包容区域解,而且具有良好的快速性和稳定性。     

基于多Agent可重构机器人控制方法的研究

根据多Agent理论中的协商，合作机制和可重构机器人结构的分布性，将集中式的机器人控制分配到一组关节Agent中，每个Agent控制机器人的一个关节，使用这种分布式方法，得到了一种新的通用机器人控制方法，即将关节机器人的复杂控制转换为多个简单子系统的控制，该方法可应用于具有不同构型的机器人系统，特别适用于可重构模块化机器人的控制，利用微分运动理论提出了一种新的决策方法，便于Agent之间的合作与协商，仿真实验结果表明该方法是一种可行的机器人控制方法。     

基于多信号流图与差分进化算法的测点布局优化

为提高系统可测试性设计过程中的测点布局优化效率,提出了一种基于多信号流图与差分进化算法的测点布局优化方法。该方法首先建立基于多信号流图的系统模型,随后根据系统模型获得测试与故障模式的依赖矩阵,最后根据测点布局对探测率、隔离率和测点数量等方面的灵活需求,通过依赖矩阵和差分进化算法寻找最优测点组合。仿真实验和真实应用案例均证明了该方法的有效性。同时,与基于遗传算法的同类方法的对比实验,还证明了本文方法能更快且更稳定地找到最优测点组合,因此更适用于大型复杂系统的设计。     

不确定需求下的设备动态布局方法

针对现有车间设备动态布局方法存在的不足,在考虑产品需求不确定性对布局性能稳定性影响的基础上,提出了一种结合模糊理论与改进遗传算法的不等面积设备动态布局方法。分析了产品需求不确定性及其随时间变化特性,引入了三角模糊数描述不确定产品需求;通过分析各生产阶段间的设备重组过程,将动态布局转化为数个静态布局,构建了基于柔性区域结构的不确定需求动态布局模型。结合三角模糊数运算及排序方法与自适应局部搜索机制提出了改进遗传算法,以物料搬运及设备重组费用总和为优化目标,解决不确定需求下的不等面积设备动态布局问题。通过算例测试和实例分析,验证了所提方法的有效性和实用性。     

生产车间布局多目标优化及其仿真分析

生产车间设备布局设计是一个组合优化问题,具有非线性、NP-hard等特性。基于车间布局的总物料搬运成本最小和车间面积利用率最大的设计原则,建立生产车间的多目标优化模型。求解该问题时,应用了自适应交叉和变异策略,即对交叉、变异算子进行非线性设计,使交叉率和变异率随种群中个体适应度值的变化而变化。实验结果表明,自适应遗传算法具有搜索速度更快、收敛精度更高等优点,适合在实际生产中应用。     

基于物流路径的单行布局建模与仿真研究

在分析单行布局优缺点的基础上，建立了单行布局问题的物料传输费用模型、面积利用率模型及生产周期模型，并以活塞117线的布局为例，利用QUEST软件对单行布局的三种布局形式（线形布局、U形布局和半圆形布局）进行仿真，结合所建立的三个模型对仿真结果进行了分析。仿真时三种布局形式选用相同的参数，结果表明：半圆形布局的物料传输费用最低，产品生产周期最短，而线形布局的面积利用率最高。     

基于增强现实的车间布局仿真系统的设计与开发

探讨了利用增强现实技术进行车间布局设计的可行性,给出了基于增强现实技术的车间布局仿真系统的技术指标和体系结构,同时借助ARToolKit等开发工具初步实现了其原型系统.     

基于遗传算法的多目标设施定位方法

提出了一种基于遗传算法的多目标设施定位方法。设计了一种新的整数和浮点数结合的编码方式;通过列举法使得每代个体满足约束条件,避免了罚函数的使用;可调整的双参数变异算子使进化过程能够较好地跳出局部最优解;应用基于Pareto排序的适应值分配方式得到目标函数的非劣解集,为决策者提供了多种选择方式。仿真实验说明了该方法的有效性。     

解空间编码遗传算法在三维布局中的应用

采用改进遗传算法——解空间编码的遗传算法求解带性能约束的复杂三维布局设计问题。算法对三维空间布局问题进行了预处理，直接将问题的求解变量作为染色体基因进行编码，降低了算法的编码和解码难度。在求解过程中，对不同变量类型采用不同的交叉和变异算子进行计算，并且在变异前对复制或交叉所得个体的某些变量随机加一个扰动量，以控制其搜索范围，算法以计算结果满足设计要求为算法终止准则。通过对二维和三维带性能约束布局算例的求解，验证了该算法的可行性和有效性。     

基于改进Z-MAP算法的球头铣刀加工表面形貌仿真与试验研究

基于时间步长法提出一种仿真球头铣刀加工表面形貌的改进Z-MAP算法。该算法在建立刀齿运动轨迹方程的基础上,使用随动矩形包围圈和角度累加法快速地获取工件上的瞬时被扫掠点,并引入牛顿迭代法求取这些点的高度坐标。无须对刀齿离散,不但突破传统Z-MAP算法中单位时间步长内刀齿离散段至多只能扫掠过一个工件离散点的限制,还可以获得更高的精度和效率。通过仿真分析进给行距、每齿进给量、刀具姿态和刀具进给起始相位差等参数对表面形貌及其表面粗糙度的影响规律,并选用航空铝合金7050进行了铣削加工试验验证,试验结果表明改进Z-MAP算法仿真结果与实际加工的一致性更高,对实际生产中加工参数的合理选择具有指导意义。