面向随机加工时间的车间作业调度

提出了面向随机加工时间的车间作业调度方法,认为在整个遗传进化过程中出现频率越高的个体对环境的适应能力越强,该个体对应的调度方案为较优方案,构造了用于解决加工时间为服从正态分布的随机变量的车间作业调度问题的扩展遗传算法.在算法中设计了考虑设备能力空间的解码算法以产生活动调度方案;在交叉/变异过程中通过设计的基因调整算法确保新个体的合法性,以满足工序约束;采用基于适应值的轮盘赌的选择策略控制遗传进化的方向,使算法快速收敛到最优解.仿真实验验证了该算法在企业实际随机车间作业调度中的有效性.     

基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的统计过程调整技术研究

建立了统计过程调整问题模型,研究了基于马尔可夫链蒙特卡罗方法的统计过程调整技术,并通过吉布斯抽样实现了偏移量的参数估计.在参数未知及参数已知的条件下,通过与其他方法的实例对比研究,验证了该方法的可行性及性能优势,并对参数未知条件下基于该方法的统计过程调整技术进行了改进.     

智能RGV动态调度研究

本文围绕RGV动态调度问题,建立了以排队论为基础的RGV动态调度模型,设计了两道工序加工和有故障时物料加工的具体算法。利用MATLAB实现了对问题的求解。针对两道工序的物料加工问题:首先,依据不同工序加工时间的相对大小列举出三种不同情况下加工刀头数量分配,再利用遗传算法计算出不同的数量分配下的最优工序刀头排列组合,最后根据邻近原则计算出不同作业参数下分别的物料生产总数。针对有故障概率的物料加工问题:在两道工序物料加工模型基础上加入故障随机发生性以及持续时间随机性对RGV进行动态调度,由此计算出在有故障概率的情况下8小时内两道工序物料生产数。最后,对模型进行推广及优化,在模型推广中提出了多个RGV调度模型,并用遗传算法对其动态调度;在模型优化中提出了无等待RGV动态调度模型以及单个CNC可进行两道工序加工的模型,并与原模型进行比较,证实了优化模型的可行性和实用性。     

工件加工随机调度中优先约束问题的研究

讨论工件加工时间为任意随机分布的随机变量的单机随机调度问题,设工件间的约束为树优先约束,目标函数为极小化加权完工时间和的数学期望.这一模型在机械设计与制造行业中的多个元器组件加工,以及钢铁板坯轧制等众多实际生产制造领域中都具有广泛的应用背景.证明了工件加工时间为任意随机分布的随机变量的情况下,最大家庭树中的工件优先于家庭树中其它的工件加工,并且其工件连续加工所得到的调度为最优调度,给出了最优多项式算法,该算法可以被推广应用于实际的生产中,具有较强的实际应用性.     

考虑配合加工的作业车间启发式倒排调度算法

目前对制造业领域作业车间调度问题研究中,配合加工增加了调度的约束,使调度的难度进一步加大。根据实际配合加工作业车间环境,建立了以最短加工时间为目标的调度模型,采用启发式倒排算法对其求解,该算法能保证工件的交货期,最后通过实例对算法进行验证并给出对比结果。     

基于粒子滤波的陀螺随机漂移预测模型研究

陀螺随机漂移是弱的非平稳非线性信号,传统的线性化参数估计方法会导致模型参数不精确。提出采用粒子滤波的方法对陀螺随机漂移时间序列AR模型进行滤波处理,试验结果表明:粒子滤波不仅消除了非线性对陀螺漂移的影响还克服了AR模型的参数估计误差。与UKF滤波方法相比,粒子滤波的随机量不受高斯分布的限制而且滤波结果可以达到或超过UKF。     

不确定环境下再制造加工车间生产调度优化方法

针对再制造加工车间工况兼具随机性与模糊性,采用模糊随机变量表示废旧件加工时间,以描述再制造加工车间工况的双重不确定性;在不确定理论的基础上,建立基于模糊随机机会约束的再制造加工车间生产调度问题模型,并提出求解该问题混合智能优化算法:基于Arena仿真平台应用模糊随机模拟技术产生输入和输出数据,利用粒子群优化算法训练径向基函数神经网络以逼近不确定函数,将训练好的神经网络嵌入至遗传算法中优化再制造加工车间生产调度问题;通过仿真实例验证该混合智能优化算法解决加工时间为模糊随机变量的不确定环境下再制造加工车间生产调度问题的有效性和合理性。     

结合FJSP问题的跨层穿梭车仓储系统作业调度研究EI北大核心

为提高跨层穿梭车仓储系统的作业效率,通过分析系统内设备的服务时间,创新性地将柔性作业车间调度问题(FJSP)模型应用于解决跨层穿梭车仓储系统作业调度问题中,将穿梭车仓储系统中的出入库作业转化为FJSP中待加工的工件,同时考虑设备预先移动及并行情况,建立结合FJSP的跨层穿梭车仓储系统作业调度模型,并借助一种改进的灰狼算法,与传统的基于复合作业的调度模型进行对比。结果表明,所提出的结合FJSP问题的跨层穿梭车仓储作业调度出入库时间更短,模型通用性更高,能够有效地提高穿梭车仓储系统的作业效率。     

加工时间不确定的柔性作业车间鲁棒调度方法

针对中小批量环境下加工时间不确定的柔性作业车间调度问题,采用冗余处理方法构建了以最大完工时间为目标的鲁棒调度模型。为降低算法的搜索规模和提高算法的求解速度,提出了顺序搜索机制,并设计两阶段遗传算法,分阶段获取冗余状态和最优结果。采用某柔性生产线的数据进行正交试验,优化了算法关键参数,并构建了柔性生产线仿真模型,对调度结果的鲁棒性和优化目标性能进行了分析。结果表明,该算法在目标性能和鲁棒性上都显著优于标准遗传算法,能有效处理加工时间不确定的柔性作业车间调度问题。     

基于Stopwatch时间Petri网的柔性作业车间优先级调度研究

作业时间不确定的柔性作业车间调度问题由于其计算复杂性、约束条件数量以及工件加工优先级等限制,难以获得最优解。采用Stopwatch时间Petri网对区间柔性作业车间优先级调度问题进行建模,通过Stopwatch状态类可达性分析方法获得模型所有可行变迁触发序列。为了准确执行变迁触发序列的时序分析,采取逆向分步法将此问题转化为线性规划问题,求出最小下界和最小上界的调度路径,进而获得基于优先级的最优调度方案。通过实验结果表明了模型的有效性,为区间柔性作业车间优先级调度提供了有效的模型支持。     

基于解析一仿真反馈的动态随机生产决策模型

为了解决动态随机因素在综合生产计划决策中造成的生产计划不可行问题，提出了使用仿真方法近似实际的生产系统，结合随机解析模型，通过反馈方法进行决策参数修正的解析一仿真动态随机生产决策模型，并给出了作业参数的反馈松弛修正方法。该方法首先通过静态随机解析模型求解最优生产决策，将最优决策结果输入仿真模型，以此比较实际仿真生产结果和静态解析模型决策结果的差别，基于该差别对随机决策参数进行松弛修正，将松弛之后的决策参数带入解析模型再次循环建模并求解和仿真，直到符合停止准则。通过算例验证了该决策方法的收敛性，并通过实例证明了该方法在实际生产系统的动态随机决策中是有效的。     

随机型混流装配线的仿真研究

针对随机型混流装配线平衡和排序问题的复杂性,利用Arena仿真软件建立了随机型混流装配线模型.该模型在现有的确定型混流装配线模型基础之上加入了实际装配过程中会遇到的不确定因素,如:不确定的产品投产时间、不确定的装配时间、不确定的传输时间、不确定的故障时间和不确定的返工时间等,使仿真结果更加符合实际生产情况.仿真结果表明...     

Analysis of dispatching rules in a stochastic dynamic job shop manufacturing system with sequence-dependent setup times

Stochastic dynamic job shop scheduling problem with consideration of sequence-dependent setup times are among the most difficult classes of scheduling problems. This paper assesses the performance of nine dispatching rules in such shop from makespan, mean flow time, maximum flow time, mean tardiness, maximum tardiness, number of tardy jobs, total setups and mean setup time performance measures viewpoint. A discrete event simulation model of a stochastic dynamic job shop manufacturing system is developed for investigation purpose. Nine dispatching rules identified from literature are incorporated in the simulation model. The simulation experiments are conducted under due date tightness factor of 3, shop utilization percentage of 90 % and setup times less than processing times. Results indicate that shortest setup time (SIMSET) rule provides the best performance for mean flow time and number of tardy jobs measures. The job with similar setup and modified earliest due date (JMEDD) rule provides the best performance for makespan, maximum flow time, mean tardiness, maximum tardiness, total setups and mean setup time measures.     

基于多稳态随机共振的轴承微弱故障信号检测

针对双稳态随机共振模型无法有效处理调制信号的缺点,提出了一种以包络信号为输入信号的自适应多稳态级联随机共振(adaptive multi-stable cascaded stochastic resonance,简称AMCSR)信号强化方法。首先,对振动信号进行包络解调,依据包络信号分布特点,选用与信号分布相匹配的多稳态随机共振模型;然后,以故障特征频率的频谱幅值为指标,采用蚁群算法自适应地优化随机共振模型参数;最后,以噪声为强化源和驱动信号,通过级联随机共振方法对包络信号中的故障特征频率进行逐级强化,获得故障特征成分的强化信号。对实测轴承振动信号的验证结果表明,该方法能够增强故障特征频率成分,有效地提取被其他频率成分淹没的微弱故障信号。     

时序数据的随机子空间模型辨识和一步预测

时序数据是指按先后顺序排列的一组随机数据。在系统辨识中,一组时序数据对应于随机子空间模型的输出响应。本文依照工程实际,用随机子空间辨识技术来解决时序数据的参数化建模和预测问题,提出了用改进的Positive算法进行参数识别和一步预测,来替代原有的AR参数化建模和预测技术。最后通过一组丝杆误差时序数据,对算法作了仿真和验证。     

考虑结构参数不确定性的随机模型修正方法

提出了一种随机模型修正方法以确定结构不确定性参数的概率统计特性,使得模型修正的应用更符合工程实际。将随机模型修正过程分解为一组确定性修正过程,利用蒙特卡罗仿真得到的响应样本并结合响应面模型的快速运算特性,构造优化反演过程来求得各个样本所对应的一组参数值,进而基于大量样本统计得到参数的均值和方差。所提出方法经过一组试验钢板的验证,准确求得了钢板厚度和材料参数的均值和方差,说明了方法的可行性和可靠性。     

求解随机Job Shop调度问题的混合分布估计算法

提出一种混合分布估计算法用于求解具有随机工时的Job shop调度问题。建立随机Job shop调度问题(Stochastic Job shop scheduling problem, SJSSP)数学模型并给出随机期望值模型的评价方法。为提高种群多样性,将(μ+λ)-进化策略(Evolutionary strategy, ES)的重组、变异过程引入分布估计算法(Estimation of distribution algorithm, EDA),构造一种混合分布估计算法,ES-EDA。根据所采用的基于工序的编码方式,对父代工序继承率的概念进行了定义,并为重组过程设计基于父代工序继承率的个体重组方法,该方法不仅能使子代有效继承父代的优良特征,同时可避免非法解的产生。在标准算例FT06、FT10、FT20的基础上构造加工时间随机的3组算例,并选择文献中的5种算法作为混合分布估计算法的对比算法,仿真试验结果表明混合分布估计算法在优化性能方面具有明显优势。     

基于Arena的制造过程仿真研究

介绍了Arena软件及其建模特点,以深圳固高科技有限公司一柔性制造系统为例,通过建立Arena仿真模型并制作出动画,在特定的加工时间内能够统计并输出系统中各个加工设备的利用率,以及零件在系统中的逗留时间,找到影响设备利用率和零件逗留时间的因素,从而提高设备利用率,更可使得加工过程可视化。     

考虑随机参数的高速列车动力学分析

建立高速列车车辆系统非线性动力学仿真模型,考虑悬挂刚度和阻尼、轮轨匹配参数、轮轨界面参数、轨道不平顺和载重的随机性,应用数值仿真研究高速列车动力学性能的随机统计特征。分析随机参数确定方法、动力学仿真工况数量和计算结果后处理方法,并与试验结果进行对比验证。计算结果表明,与常规动力学分析相比,考虑随机因素的动力学方法可以得到动力学指标的分布特性,能够考虑到多种参数随机变化对动力学性能的综合影响。常规动力学计算结果是考虑随机因素的特例,能代表车辆动力学性能的普遍规律,但不能掌握动力学指标的变化域和分布规律。考虑随机因素的动力学方法可用于高速列车动力学性能预测、动力学参数优化和异常振动分析等领域,能更加真实、全面反映车辆动力学性能,优化出的悬挂参数具有更广泛的线路运行适应性。     

基于虚拟激励法的三维随机路面仿真

通过改进的虚拟激励法原理,在现有二维路面谱的基础上,从空间路面频率谱出发,将之拓展到三维空间内的路面谱,给出模拟随机路面谱的方法。同时,为了给虚拟样机仿真分析提供较为复杂三维仿真路面环境,基于单点FFT路面不平度时域模型,建立了三维FFT随机路面数学模型,并实现了其在Matlab中的仿真;依据改进的虚拟激励法理论,建立了生成三维路面文件的通用模型,包括节点的生成和单元生成算法,并导入Adams形成所需的三维路面仿真环境。应用上述方法生成C级路面.对所选择的车辆样机进行了行驶平顺性仿真,与GB/T 13441—92标准对比分析得到了该车行驶平顺舒适性的合理时间。