柔性制造系统中的调度问题

本文对柔性制造系统中的调度问题进行了详细的阐述，包括调度问题的描述，解决方法及再调度问题，并指出调度的柔性是影响系统柔性的一个重要因素。     

柔性制造系统的刀具动态调度管理系统

介绍刀具管理系统的功能,重点研究和分析刀具动态调度管理子系统以及刀具信息管理的重要性和作用,为工业生产提供参考。     

柔性制造系统重调度的仿真建模与分析

在订单型生产系统中,订单的订货量和交货期等内容的变更会干扰原有的调度计划,从而需要进行重调度。以一个包含6个操作阶段的柔性制造系统为背景建立了重调度模型,模型以订单延误数和开工时段发生变化的订单数为双重优化目标。针对此重调度模型,运用仿真软件模拟了调度和重调度的过程,研究了向右顺延和紧挨交货期交换两种重调度的规则,并根据仿真结果比较了这两种规则的运行效果。分析表明:紧挨交货期交换规则在两个目标上都取得了更好的效果。     

基于遗传算法柔性制造系统生产调度的优化与仿真

通过对柔性制造系统中流水车间生产调度问题的分析和研究,开发了基于遗传算法的生产调度方法.采用了一套新的编码方法以保证编码的合理性与计算的方便性,并针对遗传算法中传 统适应度比例选择方法的过早收敛和停滞现象,采用适应度排序法较好地解决了这个问题.仿真结果证明基于排序法的遗传算法可以有效地解决流水车间生产调度优化问题,并依据此优化结果,采用VB软件编程实现了调度过程的动态仿真和实时监控.     

一种基于最优库存的非完全柔性制造系统的调度模型

对象是只有一台不可靠（ｆａｉｌｕｒｅ－ｐｒｏｎｅ）机器的非完全柔性制造系统,该系统能生产多种产品,但在同一时刻只能生产一种产品,并且当由生产一种产品向生产另一种产品切换时,引入了ｓｅｔｕｐ时间及其成本。决策变量是ｓｅｔｕｐ开始时间和生产计划。本文基于非完全柔性制造系统的特点,考虑正常生产情况下,建立了考虑ｓｅｔｕｐ时间及成本的流率控制最优化模型。并给出了有限时域上寻优的动态规划算法的充分必要条件。     

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.     

一种规则可配置的柔性制造系统自适应调度方法

柔性制造系统的调度场景具有复杂多变的调度特征。考虑一般调度系统对不同特征的调度场景不具有复用性,提出了一种基于优先级算法的规则可配置通用调度框架。通过配置不同的规则应对不同的调度场景,分析并处理系统扰动,确保调度方案具有较好的鲁棒性。开发规则配置的调度系统,并在某航空企业的生产线上进行应用验证,证明了所提方法具有可行性。     

柔性制造系统中生产调度问题求解的一种符号算法

讨论了基于有序二叉决策图的有界Petri网符号分析,给出了其中镜像计算的一种新算法,进而建立了柔性制造系统生产调度问题的符号有序二叉决策图求解算法.该算法在求解过程中通过对状态空间及其搜索过程中相关数据的有序二叉决策图表示,避免了状态和搜索的显示枚举,实现了隐式高效操作,进而改善了算法的计算性能.仿真实验表明了算法的有效性.     

模糊柔性制造系统的混杂Petri网建模与调度

对模糊柔性制造系统的建模和调度进行了研究.定义了一种具有模糊区间速率的混杂Petri网模型,提出了模型的迁移使能和迁移引发语义,定义了弱使能迁移的模糊使能规则,给出了模型动态演变算法.建立了模糊柔性制造系统调度的模糊线性规划模型,并对典型的工业实例进行了分析.研究结果表明,基于所定义的混杂Petri模型能够有效地描述和分析模糊柔性制造系统.     

小波神经网络在柔性制造系统优化配置中的应用

将小波神经网络引入到FMS的优化配置工作中，结合实验设计、仿真实验和神经网络训练，提出对高度非线性柔性制造系统建模的一种新方法。文中介绍了该方法的实现原理，通过实例验证用于非线性函数逼近的多维小波神经网络算法的正确性，并针对一个工程实例，说明这种建模方法的可行性。     

基于BP神经网络算法的柔性制造系统故障诊断

在分析和研究人工神经网络的前提下,将BP神经网络作为故障诊断的技术指导,以本校柔性制造系统中的电源管理模块故障诊断为实例,构建其智能诊断系统。通过3层BP神经网络,将输入端传感器收集到的特征量经中间层信息处理和输出层的进一步处理,使其达到网络性能目标,最终得到诊断数据。比较诊断数据与标准故障集的类型,获得准确的结果。结果表明:利用BP神经网络可以构建一个智能诊断系统,实现故障准确快速自动识别。     

基于 Petri网的柔性制造系统动态优化模型

为解决柔性制造系统的动态优化调度问题,在基于扩展高级全局决策Petri网的柔性制造系统优化模型的基础上,提出了实时一优化切换控制Petri网模型。该模型在柔性制造系统发生加工设备故障、急件插入等异常情况时,自动切换并运行全局优化调度算法,并在系统允许的时间范围内,再切换返回到原有系统状态,按照新的优化结果运行。最后,以实时一优化切换控制Petri网模型与基于遗传的最小平衡算法结合为例,证实了该模型是有效的。     

采用神经网络方法规划和分配柔性制造系统中的自动导向小车

在柔性制造系统中常应用自动导向小车系统作为物料输送的主要方式,这里论述如何在调节时间间隔内处理同时发生的多个运送请求的情况,分析了自动导向小车系统规划的特征及相应对策,提出了相应数学模型,阐述了一种自组织神经网络解决方案的算法。     

柔性制造系统动态调度优化建模研究

针对柔性制造系统的调度优化问题,讨论了一种使用赋时变迁Petri网理论,建立基于优先级的FMS系统的动态生产调度系统优化模型的方法.通过构建加工单元模块,并结合多个调度规则,对系统模型进行优化,使系统能够对各种变化做出实时响应,并以实例验证该模型的动态响应能力和有效性.     

一种改进的遗传算法在车调度中的应用

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。     

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.     

柔性制造系统在工程训练中的应用

简述了柔性制造系统的产生和发展过程，介绍了柔性制造系统在制造业的地位和系统的原理及组成，重点介绍了高校工程训练中心实施柔性制造系统的重要性和必要性。     

柔性制造系统中的运输机械

论述了柔性制造系统中使用的有轨和无轨自动输送车的特点、结构、功能及控制系统。     

CORBA在实时调度控制系统中的应用

分析了柔性制造系统中调度控制单元模型，为了支持分布式对象之间的互操作，将CORBA规范应用到调度控制系统中。在介绍CORBA的工作原理后，给出了调度控制系统的一个实例，在Orbix平台基础上，应用VC 6．0开发了控制软件，同时在无锡职业技术学院的FMS上进行了实例验证。     

遗传算法在柔性CAPP与生产调度集成中的应用

提出了在并行工程思想下柔性CAPP与生产调度集成的框架，研究了遗传算法在柔性CAPP与生产调度集成中的应用方法。使用结构化编码方式对染色体进行编码，并应用规划－资源算子进行遗传操作，通过使用重迭调度缩短了系统的流通时间。最后，算例验证了应用遗传算法的集成方法能够提高系统的全局优化和生产效率。