制造任务分解与制造单元级资源配置协同优化

针对网络化制造环境下制造任务分解与资源配置脱节的问题,提出了制造任务逐层分解与制造单元级资源配置协同优化的方法,建立了协同优化流程.在对制造任务特点进行分析的基础上,建立了制造任务模型和制造单元资源模型,建立了多目标优化模型和目标的综合评价体系,利用在遗传算法求解搜索过程中所获得的动态信息进行综合评价,并随着求解搜索过程的深入对变异幅度进行调整,以达到全局优化和加快收敛速度的目的.最后以实例验证了该方法的可行性与有效性.     

面向数字化工厂的车间布局与生产线仿真研究

为降低产品设计、生产规划与制造之间的不确定性,提高生产系统的可靠性,构建了面向数字化车间的布局与生产仿真框架;针对传统设计与制造过程中产品数据零散,不能保证各子系统数据一致性的缺陷,提出了基于单一产品数据源的制造资源库模型,对制造过程中的所有资源进行有效管理。引用面向对象技术,对车间进行三维布局设计,构建了基于产品、工艺、规划、资源组成的复杂离散生产系统的仿真模型。最后,以某军工制造企业的数控加工车间为例,对车间的生产线布局进行了重新设计和仿真验证,证明了模型的有效性。     

基于生产甘特图的AGV资源约束调度方法

面对制造企业数字化、网络化和智能化转型升级需求,自动引导车(AGV)被广泛应用于生产作业的物流运输过程。在对多品种小批量工件任务的工艺路线规划基础上,迫切需要对各加工运输环节进行集成以更加符合实际生产的要求。针对有限AGV资源的柔性车间调度问题,构建了以最大完工时间、AGV数量和资源不均衡率最小化的多目标模型,采用基于生产甘特图的改进鲸鱼算法进行求解。首先,介绍了鲸鱼算法的基本原理;其次,设计了基于AGV数量、工序加工顺序和AGV编号的三段式编码方式将离散的数据转化为鲸鱼个体中的连续位置;最后,采用3种措施对算法进行改进：在初始化时通过反向学习策略获得较好的初始种群,而在迭代过程中分别加入自适应权重和变异因子,使算法的收敛精度和全局搜索能力得到提高。为验证算法的性能,用改进鲸鱼算法与基本鲸鱼算法、经典的NSGA-II求解上述模型。仿真结果表明,改进鲸鱼算法求解的质量较高且运行时间相较于NSGA-II缩短了21.6%。所提算法在有限AGV资源约束的智能化车间调度问题求解中有一定的实用价值。     

面向智能车间的工艺规划辅助决策方法

为了实现制造智能化环境下工艺规划决策目标,优化制造资源配置,提出面向智能车间的工艺规划辅助决策方法.以零件加工特征为基础,将含有加工工序和设备信息的历史工艺规划方案视为云服务资源,通过制定语义匹配策略,初步匹配出待选工艺规划方案集.把工件的加工时间、加工成本、在工序间的转运距离与设备实时状态效用作为优化目标,引入罚函数建立适应度函数模型,运用改进群领导优化算法在待选规划方案集中优选出最佳方案.通过实例验证了该方法的有效性.     

不确定性资源约束下的跨企业协同计划问题

针对复杂产品制造的跨企业生产计划管理特点,提出了项目管理与ERP结合的跨企业协同生产计划集成管理模式,针对复杂产品制造资源不确定的特点,提出了以交货期最短为目标,以不确定性资源为约束的跨企业协同生产计划算法.算例结果表明,该方法满足项目子任务的优先关系约束和不确定性资源的约束,验证了该方法的有效性.     

基于改进粒子群算法的设备维修调度优化研究

为保障离散制造企业生产系统的连续性并降低其维修成本,构建了以维修时间最短和维修成本最低为目标的设备维修调度优化模型,并采用改进粒子群算法对模型进行求解。针对标准粒子群算法后期易陷入局部最优的缺点,采用指数函数递减的惯性权重形式来平衡算法的全局搜寻能力和局部搜寻能力,在速度更新公式和位置更新公式中分别引入速度扰动项和飞行时间因子以提高算法的收敛能力。以某机械公司生产车间设备维修调度为例,验证了该方法的有效性和适应性。     

基于ILOG平台的求解动态车间作业调度问题优化算法研究

研究了基于约束规划和启发式搜索算法结合求解动态车间作业调度的问题。以最小化制造周期费用与总拖期惩罚费用之和为优化目标,通过建立调度模型、分析问题的优化特性,提出了基于约束规划的禁忌搜索启发式算法,根据与另外两种算法的比较结果,验证了此算法的有效性。     

基于GA的固定约束条件下多目标车间设备布局问题研究

根据制造性企业生产系统车间的作业方式与产品的工艺程序,描述了有固定约束车间设备布局问题.给出了多目标要求下有固定约束车间设备布局问题的数学模型.分析了几种智能优化算法的优缺点,建立了基于遗传算法的多目标、有固定约束车间设备布局问题优化流程.对建立的理论模型与遗传算法突出寻优能力进行了实证研究,证明遗传算法在求解优化多目标、有固定约束车间设备布局问题上是有效的.     

柔性作业车间分批调度多目标优化方法

为了解决柔性作业车间中小批量工件的分批调度多目标优化问题,构建以制造工期、拖期惩罚、加工成本、批次数量和机器总负荷为目标函数的柔性作业车间多目标调度模型.应用改进的强度Pareto进化算法（SPEA）求解.在该算法中,应用模糊c 均值聚类（FCM）加快外部种群的聚类过程,引入自适应的变异算子来增强解的多样性.采用约束Pareto支配和可变长度的编码策略,一次运行就能够求得Pareto最优解集.利用模糊集合理论得到Pareto解的优先选择序列,并从中选出一个最优解.该方法将工件分割成具有柔性数量的多个批次,使各批次的工艺路线选取及加工顺序得到优化.通过实例仿真对该方法的性能进行比较分析.将该方法应用于某机械公司车间调度中,验证了该方法的有效性和适应性.     

考虑不确定因素的单件小批作业计划与调度动态算法

针对单件小批企业在实际生产中存在订单变更和生产现场变化等不确定性因素,导致生产作业的执行与计划存在偏差的问题,提出了一种考虑不确定因素的作业计划与调度动态算法.算法以加工周期最短为目标,对作业计划与调度的变更问题进行求解,通过缩短最长加工路径上的各工序等待时间来缩短加工周期,以调整作业计划,使其适应实际作业调度的需要....     

智能制造车间AGV与机器双资源集成调度问题

传统车间调度仅考虑单一因素影响下的资源配置的效果,本文研究了智能制造车间环境下AGV与机器的双资源集成调度问题.综合考虑机器、工件和AGV等约束,建立了AGV与机器的双资源集成调度数学模型.确定基于拓扑地图的双向单路径固定式引导系统,定义了AGV运输任务模.采用改进A*路径寻优算法确定最优路径,阐述路径冲突消除机制.利...     

型号产品生产计划和工艺计划并行技术研究

为了制定合理的生产计划和工艺计划，基于并行工程建立了型号卫星产品制定生产计划和工艺计划的过程模型，实现型号卫星产品企业生产计划和工艺计划的并行设计，同时用启发式算法解决制定计划过程中不同型号之间车间资源平衡问题。该资源平衡算法考虑了不同型号卫星产品的工期，实现了制造过程的节点控制，保证了不同型号卫星产品在车间的生产进度，可以应用于卫星等型号产品的生产。     

基于ERP车间作业调度问题的成本优化模型

车间作业调度问题是最困难的组合优化问题之一，也是计算机集成制造系统中的一个关键环节，在实际生产中广泛应用.根据工厂车间生产模式给出了基于工序模式的编码设计方式,并基于这种编码方式对车间作业调度的成本模型做了优化.该模型是一个在时间、可重复使用和不可重复使用资源约束下的多模式车间作业调度问题，加入了不同工序在不同模式下的最小延迟，从而使基于该模型的车间作业调度问题能够达到时间-成本双优的效果.     

不确定环境下复杂产品维护、维修和大修服务资源调度优化

基于对复杂产品维护、维修和大修（MRO）协同服务资源调度的需求分析,从现实角度出发,建立资源调度时间和服务执行时间参数不确定条件下的随机机会约束规划数学模型. 提出由随机模拟、神经网络和离散粒子群优化算法组合成的混合智能算法,求解所提出的优化问题. 随机模拟方法为所建立的神经网络模型提供训练样本集,得到的训练样本集被用于训练神经网络模型以逼近优化目标函数,训练后的神经网络模型被用于代替优化目标函数来执行粒子群算法优化迭代. 该混合算法能有效提升时间参数不确定条件下的复杂产品MRO协同服务资源调度双目标优化问题的求解速度. 案例分析表明,相比于确定性条件下的优化算法,所提出的随机机会约束规划模型和混合算法更适用于求解现实中不确定条件下的MRO服务资源调度问题,所求得的调度方案在实际执行中具有更好的鲁棒性.     

成组条件下的研制批产混合调度方法

针对军工企业中常见的研制订单和批产订单混合生产调度问题,提出研制批产混合调度模型.在作业车间柔性调度问题的基础上,考虑加工时间受加工熟练程度的影响和研制订单的工时不确定性,利用学习效应对研制订单工时进行修正,使用区间数方法对工时不确定性进行描述.以最小化提前/拖期惩罚区间为目标,对工序的加工顺序和加工设备进行决策.使用改进的遗传算法对模型进行求解,算法的改进在于提出基于区间数的选择、精英交叉和变概率变异方法.通过数值实验对模型和算法的性能进行分析.实验结果表明,模型有效,算法在求解速度和质量上表现良好.     

基于共赢目标的资源共享管理机制研究

协同创新是时代发展的必然要求,能激发社会创造活力。资源共享可以互通有无,实现协同创新和共赢发展。本文以高校与社会为例,以资源的稀缺性为假设前提,以实现协同创新为目标,分析了资源协同共享的内涵、现状及主要存在问题;然后,从共享主体、内容、渠道与运行机制等方面,探索构建资源协同共享合作机制;最后,提出了促进资源共享合作的战略对策,以促进利益各方的"融合",提高资源配置效率,实现创新发展。     

基于多目标差分进化算法的机加工柔性作业车间调度

柔性作业车间的多品种、多件数导致调度难度大、耗费时间较长和成本较高,为此,以最大完工时间、能耗和刀具损耗数量为优化目标,考虑返工、次序的准备时间和批量调度约束,建立了多目标机加工柔性作业车间调度模型.提出一种引入综合考虑能耗和加工时间的轮盘赌初始化策略.针对传统差分进化算法交叉得到的子代机器部分质量较差,提出一种机器选择的策略,以此对差分进化算法进行了改进.将改进后的差分进化算法应用于机加工柔性作业车间调度,并与传统差分进化算法在机加工柔性作业车间调度进行多组实验对比.结果表明：改进差分进化在机加工柔性作业车间调度较传统差分进化算法具有收敛速度较快、鲁棒性较好的优点,优化后各机器负载更为均衡,可有效解决多目标机加工柔性作业车间调度问题,为多品种、多件数类排产任务提供了一种良好的指导方案.     

模具装配车间生产调度规则的研究

装配车间(Assembly job shop)问题是一类具有工序次序约束、装配次序约束以及资源能力约束等多种约束的组合优化问题。而且制造型企业机械加工车间的设备往往存在日可用时间的约束,工件随加工顺序的不同,其实际的设备占有时间可能发生变化,增加了制定生产调度计划的难度。以提高模具装配车间的生产效益为目标,提出了在装配车间中考虑设备日可用时间约束的优先调度规则,并通过仿真实验验证所提出调度规则对各评价指标具有较优的结果。     

存在多工序同时结束的多车间逆序综合调度算法

针对存在多工序同时结束的单件复杂产品的多车间制造问题,提出了存在多工序同时结束的多车间逆序综合调度算法。首先,为解决正序调度需迁移虚拟工序导致的设备资源空闲和操作复杂的问题,设计了逆序分批次调度策略;然后,为减少工序迁移和车间负载尽量均衡,设计了逆序车间确定策略确定所有工序的加工车间;最后,为满足多工序同时结束的特殊约束,设计了逆序同时开始策略确定每组虚拟工序组的逆序开始加工时间。实例验证表明,所提出算法满足特殊约束,完工时间较短且工序迁移次数少。     

面向绿色制造的集成工艺优化模型研究

为了提高工艺规划在实际生产中的执行性、减少制造过程的资源消耗以及对环境的负面影响,建立了一种基于动态工艺、以制造资源为核心、面向绿色制造的CAPP/PPC并行集成模式,并在此基础上建立了以成本、交货期、资源消耗和环境影响为优化目标的集成工艺优化模型.该模型不仅实现了工艺路线的优化,而且实现了资源的优化配置,从而大大地提高生产计划的执行性,满足了绿色制造对工艺规划的要求.