带有区间不确定任务时间的装配线鲁棒平衡

为解决任务完成时间为连续区间参数的第二类装配线平衡问题,提出了装配线鲁棒平衡的思想.采用最小化最大后悔值的鲁棒决策准则,建立了装配线鲁棒平衡的数学模型,提出了计算给定任务分配方案对应节拍时间最大后悔值的策略,并设计了基于遗传算法的求解方法.通过一系列测试问题和某实际汽车总装生产线平衡问题,验证了所提方法的可行性和有效性.     

订单不确定下双资源约束多装配线鲁棒调度

考虑生产过程中的订单不确定等因素,建立了以最大化交付满意度、最大化装配线平衡率及最小化完工时间跨度为目标的鲁棒调度模型,基于差分进化算法和粒子群算法提出了对模型进行求解的混合优化算法,并通过算例验证了混合优化算法求解该鲁棒调度模型的可行性和有效性。最后综合分析PTCN公司二厂多装配线生产车间的实际生产情况,将所建立的鲁棒调度模型和提出的混合优化算法应用于实际的多装配线生产过程,获得了较优的调度结果。     

模糊时间窗约束下的装配线物料配送方案优化

为解决装配线物料无法及时准确配送的问题,提出了一种动态的联合配送策略,在此基础上以最小化单个产品配送成本、最大化工位满意度为目标,建立模糊时间窗约束下的物料配送数学模型。利用NSGA-Ⅱ算法求解出最佳的工位组划分、小车出发时间和配送路径,并对配送小车容量及配送时间窗进行优化。利用Plant Simulation软件搭建某生产线仿真模型进行模拟,验证了配送方案的可行性。与一般配送策略进行对比,结果表明,在保证配送工位满意度的前提下,优化时间窗能进一步降低单个产品的配送成本。     

臂式高空作业平台装配线及物料配送设计

以臂式高空作业平台为研究对象,对臂式高空作业平台的装配流程进行了分析,规划和布局臂式高空作业平台的装配线,通过对装配线大件物料进行规划研究,建立了配送车辆的路径优化模型,采用遗传算法进行了求解,基于eM-plant仿真软件对装配线进行了仿真建模,通过两因素的因子设计试验,确定了配送车辆的数量和速度的最优解,验证了臂式高空作业平台装配线和物料配送的可行性,提高了高空作业平台装配线的产能和生产效率,为企业的生产决策提供了参考。     

基于时间窗约束的车间物料配送路径优化方法

针对混流生产车间物料配送需求的准确性和及时性,综合考虑实时生产状态和不确定因素,以实时生产数据为依据,动态计算各工位配送时间窗,并用正态模糊数的隶属度表示工位满意度。在此基础上,建立以配送成本最低为目标,以时间窗、运载能力和持续能力为约束的物料配送路径优化模型。采用基于禁忌搜索的改进遗传算法求解模型,该算法将禁忌搜索的记忆功能融入遗传算法中,防止遗传算法陷入局部最优。最后,通过实例验证该方法的有效性和可行性。     

不确定环境下混流装配线动态准时制物料配送系统

针对不确定环境下混流装配线物料配送准确性和及时性的问题,构建了一种基于射频识别技术的动态准时制物料配送控制系统。分析了混流装配线的物料配送特点及物料分类,阐述了生产计划变动、生产节拍波动、线边库存及物料需求量和时间等物料配送中的不确定因素。综合考虑各类不确定因素,构建了基于射频识别的动态准时制物料配送体系架构,建立了可视化装配过程监控系统,研究了物料配送方案运算模型,设计了物料配送控制系统的硬件架构和软件体系结构。以某公司的1.5TGDI发动机工厂的混流装配线为例,应用J2EE构架开发了基于射频识别的动态准时制物料配送系统,实现了物料配送管理和控制的一体化和可视化,验证了系统的可行性和有效性。     

不确定需求下混流装配生产线鲁棒再平衡

为解决不确定需求下混流装配生产线的再平衡问题,提出了混流装配生产线鲁棒再平衡的方法。采用最小化最大后悔值的鲁棒决策准则,建立了混流装配生产线鲁棒再平衡的数学模型;采用并设计了遗传算法的求解方法,最后通过一系列测试问题和一个实际的汽车混流装配生产线的再平衡问题,验证了所提方法的可行性和有效性。     

10kV开关柜装配线物料配送的仿真与优化

针对10 kV开关柜生产不能满足订单需求,生产过程物料配送不顺畅的问题,基于QUEST软件对10 kV开关柜装配线进行物料配送仿真与优化。在分析10 kV开关柜装配工序、装配特点及物料配送现状的基础上,提出10 kV开关柜装配线仿真模型的构建方法,建立包括并行装配工序、装配工序优先级、参数逻辑关系等在内的10 kV开关柜仿真逻辑模型,基于实际生产数据对物料配送问题进行分析与优化。对比优化前后10 kV开关柜装配线物料配送的数据,确认优化效果良好。     

流水线装配车间生产计划中时区处理的研究

以某发动机厂装配生产车间为背景．讨论了面向订单生产(MTO)方式下流水线装配生产计划过程中的时间处理。以生产任务为装配生产的基本处理单元，用时区表示生产任务对生产时间的需求，以时区分析为基础，给出了生产能力分析和时间安排的方法。该方法具有可调节性好和可控制性强的特点，在应用中取得了良好的效果。     

面向大规模定制的装配线优化调度研究

针对大规模定制生产模式下汽车装配线调度存在的问题,提出一种多目标优化调度的方法,设计了相应的目标函数。提出一种多目标遗传算法,设计了相应的编码、选择和交换方案,在算法实现中对精英策略和选择机制进行了改进。仿真实验说明该算法可行有效,优于VEGA、PGA和NPGA等其他遗传算法。     

面向混批加工的装夹方案选择与线平衡集成优化方法

针对一类多种箱体类同族零件混批加工的装夹方案选择与线平衡问题,提出一种集成优化方法。考虑操作优先关系和生产线产能约束,以节拍、夹具种类、平衡率和整线平滑系数为优化目标,分析了不同装夹组合下的各零件生产指标。引入多零件批量比重系数,并采用改进遗传算法对模型进行求解。最后,以某企业两缸体混批生产线为例,验证了该方法的有效性和高效性。     

基于遗传算法的箱体零件加工路线决策方法研究

在对箱体零件典型加工路线分析的基础上，定义了工步优先权和加工路线能量函数，建立了工步排序的数学模型，提出了基于遗传算法的工步排序优化方法，并对遗传操作的算法进了改进设计，最后，用典型算例说明算法的应用。排序以典型加工路线为目标、零件的特殊要求为约束，将排序算法与零件型面、加工方法相分离，提高了算法的适用性、通用性和灵活性。     

基于遗传算法的产品装配序列规划研究

为解决产品实际装配过程装配序列规划的问题,建立了描述装配过程中零部件间装配关系的几何干涉关系矩阵。设计了以装配换向次数、装配工具更换次数、装配体稳定性和基础件位置为目标函数的遗传算法,并改进了该遗传算法相应的交叉算子、变异算子和适应度函数,以确保算法的有效性。在初始种群生成时,输入由DELMIA软件虚拟拆卸得到的几何可行装配序列,改善种群的组成成份。将该遗传算法应用于某链轮的装配序列规划中,验证了该算法的有效性。     

ATO的物料需求预测与混流装配线排序研究

研究了面向订单装配有效实现的关键技术——物料需求预测分析、混流装配线的排序。用假设检验实现物料需求分析,以保持各种零部件的消耗率均匀为目标函数,用遗传算法进行混流装配线排序计算,结果表明了该方法的有效性。     

多品种混合装配流水线规划的仿真方法

对多品种混合装配流水线的构成进行了分析,提出一种基于面向对象Petri网(OOPN)技术的装配流水线布局规划仿真建模方法。通过仿真,可以得到装配系统和物流配送系统对流水线的影响,然后通过调整这些影响因素来实现流水线的优化。并结合企业的实际应用需求开发了该系统的仿真软件。     

基于遗传退火算法的复杂产品装配序列规划方法

分析了可行装配序列的推理约束条件,建立了考虑装配体稳定性的优化评价模型。采用带记忆的遗传模拟退火算法进行复杂产品的装配序列规划,并通过大量试验分析确定了算法近优运行参数。最后以8E150ZLC柴油机机油泵为例验证说明该方法是一个行之有效的具有工程实际意义的产品装配序列规划方法。     

机械产品非线性装配顺序规划研究

提出了用于机械产品非线性装配顺序规划的关系码矩阵模型,通过编码将所有的装配关系信息集成于一个简单矩阵中,用连接模式,即二进制数模板技术来识别装配时零件的几何约束。基于关系码矩阵模型给出了规划可行的装配顺序,检测装配过程中零件的稳定性及识别子装配的计算方法,使用遗传算法搜索并优化装配顺序,用复合表表示遗传算法中个体的装配顺序。最后,通过一个实例验证了该方法的有效性。