基于遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题研究

为兼顾混合装配线平均负荷平衡和瞬时负荷平衡,提出了一种综合运用遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题的求解方法.首先,基于综合作业顺序图和多品种产品在每个作业任务上的平均作业时间,采用遗传算法求解混合装配线平衡问题,其优化目标是均衡各工作站平均作业时间;然后,对遗传算法求解的一组较优解,从瞬时负荷平衡方面进行仿真分析,其优化目标是最大化各工作站利用率;最后,综合两个优化目标确定混合装配线平衡问题的最优解.通过算例分析,验证了求解方法的有效性.     

可重构装配线多目标优化调度研究

针对可重构装配线调度存在的问题,综合考虑影响可重构装配线调度的三个主要因素,即最小化空闲和未完工作业量、均衡零部件的使用速率、最小化装配线重构成本,建立了可重构装配线多目标优化调度的数学模型.提出了一种基于Pareto多目标遗传算法的可重构装配线优化调度方法,该算法综合运用了群体排序技术、小生境技术、Pareto解集过滤及精英保留策略,并采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略.实例仿真表明该算法具有比其他遗传算法更高的求解质量.     

履带挖掘机装配流水线设计及仿真

以某重工企业履带挖掘机装配线设计项目为基础,研究了用相对位置加权顺位法划分装配线的工作站,规划了装配车间的平面布局图,运用Simio仿真软件研究设计了挖掘机装配流水线模型,置JIT供货方法于生产系统中,分析了装配线的年生产能力、员工作业效率以及装配工位缓冲库存量的控制变化过程,在系统的设计挖掘机装配线方面具有一定的创新性。     

基于改进遗传算法的多目标装配线平衡优化研究

针对离散制造企业装配线再平衡问题,文章提出基于改进遗传算法的多目标装配线平衡优化方法.以最小化生产节拍、最大化产线平衡率和最小化平滑指数为优化目标建立装配线再平衡优化模型,并采用改进的遗传算法对平衡模型进行求解,算法基于任务排序的种群初始化方法,采用两点交叉方法,提高了算法寻优能力.文章最后以青贮机装配线实际案例验证了...     

小生境遗传算法在混流装配线排序中的应用

在总结混流装配线排序问题的基础上,根据汽车制造业的实际情况建立一种新的汽车装配线排序模型.根据装配车型的关键件不同,引入车型相似度的概念,并将小生境遗传算法用于以最大化相似度总和为目标的混流装配线优化排序问题,同时将简单遗传算法和小生境遗传算法性能进行比较.最后通过在某汽车制造厂中的应用,验证小生境遗传算法在解决混流装配线生产排序问题中的有效性.     

基于准时制物料配送的机械式排种器装配线规划研究

以机械式排种器为研究对象,对其装配线进行研究,内容包括装配工艺流程的改善、工位的划分及准时制物料配送方案。以某公司生产的十穴机械式排种器装配线设计规划过程为例,首先使用5W2H、ECRS法及MOD法改善装配作业流程、制定标准工时、划分装配工位。建立准时制物料配送数学模型,并使用lingo软件求出最佳配送路径。最后使用Flexsim软件进行装配线生产仿真,验证装配线设计的合理性。所设计方案兼顾装配线平衡和准时制物料配送两方面的要求,可提高排种器的装配效率,降低成本。     

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.     

面向需求不确定的混装线物流车辆配送区域划分方法

静态的物流车辆调度方案难以适应需求不确定引起的混流装配线物料需求动态变化,导致配送效率低下,甚至生产流程紊乱等问题。针对此问题,提出了一种面向需求不确定的混流装配线物流车辆配送区域划分方法。首先,分析需求不确定对物流车辆配送量的影响,提出了基于信息熵的配送任务复杂性测度方法。其次,在复杂性测度的基础上,建立以物流配送车辆满载率最大、配送任务复杂度最小为目标的调度优化模型。最后,在实例中应用遗传算法对调度优化模型进行求解,得出物流车辆配送区域最优划分方案。结果表明,所提方法能够输出适应需求不确定的物流车辆配送区域划分方案,满足需求变化的同时,保证车辆满载率维持在最高水平,并降低配送任务复杂度,减少配送错误发生率。     

可重构装配线多目标优化调度研究

针对可重构装配线调度存在的问题,综合考虑影响可重构装配线调度的三个主要因素,即最小化空闲和未完工作业量、均衡零部件的使用速率、最小化装配线重构成本,建立了可重构装配线多目标优化调度的数学模型。提出了一种基于Pareto多目标遗传算法的可重构装配线优化调度方法,该算法综合运用了群体排序技术、小生境技术、Pareto解集过滤及精英保留策略,并采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略。实例仿真表明该算法具有比其他遗传算法更高的求解质量。

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基于混合粒子群算法的混流装配线投产顺序研究及仿真

针对混流装配线投产顺序的优化问题,提出两个目标函数.针于这种多目标优化问题,提出了一种混合粒子群算法.该算法结合最优解评估选取方法和遗传算法编码和交叉的思想,对粒子的全局极值和个体极值的选取做了改进.给出发动机混流装配线的一个实例,用该算法求投产顺序,按照求得的投产顺序在AutoMod仿真平台上建立仿真模型.通过仿真运行,证明了该算法求解混流装配线投产顺序的有效性以及AutoMod仿真混流装配线投产顺序的可行性.     

工作研究在车灯装配线平衡中的应用

工作研究是提高企业生产效率的一种重要方法,它包括方法研究和作业测定.文章以某公司A101后灯装配线为研究对象,运用作业测定中的秒表测时法,测定装配线各工序的作业时间,找出其中的瓶颈工序,运用方法研究中的人机作业分析及5W1H提问技术分析产生瓶颈的原因,然后根据ECRS原则和产线平整理论设计了新流水线平整方案,使得产线平衡率提高了11.4％,生产效率得到了极大提升.     

基于改进遗传算法的某发动机厂装配线平衡研究

以一条发动机装配线为研究对象,对工序作业元素进行重新划分,建立作业元素优先关系。以装配线的生产均衡指数为目标函数,通过改进遗传算法实现对研究对象的优化方案设计。运用Matlab实现算法获得了最优装配顺序及各工位作业分配结果,使生产线获得更好的平衡状态,从而提高生产效率。     

摩托车发动机装配线在制品控制建模与仿真

针对某摩托车企业新建发动机装配线在制品控制初始方案的不合理问题,提出相应的改进方案,并运用Witness仿真软件建立在制品控制的仿真模型进行了验证.从装配线生产效率和物料缺货率方面进行分析研究,确定了一种最优解决方案,改进了在制品控制的规则.该方案不仅提高了装配线生产物流系统的效率,还降低了生产物流的成本.     

混合装配线平衡与优化的研究

提出混合装配生产线的两种平衡求解方法:理论建模和动态仿真建模。首先以某装配线为研究对象,以使工作站的时间与负载的差距最小为平衡的目标;其次采取改进的Petri网法进行求解,应用仿真软件建立动态模型;最后通过比较,结果表明综合运用这两种方法是求解混合装配线平衡问题较有效的方法。     

混合装配线平衡与物料配送的协同优化

是对混合装配线平衡和物料配送的协同优化问题进行了研究。首先描述了空间受限的混合装配线平衡问题,分析了混合装配线所需物料的需求能力和物料配送能力之间的匹配关系。在此基础上分别对混合装配线平衡和物料配送建立数学模型。运用遗传算法在仿真软件进行仿真,验证方法研究的有效性,最后进行一个概要总结。     

基于装配关系复杂性测度的多目标混流装配线平衡优化

在混流装配线中,各工作站装配关系复杂性会影响作业效率和工人负荷。基于信息熵对装配关系复杂性进行度量,以最小化生产节拍、装配线平滑指数和装配关系复杂性平滑指数为优化目标,建立多目标混流装配线平衡优化模型,运用第二代非支配排序遗传算法(NSGA 2)设计求解,并结合某企业混流装配线实例验证方法的有效性。研究结果表明该优化方法能有效降低混流装配线生产节拍与平滑指数,均衡各工作站装配关系复杂性,实现装配线平衡。     

联合U型装配线的平衡

联合U型装配线是准时化生产系统中实现少人化的一种设备布置方式。针对动态规划算法求解联合U型装配线平衡问题的局限性，提出了一种改进的启发式算法-动态阶位算法。实例表明，动态阶位算法计算效率高，对装配优先关系图中作业元素个数和优先矩阵的密度没有任何限制，平衡的结果等同于最优化结果，可以解决动态规划算法所不能求解的单一优先图中作业元素个数超过22个且具有稀疏优先矩阵的联合U型装配线的平衡问题。     

发动机装配生产线平衡问题研究

装配线平衡问题是装配线规划中的重要组成部分,在工作站数量确定的前提下采用人工平衡法进行装配线的规划,得到多个方案,从中选择接近最佳的方案.以某发动机装配线为案例进行了分析,并使用eM-Plant软件对规划的装配线进行了仿真.     

混流加工/装配系统集成优化研究

为解决由一条混流装配线和一条带相同并行机和有限中间缓冲区的部件加工线组成的拉式生产系统的集成优化问题,以平顺化混流装配线的部件消耗以及最小化加工线最大完工时间为优化目标,建立加工/装配系统集成优化框架和装配线优化数学模型,提出加工线调度方案的构造方法,设计一种多目标遗传算法用于求解该问题,在此算法中,提出一种三阶段的实数编码方法,同时将帕累托分级和共享函数的方法用于可行解适应度值的评价,并对选择、交叉、变异算子以及精英解保留策略进行设计,保证了非支配解集中个体分布性和均匀性.通过与多目标模拟退火算法的结果进行比较,证明了该多目标遗传算法的可行性和有效性,应用该算法可以获得满意的非支配解集.     

基于改进遗传算法的混流装配线的优化设计

兼顾混流装配线的负荷平衡和投产排序两个方面,建立了以最小化闲置与超载时间之和为优化目标的优化模型,优化目标包括了一次投产循环中,各工位上最后一个产品可能引起的超载时间,从而有效地保证了混流装配线装配过程的连续性。设计了一种引入小生境技术的改进遗传算法,对混流装配线进行了协同优化设计。实例研究表明:引入小生境技术的改进遗传算法在收敛速度和收敛可靠性方面均优于简单遗传算法和保留最佳个体的简单遗传算法;在给定等长工作站个数的情况下,混流装配线的闲置与超载时间之和随各工作站长度的增加而减小,最后趋于收敛。