基于AHP-QFD-TRIZ的装配式混凝土预制构件质量控制研究

为满足国家对装配式建筑管控的要求,将预制构件的质量从符合型质量提高为满意型质量。运用层次分析法（AHP）分析得到预制构件各质量需求的权重值。通过质量功能展开（QFD）将质量需求转化为预制构件的技术特性,求出技术特性的重要度排序并确定各技术特性间的相关性。采用发明问题解决理论（TRIZ）解决技术特性间负相关关系,即矛盾冲突,并确定解决矛盾对应发明原理,选出最佳方案。集成AHP/QFD/TRIZ模型,根据预制构件的安全性、防火性、吊装特性和构件特殊造型等方面的需求提出解决办法,解决装配式建筑施工、运输等阶段常见质量问题。运用AHP/QFD/TRIZ质量设计流程,在设计阶段考虑装配式建筑生产、施工、运输等阶段的质量问题,为预制构件深化设计提供了新思路。     

有模具约束的并行机批量流调度问题研究

大多数调度问题均假设产品以单个或整批的方式进行生产,而实际生产过程中,会把产品分批后再进行生产。但当考虑模具约束时,对如何解决产品分批以及制定合理调度方案的问题,本文以最小化最大完工时间为优化目标,建立了考虑模具约束的并行机批量流调度模型,并提出了一种基于遗传算法和差分算法结合的混合差分遗传算法（DEGA）,实现分批与调度两个问题并行优化。最后通过对算例测试,DEGA算法得到更优的解,证明了该算法的优越性和稳定性。结合实际案例,验证了模型和算法的可行性。     

多层级装配作业车间分批调度算法设计与分析

多层级装配作业车间调度是一类包含加工与装配的双阶段调度问题，装配产品具有不同的树状结构，且各层级的装配工序需要直属零部件完工方可执行。分批调度可以提高车间生产流动性，故而被运用在作业车间调度等领域。装配作业车间分批调度需要解决关联零部件及其下属子批的进度协同性问题，为此建立了多层级装配作业车间的分批优化调度模型，以最小化拖期成本与库存持有成本为优化目标。出于求解效率考虑，构建基于遗传算法与优先分派规则的混合求解算法以应对批量划分与排序两个子问题。最后，设计仿真实验验证分批调度算法的有效性，并分析评估在8种作业分派规则、3类分批策略下混合算法对于差异化产品结构的适应性。通过分析实验结果发现，等量分批策略可以在给定条件下有效提升混合算法的调度性能。     

工期不确定的模具车间柔性Flow-shop调度问题

由于模具制造属于非重复性单件订货生产,模具加工的任务工期具有较强的不确定性,导致生产调度混乱。为制定合理可行的生产调度方案,建立了任务工期离散概率模型,以最大完工时间的期望值最小为目标,建立不确定工期柔性Flow-shop调度模型;在遗传算法交叉、变异等操作中融入模拟退火操作,将遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的良好局部搜索能力相结合,设计了不确定工期的柔性Flow-shop调度问题混合遗传模拟退火算法。利用混合遗传模拟退火算法对调度模型进行求解,通过仿真实验表明,该研究对于解决工期不确定的模具车间柔性Flow-shop调度问题是行之有效的。     

考虑生产过程时间的柔性作业车间调度优化

通过研究生产过程时间,重新细分和定义等待时间,建立包括运输时间、调整时间、故障时间、等待时间、加工时间在内的柔性作业车间生产过程的时间模型,研究了柔性作业车间调度优化问题并设计了混合遗传算法的求解算法。最后,采用经典柔性作业车间调度用例,验证和对比了柔性作业车间调度的结果。结果表明,基于生产过程时间模型研究柔性作业车间调度问题,其优化性能有较好的改进,具有更好的实际应用价值。     

求解带AGV柔性作业车间调度问题的改进灰狼算法

针对带AGV的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,考虑AGV在装载站、机器、卸载站之间的有效负载时间和空载时间,构建了数学规划模型。其次,提出一种有效的灰狼算法进行求解,基于该问题特征,设计机器选择、工序排序和AGV搬运的3段编码,有效地保证每个个体均可产生可行解;灰狼算法中改进了关键参数a和E设定方式,有效平衡了算法的勘探能力和局部搜索能力;为进一步提升算法跳出局部最优解的能力,该算法融合了领域搜索等方法。最后,案例测试结果表明,改进灰狼算法在求解带AGV柔性作业车间调度问题中具有优越的性能。     

预制构件厂精益设计方案评价研究

作为新兴产业，预制构件厂的设计和运营是实现装配式建筑构件高效率、高质量生产和配送的关键前提要素。而精益设计可以帮助预制构件厂从源头消除浪费、提高生产效率，所以对预制构件厂构建精益设计方案并且评价实施后的效果无疑是一个重点问题。针对以上问题，本文从节约资金能力、生产能力、交付能力、持续改进能力等4个视角构建出了预制构件厂精益设计评价指标体系，采用了AHP-DEMATEL法确定了指标的权重，并用改进TOPSIS法得到最终结果，最后以某预制构件厂为例验证了精益设计评价指标体系的合理性和可行性。     

模糊需求条件下应急物资调度的动态决策研究

针对大规模突发事件的应急物资调度问题,考虑了包含供应点、集配中心和需求点的三级供应网络、模糊需求条件、多种运输方式联合运输,建立了以总运输时间和应急成本为目标的多目标非线性整数规划模型。通过决策者对总运输时间和应急成本的动态赋权,提高了模型的柔性。给出了求解算法,仿真实例验证了模型的有效性。     

考虑工序并行的差异工件批调度研究

针对铸造车间差异工件组批多约束的问题,在工序可并行加工的前提下构建以最小化最大完工时间和最小化沙箱空置率为优化目标的并行工序批调度模型,设计一种改进和声算法求解该调度模型,提出一种单工序编解码方式和2种机器分配规则用于解决工件分批、沙箱选择、工序分配及机器选择的问题。在算法中提出一种新的和声产生方式和更新机制,同时为改善算法的局部搜索能力,加入模拟退火算法执行局部搜索过程。最后根据企业实际生产数据进行仿真实验,验证本文模型的有效性。     

装配式建造模式中混凝土预制构件调度优化

考虑预制构件生产中养护窑数量有限的特点,分析在养护窑数量限制下采取自然养护作为替代方式的调度问题。在对生产流程分析的基础上建立以蒸汽养护为首选方法并以自然养护为替代方法的预制构件调度优化模型,对存在替代方式的资源限制型问题进行描述,并基于多目标遗传算法提出预制构件车间调度优化算法,论述算法中染色体编码、选择、交叉与变异的规则,并引入精英保留策略以提高算法效率。在此基础上,选择天津某预制构件生产厂为案例,得出具有实际指导意义的工程化结论,结论表明该算法是可以获得比较好的结果,为养护窑数量有限情况下的车间调度优化提供一种有效的解决方法。     

基于二层规划的运输服务投标报价策略研究

针对运输服务采购中的投标报价策略问题,建立了以承运方利润最大化为上层规划目标,托运方费用最小化为下层规划目标的二层规划数学模型。根据模型特点,采用二进制离散粒子群算法和离散粒子群算法求解数学模型。通过数值算例对模型和算法的有效性进行验证,实验结果表明,应用二层规划模型求解投标报价策略问题能够有效地提升承运方利润并降低空载率,得到使承运方与托运方利益均为最大时的投标报价策略和承运方合理的运输方案。     

多品种小批量订单型企业生产调度优化

目的研究多品种小批量订单型企业的生产调度优化问题,方法针对S公司的生产现状,应用遗传算法思想设计调度优化方案,采用不等长矩阵的编码方式实现订单的批量生产及车间排产的方案。结果通过仿真分析和S公司生产调度的实际应用,验证了该算法的可行性及有效性。结论基于遗传算法的调度优化算法实现了多品种小批量流程型生产企业生产调度优化,达到了缩短生产周期、有效利用生产资源的目的。     

基于混沌烟花算法的多车型供应链物流运输调度方法

由于传统调度方法以动态供应链的全局化角度出发,及时性较差,无法适应多车型物流运输环境,因此该文提出基于混沌烟花算法的多车型供应链物流运输调度方法。通过计算空间兼容量得到各车型的调度能力与运输能力,并基于混沌烟花算法的全局搜索寻优能力实现运输路径决策,设计了一个以运输路径畅通、运输成本较低、车辆油耗较低为目标的多车型供应链物流运输调度模型。利用该文方法求解1个供应商与20个零售网点的多车型供应链物流运输调度问题,用到3种车型,总运输距离为5081km,总油耗为525.84L,经验证该方法具有较强的寻优能力。     

考虑客户等待时间感知的快递车辆优化调度

通过制定科学合理的快递车辆调度方案,以达到提升客户满意度,降低企业运输成本的目的。从客户为行为主体的角度出发,首先结合现实情境及认知心理学分析客户对等待时间的感知,并在前景理论中融入模糊理论以构建客户等待时间感知满意度函数;然后运用三元组α/β/γ方法对问题进行描述,建立以最大化平均客户等待时间感知满意度和最小化运输里程为目标的快递车辆调度模型;其次设计与调度模型相适应的模拟植物生长算法;最后通过MATLAB软件结合实际数据进行仿真求解。仿真结果表明,模拟植物生长算法求得目标函数值较节约里程算法增加0.287 6,验证了算法的有效性,实现了客户及物流企业利益的均衡优化。     

改进遗传算法求解多时间约束的柔性作业车间调度问题

将加工时间、调整时间和移动时间分别作为独立时间因素考虑到柔性作业车间调度模型中,建立以最大完工时间最小、总调整时间最小、总移动时间最小为目标的考虑多时间约束的柔性作业车间调度模型,并提出改进的遗传算法求解该模型。通过测试标准数据集,并对比其他文献算法,验证了改进的遗传算法的可行性和有效性。     

罐式危化品多式联运调度模型研究

随着我国危化品需求的快速增长,危化品运输事故也越频繁。为了降低危化品运输风险,保障运输安全,本文尝试将以罐式集装箱为载体的危化品调度问题与多式联运结合起来,建立了带时间约束的成本和风险最小的多目标规划模型。在此基础上,利用二维欧氏距离客观赋值的模糊算法求解模型。结合算例验证,将多式联运应用到危化品调度问题有利于降低风险,确保调度的安全性。同时,该方法能在风险可控的范围内,实现调度成本的最小化。     

BIM技术在机电装配化预制过程中的管理分析

为提升机电工程的施工效率和工程质量，机电装配式施工已经成为了行业的研究重点。本文详细分析了机电装配式在工厂化预制阶段的管理，对过程中采用的数字信息技术做了具体的介绍，实现了预制构件从生产、运输到安装的全过程管理，为行业的相关发展提供了经验与借鉴。     

基于遗传禁忌算法考虑转运约束的并行机批量调度问题研究

在多品种混流生产车间里，广泛存在着各种批量的任务在多台并行机上调度优化问题。这种并行机批量调度需要考虑批量大小设置、加工顺序优化、设备充分利用等多种要素，是一类典型NP-hard问题，且当任务加工完后还需要考虑转运过程时，问题将变得更加复杂。为了减少并行机生产过程中任务拖期和在制品积压，寻求更好的生产调度方案，针对典型并行机生产和转运场景，以最小化加权完工时间及拖期工件的惩罚费用、作业切换成本、库存成本之和为优化目标，设计了基于启发式规则的仿真程序与遗传禁忌算法相结合的优化算法，研究单工序不相关并行机调度环境下车间批量调度的最优调度方案，再通过案例验证了本文优化算法的有效性。结果表明，优化算法得出的并行机批量调度方案使得作业切换次数和拖期订单大大减少，减少在制品库存的同时提高了转运资源的利用率。     

横移车组行走轨迹稳定性改进设计

横移车是装配式建筑预制构件生产线中的主要设备,其性能的好坏对生产线有重要影响。我公司开发了预制构件生产线成套设备,并在调试安装阶段根据实际情况,对横移车组行走轨迹稳定性进行了改进设计。     

CIMS环境下的分层多目标决策模型及其在制定生产计划中的应用

将ＣＩＭＳ体系分解为组织决策层、协调决策层和调度执行层三层决策和控制结构，在此基础上建立了具有时标分解的分层递阶关联多目标决策模型。该模型将ＣＩＭＳ的局部问题集成于一个模型之中，使一体化的集成决策和控制可得以实现。提出了一种分层多目标模糊规划的递阶柔性交互式算法。该模型和算法实现了一类ＣＩＭＳ的生产计划的制定。该模型可作为ＣＩＭＳ的控制与决策支持系统的框架结构。