基于层次分析的航空燃油供应系统清洗作业车造型设计研究

目的 为解决因车辆作业人员作业负荷大、频繁重复的不良作业姿势,所导致的作业人员患肌肉骨骼疾病的概率逐年增高的问题,对航空燃油供应系统清洗作业车进行人机设计研究。方法 利用层次分析法计算作业人员在作业过程中产生不舒适行为的综合权重值并排序,经过实地调研与分析,获取车辆现有问题与作业人员身体负荷情况,结合虚拟仿真软件对问题进行真实性验证。根据验证结果,对车辆进行造型设计优化,并对设计方案进行合理性验证。结果 作业人员在优化后的车辆进行作业时,其作业舒适性得到明显改善。结论 优化了车辆的使用方式及作业空间布局,将作业空间划分为三个等级空间:第一等级空间距离地面790~1 090 mm,第二等级空间位于距离地面1 090~1 490 mm,第三等级空间位于距离地面1 490 mm~1 830 mm,其中作业人员的最佳作业操作区域位于第二等级空间;此外将储存空间与风机箱相结合,使用滑轨结构横向打开储存空间,可以有效降低作业人员的作业负荷。     

货物空腔背景下基于遗传算法的集装箱装载设计优化研究

集装箱装载问题以假设货物为规则实体进行研究,方便了相关求解算法的改进,但是忽略货物本身空腔的存在,已经开始阻碍集装箱装载率的进一步提高。对于现有文献很少研究的货物空腔背景下的集装箱装载问题,设计一种基于遗传算法的空间优化模型。模型通过空间预处理,将货物按照一定规则嵌套填充,使不可用或小型货物空腔叠加成较大的可用空间;定义一种四叉树空间结构来表达空间的分解;提出并运用四空间分割法来设计装载策略;引入自适应遗传算法,进行模型寻优。最后案例分析表明,该模型可以大大减弱空腔对整体装载率的降低作用,在实际应用时具有一定的参考价值。     

基于JACK虚拟仿真的学龄前脑瘫儿童助行器人机优化设计

目的 减少学龄前脑瘫儿童助行器的安全隐患,解决患儿在训练过程中的肢体二次损伤问题,提升助行器人机舒适性,对学龄前脑瘫儿童助行器进行优化设计。方法 通过JACK虚拟仿真软件的RULA工具,分析得到学龄前脑瘫儿童在使用助行器过程中存在的不合理姿势,并对其进行人机工学与受力分析,提出改进方法并进行设计优化,最后导入JACK虚拟仿真软件进行风险与舒适性验证。结果 优化后的学龄前脑瘫儿童助行器的使用受伤风险从4级降低到1级,患儿躯干弯曲力矩、L4/L5脊柱压缩力、剪切力的姿势载荷指数分别降低53%、47%、81%,上身各关节处于舒适角度。结论 经过JACK仿真分析及人机优化后的助行器,有效降低了学龄前脑瘫儿童在康复训练中的二次损伤风险,减轻了患儿步行训练中的身体负担,提升了助行器使用的舒适性。     

越库物流调度问题及其近似与精确算法

在提出问题基础上,建立了基于在制品优化目标的调度模型;根据模型的不同调度特征,给出问题求解的启发式近似算法,并对算法的计算复杂性进行分析,提出问题精确求解的分枝定界算法;通过数值实验验证所给出算法的有效性.表明:分枝定界算法可以有效求解多达40个货物品种的准时制配送问题;启发式算法也具有较高的计算精度,为实际越库物流管理奠定算法基础.     

基于人因工程的体力作业者排班模型研究

为提高目前的排班方式在改善体力作业者健康方面的效果,本文综合产量、人因、负荷均衡等约束,构建基于人因的排班模型。首先,利用REBA(Rapid Entire Body Assessment)人因姿势评价工具对每个工位的作业内容进行负荷等级评价;然后,根据该模型特点,提出了集合规则生成初始解的模拟退火算法;最后,通过实例,验证该模型得到的排班结果在产量上满足企业要求的同时,全员负荷的离散程度得到缩减,员工身体局部连续高负荷作业的状态得到改善。     

特定作业环境下作业姿势的研究

针对某厂实际生产过程中的铆接工序,研究了作业环境对作业姿势的限制,提出了考虑人因的作业规划,设计了3种人体作业姿势方案.利用人因工程学原则,分别对每种姿势进行了可行性分析;利用人因软件对各方案进行了视觉分析、手的操作范围分析和人体负荷计算.在对各方案综合分析评价的基础上,结合实际生产过程中的设备情况,确定了该力工环境下最优的作业姿势.     

基于分组策略的多目标三维装箱算法

目的 针对现有三维装箱算法优化目标单一、优化效率低的问题,提出适用于求解大规模货物装载问题的多目标装箱算法,以提高装箱规划效率,确保货物运输安全。方法 考虑5种现实约束条件,以体积利用率和装载垛型重心偏移量为优化目标,建立多目标货物装载优化模型。采用拟人式装箱对货物进行预分组,减小决策空间,然后结合分组信息与装箱算法生成初始解;引入数据驱动的装箱交叉算子提高算法收敛性;设计多策略变异算子提高算法结果的多样性。结果 以公共数据集和真实航空货物数据作为实验数据进行实验。实验结果表明,在满足多种约束条件下,集装箱装载强异构货物平均体积利用率达到92.0%,重心位置空间偏移从20 cm减少到7.5 cm,并且算法运行时间减少了73.5%。结论 本文所提算法应用于求解大规模多目标三维装箱问题,提高了装箱质量和效率,可为三维装箱算法的工程应用提供参考。     

基于WSR的塔机驾驶室空间布局优化设计研究

目的 为提高现有塔机驾驶室布局的工作效率和舒适性,提出塔机驾驶室布局优化设计方案。方法 采用WSR方法,从物–事–人三个维度系统梳理各部分要素之间的关联性,在物理层面将驾驶室划分为操作视野区、控制区、生活区,在事理层面将驾驶员的行为流程划分为工作行为和生活行为,在人理层面将驾驶员的需求划分为生理需求和心理需求,剖析每个层面的问题,提出设计要点,建立塔机驾驶室空间布局优化设计方案。最后,采用JACK人机仿真方法,对驾驶视野可视性、驾驶员坐姿上肢可达性、驾驶员的操纵姿势舒适性三方面验证人机因素合理性;使用量表评分调查驾驶室空间布局设计方案的满意度评价。结论 通过物理、事理、人理三个维度详细全面的分析,得出塔机驾驶室布局优化设计要点,对现有塔机驾驶室的空间布局要素合理划分和优化设计,使其空间得到有效利用,进一步提升驾驶员的易操作性、舒适性、流畅性。验证了WSR方法对塔机驾驶室空间布局设计分析是有效的分析方法,为相关设计分析提供一定参考。     

考虑作业效率差异的同类岸桥作业调度优化

针对集装箱港口岸桥调度过程中,岸桥具有作业效率差异的特点,将其视为同类平行机调度问题,同时结合岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了更加符合实际的岸桥作业调度混合整数规划模型,其优化目标是最小化装卸作业的最大完工时间。针对问题的NP-hard特性,设计了求解模型的遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的下界。最后,通过实验算例验证了模型与算法的有效性。     

基于混合蚁群算法的箱装农产品单车装载研究

目的提出一种求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载优化问题的有效算法。方法针对箱装农产品单车装载中的弱异类货物问题,以容积利用率最优为目标构建装载数学模型;分析农产品成箱包装的特点,并重新描述了货物承重约束和方向约束;针对模型求解提出了一种混合蚁群算法,包括基于砌墙式的启发装载策略,以及改进后的期望函数;最后选取了5组标准数据,构造了1组农产品数据,设置了3套实验方案对算法进行验证。结果实验1中算法较2种比对算法目标值分别高出3%和2.5%;实验2,算法平均体积利用率达到81.59%;实验3,改变初始参数后算法最大目标值为93.9%。结论提出的算法求解单车弱异类货物装载问题有效且性能良好;算法用于求解考虑包装特点的箱装农产品单车装载问题,具有一定的可行性。     

人因模拟的腰部助力外骨骼机器人舒适性设计

目的 针对腰部助力外骨骼机器人穿戴过程繁琐、身体感受不良、交互体验不佳等舒适性因素,提出一种舒适性分析评估方法和设计提升方案,为外骨骼机器人舒适性设计提供参考.方法 以Jack人因模拟软件为分析工具,模拟腰部助力外骨骼机器人使用过程,从人体模型构建、负载状态模拟、可达区域分析、视野区域分析、静态受力分析等角度,对腰部助力外骨骼机器人舒适性影响因素进行分析.基于一款腰部外骨骼机器人原型机的不舒适因素,对机械匹配尺寸、设备自重分布、绑缚结构设计、交互体验设计等方面提出优化改进方案,并对改进方案进行模拟验证.结论 可以通过人因模拟的方式,对腰部外骨骼机器人进行舒适性提升设计,改进后的腰部助力外骨骼机器人舒适性有显著提升.     

基于无监督深度融合机制的货物在线装箱算法

目的 针对当前三维装箱算法存在的模型鲁棒性差、泛化性弱、装载率低等问题,设计一种无监督融合机制的在线装箱算法。方法 充分考虑货物“即到即码”的实时性需求,以容器空间利用率为优化目标,基于无监督深度融合指针网络端到端学习模型框架,将在线三维装箱的码垛过程公式化地表述为马尔科夫决策过程,设计强化学习要素,并以深度强化学习算法为主,融入蒙特卡洛树搜索,对智能体的决策动作进行训练,以生成具有较优“学习”能力的在线三维装箱模型。结果 采用125种不同尺寸和方向随机生成货物数据集,并在7种约束条件下验证,实验结果表明,容器的平均利用率可达84.6%。结论 该算法的泛化性较好,且其装载率远优于当前效果较好的启发式算法、深度学习方法,为货物的在线装箱提供了理论依据及参考。     

考虑非对称情形的一类拣选问题的改进LK算法求解

分析并推证出单巷道固定货架的拣选优化问题可归结于对称或非对称旅行售货商问题，研究了一种新型的改进LinKernighan (LK)算法，并将其应用于固定货架的货物拣选优化过程中。实验仿真结果表明，用该算法能降低固定货架对称和非对称拣选优化时间和空间计算的复杂度，快速、稳定地找出最优解，满足了多次作业时待拣选货物数目变动范围较大的要求。     

质量体积双约束下车辆装载与配送路径联合优化研究

目的 针对质量与体积共同限制的配送路径问题,综合考虑订单不可拆分、货物的体积等约束,构建包含路径最短和装载率最高双目标的车辆装载与配送路径联合优化模型。方法 在车辆路径优化模型的求解方面,首先利用聚类算法对配送区域进行划分,然后通过车辆的载质量判断是否能进行站点货物的配送,最后利用遗传算法求得最优路径。在三维装载模型的求解上使用贪心算法和基于块的启发式算法,解决了货物的装箱问题。结果 基于某公司具体实例对模型与算法的可行性进行了验证,优化后配送的车辆减少了1辆,配送距离减少了154.247km,平均装载率达到了93.89%,节省了企业的配送成本。结论 所构建的模型以及求解的算法可以提高装载率和配送效率,为解决车辆装载与配送路径联合优化问题提供理论依据。     

混合装配线平衡中的工效学和装配空间联合优化研究

针对混合装配线的平衡优化目前主要是以提高生产效率为目的,很少同时考虑操作者的工效学负荷和装配空间限制等因素的问题,本文从操作者的作业负荷和空间约束两个方面出发,以最小化工位个数和平滑指数为优化目标,构建考虑工效学和空间约束的装配线平衡优化模型,采用遗传算法获得最优解;最后,通过实际案例做对比分析,验证了模型和算法的有效性。     

基于试验验证的商用车驾驶室悬置参数优化研究

针对目前中国商用车驾驶室舒适性问题,以整车刚柔耦合多体动力学理论基础,采用ADAMS软件建立某典型商用车驾驶室及其悬置系统动力学模型,并对该模型进行了准确性验证。设计了DOE优化试验,经过仿真分析,对驾驶室悬置的刚度和阻尼进行优化,并对试验车辆按照优化参数进行改进。最后,通过道路试验表明,优化后的商用车行驶平顺性较优化前提升了9.6%,改善了驾驶室的隔振性能。     

基于多重约束的飞机移动装配线作业调度优化

基于对飞机移动装配线作业多重约束的分析,建立了作业调度优化问题的整数规划模型,提出了组合优先规则WRST以及基于此规则的启发式算法.WRST综合考虑了最迟完成时间、资源以及空间稀缺度三个指标;而算法设计包括基于WRST规则的作业拓扑排序和作业资源分配两阶段.数值试验结果显示基于WRST规则的启发式算法求解质量高,求解速...     

基于混合遗传算法的多航空集装器装箱优化设计

目的 为了解决当前航空业因航空集装器上货物的组装编排均由人工完成,尚无任何软件系统可以实现自动计算,造成航空货运经济效益和时效性低下的问题,开展航空集装器装箱算法研究.方法 充分利用精英选择策略的精英遗传算法和轮盘赌的简单遗传算法相结合,研究多航空集装器的装箱最优问题.结果 以某航空公司的某国际航线选取了20 d的历史数据来进行实验,计算得出,国际航线平均舱位利用率提升了5％.结论 对多航空集装器装箱进行了装箱模型构建和算法优化,提升了航空货运舱容利用率,装载得到了有效地优化,实现了装箱最优.     

基于实际约束的三维装箱问题优化算法

针对考虑了8种实际约束的多箱异构装箱优化问题,构建了一个三维装箱问题的多目标混合整数规划模型,给出了求解该模型的一种启发式搜索算法。该算法的核心是在满足实际约束条件下,通过空间切割法确定目标空间,在目标空间内通过生成"垂直条","水平带"搜索最佳"货物块",实现装箱体积利用率尽可能大,进而达到装箱数最小优化目标。通过随机算例和实际算例的计算分析及3D结果显示,说明该算法能有效满足所有现实约束,且稳定性及空间利用率较高,验证了算法有效性和实用性。     

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。