流水型多工序排序优化中总作业时间的算法问题

成组生产单元在编制其相似零件生产作业计划时,主要是确定单元内各零件的投产顺序,即所谓排序,而排序的优化,其最终目标一般在于使单元内的总作业时间为最小。由于最优排序在计算机上的繁杂性,在工程实际应用时大都采用各种近优的算法,来迅速确定接近最优解的排序方案。总作业时间的长短,则是近优排序方案的评价和入选的主要依据。而总作业时间的长短不仅由排序的方案所决定,而且与零件在单元内生产过程中的移动方式又紧密相关。对于零件在各道工序间整批移动的连续移动方式,其总作业时间的计算,哈姆列表算法极其简便而迅速;但是由于这种移动方式生产周期长,总作业时间大,仅适用于批     

计算机优化零件投产顺序

本文论述了成组技术应用于生产管理中作业计划编制的科学原理。应用矩阵法作为数学模型,得出零件族之间及族内零件加工排序的最优解或近优解,有效地节约工时、提高机床的利用率。将这一数学模型编制成软件,处理迅速、方便应用。本程序在IBM—PC和APPLE机上通过,并附有打印结果     

熔融沉积快速成型零件成型方向的多目标优化

为了实现熔融沉积快速成型（FDM）中零件成型精度和成型效率的协同优化,基于零件成型方向对成型精度和成型效率的影响进行分析,以体积误差最小、零件成型方向上高度最低以及所需支撑体积最小为目标,建立了零件成型方向的多目标优化模型。设计了基于非支配排序遗传算法的智能求解算法,通过对模型的优化计算得到零件成型方向的Pareto解集,实现了FDM零件成型方向的智能优化。最后通过实例验证了所建模型的正确性与算法的有效性。     

基于Pareto最优解的零件制作方向优化研究

分析了快速成型工艺中零件制作方向对制件表面质量、所需支撑面积和零件制造时间的影响,分别建立了它们的优化数学模型。采用了基于Pareto最优解的多目标优化遗传算法NSGA-II进行优化计算,通过与单目标优化方法求得最优结果的对比,表明用多目标优化方法进行零件制作方向的优化计算,不仅可以求出比单目标方法更优的解,而且通过一次优化计算就可得到多个较优的零件制作方向。     

同顺序排序问题近似最优解的一种简便解法

为了解决传统的同顺序m×n排序问题近似最优解解法优化程度不高且步骤繁琐这一问题,提出一种新的近似最优解简便解法.该方法在分析最小系数法、关键零件法和关键加工中心法利弊的基础上,兼顾3种方法的优点,克服三者缺点,综合提出了优化程度更高的简便解法,并从图论、概率论及仿真试验角度证明,该方法使用效果良好.     

三维打印快速成型零件制作方向的优化研究

根据光敏树脂材料三维打印快速成型工艺的特点,建立了制件表面质量与零件制作方向之间的优化数学模型.选用搜寻全局最优解能力较强的遗传算法进行最优零件制作方向的求解,实现了三维打印快速成型工艺中零件制作方向的自动优化计算程序.通过试验和测试,该程序可快速求出零件的最优制作方向,提高零件的表面质量.     

计算机辅助编制成组作业计划

成组作业计划是成组生产管理中的重要组成部分。本文着重讨论成组作业计划的彼得洛夫—哈姆算法及其二次优化问题,编制了相应的算法程序,此程序不仅能完成零件组内的排序优化问题,还能完成零件组间的排序优化问题,并可显示优化排序结果的甘特图、工件的流动情况以及各机床的利用率等。     

电网停电后机组恢复优化方法研究

提出了机组恢复的多目标优化策略。以机组启动后提供的发电量尽可能大、已恢复的电源点尽量在网架层面铺开、有利于后续厂站层机组和重要负荷的恢复为优化目标,建立机组恢复的多目标优化模型。先将恢复过程划分为一系列顺序执行的恢复时步,再将每一时步的优化问题转化成多目标“0／1背包”问题;结合最短路径法为机组恢复方案搜索恢复路径,采用快速非支配排序遗传算法进行求解;最后对每时步的Pareto最优方案排序,确定最优解。算例结果验证了该方法的有效性。     

排序聚类分析计算程序

本文推出了排序聚类分析的基本计算程序,简明易懂,应用方便。同时我们GT研究小组还提出了此种算法的优化原则和方法。这对我国大多数尚未建立零件分类编码系统的中小型企业实施成组技术,提供了划分相似零件—机床组的简便且有效的优化方法。     

基于最优解下限的单工序平行机排序启发式算法

针对单工序平行机排序LPT方法计算步骤多等问题,提出了一种适用于中小企业现场排序的最优解下限截取启发式算法。传统平行机排序最优解下限表达式存在因偏离最优解过大而难以引导排序走向最优的缺陷,改进后的下限表达式更加接近于最优解。从计算步骤多少和偏离最优解下限的最大偏差率两个角度,比较分析了最优解下限截取法与LPT法的特点。经实验数据验证,得出零件数与平行机数之比非整除且满足一定条件时,简单易行的截取法更优于LPT法的结论。     

动力吸振器的多目标优化和多属性决策研究

在结构振动控制中,为了最大限度发挥吸振器的耗能减振作用.需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果.本文将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器的优化和决策同题.对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法(NSGA Ⅱ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵方法对最优解的属性进行权值计算.然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.文中给出了4个设计参数、3个目标函数的动力吸振器优化设计算例.     

基于工效学原则的人机界面交互要素排序优化法

复杂系统人-机接口交互要素排序直接影响人-机交互效率及系统运行安全性,寻求科学、高效的交互要素排序优化方法具有实际意义。本文将使用次序、使用频率及重要程度工效学原则应用于交互要素排序,提出了基于多工效学原则的综合排序权值模型,并构建了交互要素排序优化目标函数,建立了基于生物进化遗传算法的交互要素排序优化机制,结合排序种群编码、选择、杂交及变异进化操作,提高了交互要素排序优化计算效率。最后以实例验证该方法在结合工效学原则及提高排序优化效率方面的应用有效性。     

再谈单工序优化排序

作业计划的合理安排,可以使生产计划所规定的产品数量、品种、质量等指标得以顺利实现。可以有效地利用企业的人、财、物力。在一个车间内,对于多品种零件进行加工时,可以有多种不同的排序方法,而在这诸多种排序方法中,对于不同的需求,其最优排序方法也是不同的。但是,衡量一个作业计划编制的是否合理与科学,主要是看其零件的排序结果     

加工过程决策的分级动态规划策略

基于在加工过程分析的基础上,建立了适合于加工过程决策的基于表面的零件网络信息模型,在此基础上,探讨了加工过程优化决策的方法,提出分级动态规划的工艺过程的决策策略,研究了加工优化排序的算法。     

基于Backbone的空间收缩与划分算法

搜索空间的规模和复杂程度是决定问题求解难度的重要因素,而解空间的信息往往可以引导搜索找到最优解.在已知JSP空间结构的基础上,提出一种空间收缩与划分算法.算法利用搜索算法获得的较优解,结合组合优化问题解的backbone的概念,将搜索空间收缩并划分为一个或多个优解域,在优解域内再进行小规模问题的优化.该算法不必在求解前或求解过程中进行大量的统计分析工作,可以利用求解信息对解空间的地形进行估计,提高求解速度和解的质量.实验结果也证明了算法的有效性.     

基于NSGA-II遗传算法的磁流变悬置多目标优化

磁流变悬置集总参数优化是设计高性能发动机悬置的关键。为克服以往悬置优化中优化目标单一、优化目标选取不合理、未考虑实际加工可行性等问题,建立单自由度磁流变悬置隔振系统数学模型,提出倍程区间灵敏度分析法,对各集总参数灵敏度进行分析,并以此为依据选取优化变量。以发动机常用转速激振频率段的力传递率积分为优化目标,采用改进型非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行多目标优化。在一定范围内将结构尺寸进行离散化处理,计算各组离散尺寸对应的集总参数值,以离散集总参数与集总参数Pareto非劣解之间的综合距离为准则筛选最优解。     

一种工业机器人多目标轨迹优化算法

为解决工业机器人工作效率低、能耗损失严重和关节冲击磨损较大的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）算法和非支配排序遗传算法-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的混合算法（简称为CSNSGA-Ⅱ）,用于机器人的轨迹优化。采用5次非均匀有理B样条（non-uniform rational B-splines,NURBS）曲线作为工业机器人的轨迹规划曲线,同时以运动时间、能耗和冲击磨损为优化目标构建相应的多目标轨迹优化模型,并在速度、加速度和加加速度的约束下采用CSNSGA-Ⅱ进行轨迹优化。CSNSGA-Ⅱ以Tent混沌映射初始化时间序列,采用不可行度算法将解分为可行解与不可行解,并利用改进的CS算法对不可行解进行处理。利用MATLAB软件对6R勃朗特机器人进行建模仿真,并对得到的非支配解集和归一化加权迭代最优值进行对比分析。仿真结果表明,相比于NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）算法,所提出的CSNS...     

PGCAPP系统中切削用量优化探讨

本文以车削加工为例,论述了以最高生产率(最少单件工时)为目标函数,在满足一系列的约束条件下,采用线性规划问题求切削用量最优解;并介绍了切削用量优化问题在喷灌机具零件计算机辅助工艺过程设计系统(PGCAPP)中的应用情况。     

隔热板冲压成形工艺参数优化

目的确定隔热板合理可行的成形方案。方法简要分析了零件的成形特点,并利用有限元软件对零件的拉延成形进行了数值模拟。设计正交实验时,以压边力、1号和3号拉延筋的完全锁模力、2号和4号拉延筋的完全锁模力及摩擦因数4个参数为自变量,以最大厚度减薄率、破裂情况以及未充分变形区大小为优化目标。结果 2号和4号拉延筋是该隔热板成形的主要影响因素,锁模力都为60 N/mm时,隔热板拉延成形效果较好。结论通过分析各因素对优化目标的影响,得出了优化的工艺参数值,为零件的实际生产提供指导。     

基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析

针对种群算法建立贝叶斯结构存在参数多、易陷入局部最优的问题,提出一种改进贝叶斯结构学习算法。该算法将候选结构分为优劣解集,利用师生交流机制优化优解集保留精英个体,利用变异机制优化劣解集来增加结构多样性,从而加快算法收敛速度,并在准确率和运行时间上达到平衡。最后不仅利用马尔科夫链证明该算法是全局收敛的,而且通过仿真实验验证了所提出算法的性能。将该算法应用到水泥篦冷机的实际数据中,构建水泥篦冷机工艺参数的贝叶斯网络结构,并完成篦冷机参数状态分析。