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.     

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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面向大批量定制的产品族装配线平衡优化

针对产品族混合装配线平衡问题,建立了产品族装配线平衡模型,提出了一种改进的双种群遗传算法对产品族装配线进行优化。首先,通过研究分析产品族装配线的特点,重点考虑了作业之间的相关性;在遗传算法优化过程中,以最小化工作站数、最小化站间和站内负荷指数为优化目标,通过新译码方式弥补传统译码方式的不足,并在双种群中进行个体交换,提高了种群多样性,加快了算法的搜索速度和优化效率。最后,通过小型轮式装载机产品族装配线的平衡优化问题进一步验证了该算法的有效性和可行性。     

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...     

面向大规模定制的混流装配线平衡研究

为解决面向大规模定制的混流装配线的平衡问题,分析了这一类装配线的特点,并综合考虑工作站的数量、工作站的负荷及装配线效率三个因素,提出了面向大规模定制的混流装配线的平衡模型和优化装配线平衡的混合遗传算法.该算法将模拟退火算法和遗传算法相结合,采用了交叉概率和变异概率的自适应重构策略,有效避免了算法的早熟,增强了算法全局寻优能力.实例仿真计算表明,该算法比标准的遗传算法和模拟退火算法具有更高的求解质量和求解效率.     

面向订单的混流装配线多目标调度研究

针对面向订单的混流装配线车间组装过程中出现堆叠的问题,对该类生产线特点进行了分析,提出了一种理论调度优化模型及其算法.建立了以车间交货时间的准时度和组件完工的同时度为目标函数的车间多目标调度优化模型;对粒子群算法进行了改进,设计了基于吸引子与自然选择的社会粒子群算法来求解多目标优化模型;研究了粒子群的信息描述方法,提出...     

采用遗传算法的混流装配线平衡多目标优化

针对混流装配线操作人数已知、生产节拍待定情况下的平衡问题,研究了混流装配线第二类平衡问题的优化方法,以均衡各工作站的加权平均负荷、最小化生产节拍为优化目标,建立了求解加权平均负荷与生产节拍加权和的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解.各优化目标数量级的统一,简化了算法求解过程,在保证解的有效性的同时提高了算法求解效率.算例分析验证了算法的有效性.     

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。     

电子液压制动控制单元的混流装配线平衡优化研究

针对国内某汽车电子液压制动控制单元的混流装配线存在工作站数目过多、生产节拍不合理、作业负荷不均衡的问题,对该混流装配线进行了数学建模、自适应遗传算法求解和分析研究.首先,介绍了混流装配线平衡的基本概念,以及汽车电子液压制动控制单元的混流装配线;然后,在传统混流装配线平衡的基础上,综合考虑了工作站的数目最少、生产节拍最小...     

混流装配线协同优化的研究综述

混流装配线(Mixed-Model Assembly Line, MMAL)作为柔性制造系统的一个重要分支,在现代智能制造生产中得到了广泛应用。这种新型的生产方式涉及资源分配、投产安排及物料配送等多方面的生产信息调度。通过对多维生产信息的协同调度优化,能够实现生产资源的合理配置,极大地提高企业的生产效率。对混流装配线调度问题的研究现状进行整理,主要从混流装配线的平衡问题、混流装配线的排序问题、混流装配线的物料配送问题及混流装配线的协同优化问题进行分析总结。最后,指出了混流装配线协同优化问题的发展前景和发展方向。     

高效精准混装作业调度策略研究

以汽车混装作业为研究对象，对照闭式生产，推导得出开式生产模式具有高效性的结论。研究了多产品混合装配时的投产序列调度和精准调控机理，认为只有投产序列和工位任务分配协同调度，才能使企业生产高效和调度作业精准。论述了该协同调度措施的层次实现策略，指出面向多产品混合装配工序，柔性装配和虚拟装配是策略实施的关键技术手段。     

面向大规模定制的瓶颈成组调度启发式方法研究

基于对大规模定制生产模式的产品与生产特征的分析,描述了面向大规模定制的模块工件成组调度问题,提出了以识别瓶颈工序为基础的最小化加权拖期成组调度启发式方法,实现了生产成本与交货期的优化。实际生产数据的调度结果表明,与模块单批调度和完全批成组调度方法相比较,基于瓶颈的最小化加权拖期模块成组调度启发式方法更可行、更有效。     

面向大规模定制的夹具优化设计系统

针对大规模定制生产环境下夹具相似性的特点,提出了以工件的加工变形最小和变形最均匀为目标的夹具优化设计方法.基于SolidWorks平台,以VC为开发工具,采用遗传算法和有限元方法相结合的优化方法,开发了参数化夹具优化设计系统,并进行了验证.     

基于混合优化算法的装配线平衡问题

为求解给定装配线生产节拍、最大化装配效率的装配线平衡问题,根据装配线的特点和平衡优化需求,分析了装配作业顺序、站位数量等因素对装配线站位内作业分配的影响,综合考虑装配线平衡率和平滑系数,建立了装配线平衡问题数学模型,并设计了 一种结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、蚁群算法(Ant Colony ...     

行驶时间区间不确定的装配线物料配送路径规划

为解决装配线物料配送中车辆行驶时间不确定导致物料不能及时送达的问题,提出行驶时间区间不确定的路径规划方法.不确定行驶时间由区间数表示,采取鲁棒优化方法,引入路径相关不确定参数,以最小化车辆行驶距离为目标,考虑三维装载和时间窗约束,建立装配线路径规划模型,并设计了一种混合遗传算法求解模型.算法中,采用锦标赛选择避免适应度...     

基于精益生产的离合器盖及总成装配线改善

基于精益生产的思想,采用工业工程分析方法对寓合器装配线进行产品生产流程分析、生产线平衡分析、双人作业活动分析,并此基础上提出了改善生产线平衡的方法。通过改善前后的数据对比得出改善结果：生产线平衡率得到较大提高、产品的生产节拍大大降低、生产线的产能得到显著提高。     

基于遗传算法的并行生产调度的研究

应用退火算法对遗传算法进行了改进,克服了遗传算法自身的很多缺点,提出了一种基于改进遗传算法的并行生产调度的方法。提出了一种利用利润加权生成遗传算法初始种群染色体的方法,保证了初始种群染色体的质量。实际应用中,该方法取得了良好的效果。     

基于遗传算法的装配车间调度问题的研究

研究了装配车间调度问题,提出了一种基于遗传算法的车间作业调度方法。根据车间调度系统的特点,通过Delmia/QUEST软件建立了制造系统仿真模型进行仿真分析。结合仿真系统,分析了QUEST软件的设计原理及应用方法。最后通过计算机仿真模型实例验证了算法的有效性。     

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。     

离散型智能电装生产线建设研究及实践

文中根据企业离散型制造、生产对象复杂程度高、品种多样化、生产批量差异大的特点,结合智能制造系统典型特征,通过硬件和软件并行建设,建立全自动生产、人机协作生产和单工位智能装配3类生产模式,实现生产敏捷化。将制造信息转化为可度量的数字、数据和模型,利用新一代信息技术解决制造系统中各种复杂的优化决策问题等,实现设备互联互通和高度集成、产品状态的敏捷感知、实时数据分析、自动决策和精准执行命令,从而建立以“人机协作、数字赋能、智慧管理”为特征的电装智能生产线。