带时间窗的汽车总装线物料配送路径规划

分析了现阶段汽车总装线物料配送中存在的问题,建立了适用于汽车总装线物料配送路径规划的混合时间窗模型,提出了解决带时间窗的汽车总装线物料配送路径优化问题的改进遗传算法,使用了一种新的染色体编码方式和与之对应的交叉算子.针对传统轮盘赌随机操作选择误差比较大的弊端,提出改进的轮盘赌选择算子,加大随机数的产生次数并加入排序选择的思想,融合了最佳个体保存选择策略,提高算子的选优性能.实验表明该算法用于求解带时间窗的汽车总装线物料配送路径问题的有效性.     

考虑余-废料资源回收的车间物料配送路径规划研究

针对离散制造生产过程中物料配送及余-废料资源回收效率低、成本高等问题,在分析车间物料流循环过程基础上结合物料配送时间窗限制,提出了物料配送和余-废料资源回收协同优化的物料再循环策略,并建立了以车间物料流总成本为目标的物料再循环路径规划模型。利用遗传算法在Matlab软件中对实例进行求解,验证了物料再循环策略应用于离散制造车间物料配送和余-废料资源回收的可行性和有效性。     

发动机装配线关键工位物料动态配送方法

目的 为降低装配车间线边物料配送及库存管理成本,提高配送环节对生产节拍变动的适应性,设计一种针对关键工位重点物料的动态配送方法.方法 首先,采用K-means算法考虑物料价值、包装体积、通用性进行初步分类,结合需求变异系数确定出关键工位重点物料;其次,结合发动机装配线生产特点,设计基于动态配送时间和数量的物料配送方法,并建立包括运输成本和线边库存成本的配送总成本模型;最后,通过Flexsim软件搭建生产物流仿真模型,分别模拟Z车间现有配送方法和所设计方法进行对比验证.结果 实行动态配送后,重点物料的平均库存容量和持有库存成本均得到有效降低,最大降幅分别为23.91％和23.96％.结论 结果表明所提方法能够提高车间物料管理的针对性,降低总配送成本,提升配送系统的柔性化.     

基于MES的注塑生产过程物料配送方案

为了保证注塑生产中物料的准时供给,同时最大限度地降低物料在车间的库存水平,通过分析现行注塑生产过程物料配送方式,结合制造执行系统(MES)的特点,提出了一个基于MES的注塑生产过程实时物料配送方案,其本质是一种即时(JIT)的物料配送方法,并开发了相应的信息管理系统.     

改进A算法的校园无人配送路径规划

目的 以校园为应用场景,针对A*算法规划的路径存在搜索效率低、拐角大且不符合校园无人配送车的运行约束条件等问题,提出一种基于A*算法改进的高效路径搜索算法。方法 首先通过改进评价函数的具体计算方式并为预估函数部分附加一个权重系数来减少不必要的往返搜索,以提高搜索速度;然后计算向量角和作线段来剔除冗余节点,以减小路径总长度;接着对OPEN表的数据存储结构进行替换,使用最小堆替换数组以更快访问最优节点,提升算法计算效率;最后采用贝塞尔曲线对路径进行平滑处理,使带尖角的地方变平滑,减小拐角。结果 通过实验结果可知,改进后的A*算法相比于传统A*算法的搜索效率提高了58%,路径平滑程度也有显著提高。结论 改进后的A*算法可以用于校园无人车的路径规划,验证了算法的可行性。     

装配车间物料搬运系统分析规划的方法与实践

作者通过对某工程机械厂新建装配车间的物料搬运系统的分析规划，总结出一套有效的物流设计方法。提出了均稀运输的概念及实现均衡运输的“分散运输法”。     

板材剪切配送企业的物料需求模型与算法研究

概述了传统的MRP计算和板材剪切配送企业MRP计算的不同之处,提出板材剪切配送企业物料需求计算存在的问题;针对这些问题,借鉴制造行业物料需求计划的一般原理并结合板材剪切配送企业行业的特点,给出板材剪切配送企业物料需求模型,提出一种符合板材剪切配送企业特点的、有效的物料需求计算方法．     

SPS模式下零部件配送质量的混流装配线总装排序

针对零部件供应不能实现JIT的混流装配线排序问题,提出在SPS物料配送模式下,以提高零部件配送质量为目的,分析拣选环节筐车排列顺序对零件拣选错配和漏配的影响,从两方面探讨通过安排筐车排列顺序以最小化拣选错配和漏配率;同时在总装环节,追求零部件消耗速率均衡化.从而建立同时考虑总装和零部件配送两阶段优化的混流装配线排序模型.结合排序案例,证明该排序模型能在平准化零部件消耗的同时提高配送质量.     

基于空箱拉动的总装线物料配送研究

针对汽车总装线边空箱拉动供料模式下的物料配送问题,分析了空箱拉动模式下物料配送、空箱回收、需求点物料消耗速度对配送路线规划的影响.以配送路线最短和配送路线需求点配送频次均衡化为优化目标,建立了基于空箱拉动模式的总装线边物料配送路径优化模型.利用改进自适应遗传算法求解模型,根据种群适应度分布变化趋势调整交叉和变异概率,提高了遗传算法搜索能力.实例仿真结果显示,与总装线原配送方案相比,该模型减少了约32%的配送路程.     

基于看板的生产线物料循环配送方式

研究了适用于多品种、中小批量生产环境下,基于看板的生产线物料循环配送方式,建立了具体的操作流程和数学模型.为使模型更接近实际情况,在模型中考虑了额外提前成本,求得最佳的循环周期、补货次数和看板数量等运行参数.分析了该方式下实际生产线库存情况,进行表上模拟,验证了模型的可行性.     

面向最短路径的工业包装生产线时间成本研究

目的研究在时间成本条件下,面向最短路径的工业包装生产线物料配送选择的方式。方法首先对该公司工业包装生产线物料配送过程中存在的资源浪费、路线重复等问题进行研究,给出该工业包装生产制造车间物料配送布局图,建立起适用于该工业包装生产线物料配送的优化模型,使用仿水流算法对该模型进行求解,同时将该方法与常规方法进行对比分析。结果从利用计算机求得的数据可以看出,仿水流算法不但使迭代的次数减少,而且与其他类似的蚁群算法相比,也明显缩短了计算机的运算时间。结论通过实例验证对比分析得出,所列出的模型和算法具有较好的优越性和有效性,可以在企业实际生产中利用计算机自动生成该装、卸货路径配送的模式,节约了人工指导的成本。     

基于迷宫算法和遗传算法的船舶管路路径规划

船舶管路的多样性和布局环境中约束的复杂性导致管路设计效率低下.为辅助设计人员提高管路设计效率并减少人为错误,提出了一种新的管路设计方法.首先,基于轴平行包围盒简化管路布局空间,利用栅格法对其进行离散化,并赋予空间网格特定的能量值,构建管路布局优化问题的数学模型.其次,基于遗传算法的框架,引入改进迷宫算法,提出管路路径规划方法,其中:迷宫搜索中引入辅助点的概念,增加了遗传算法中初始种群的多样性,有利于提高遗传算法的全局搜索能力;提出了定长度的编码方法,简化了管路染色体处理难度,提高了算法性能;基于引入方向优先搜索策略的迷宫算法,设计定长度编码遗传算子,保证了子代个体的质量,提高算法的收敛速度.最后,基于仿真试验,验证算法的性能.试验结果表明了该方法的可行性和高效率,以及其对实际管路布局工作具有指导意义.     

单预警机静态航迹规划建模与仿真

预警机作为空军预警探测的重要组成部分,飞行前对其进行航迹规划是至关重要的.在分析预警机航迹规划与目前已研究的飞行器航迹规划区别的基础上,研究了单架预警机静态航迹规划问题.首先,结合当前预警机的作战运用模式,综合考虑对预警机跟踪监视目标性能有影响的各种主要因素,将预警机航迹规划划分为2个阶段;然后,对影响各阶段航迹规划的主要因素分别进行数学建模并得出代价函数,设计了各阶段具体的航迹规划步骤,并基于改进的粒子群算法对飞行段航迹进行搜索.通过Matlab仿真证明了所设计的方法能够根据目标分布情况自动生成质量优越的航迹.     

单自由度碰撞振动系统的奇异非混沌动力学和多稳态共存

基于一类单自由度受拟周期激励的具有悬臂结构碰撞振动系统,通过数值模拟研究了系统在参数α变化下的奇异非混沌动力学及多稳态共存现象。采用相敏感函数、奇异连续谱、有理数频率逼近、状态变量的傅里叶变换部分和在复平面上的路径等工具刻画了系统在特定参数范围内出现的奇异非混沌吸引子(strange nonchaotic attractors, SNAs)的奇异性。通过最大Lyapunov指数验证了SNAs非混沌特性。发现了系统存在分形和阵发两种通向SNAs的路径,揭示了这两种路径的演化过程和规律特征。结合系统状态变量的时间序列,分析了系统暂态及稳态SNAs与拟周期吸引子的共存、稳态SNAs与混沌吸引子的共存情况,进一步揭示了SNAs的多稳态共存现象及转换规律。该研究可为含悬臂结构的碰撞振动系统的优化设计提供理论依据。     

自动化分拣仓库中多AGV调度与路径规划算法

针对无人仓中多AGV路径规划与冲突问题,以最小化总行程时间为目标,建立多AGV路径规划模型,提出一种基于动态决策的改进DQN算法。算法设计了基于单AGV静态路径规划的经验知识模型,指导AGV的学习探索方向,提前规避冲突与障碍物,加快算法收敛。同时提出基于总行程时间最短的冲突消解策略,从根本上解决多AGV路径冲突与死锁问题。最后,建立无人仓栅格地图进行仿真实验。结果表明,本文提出的模型和算法较其他DQN算法收敛速度提升13.3%,平均损失值降低26.3%。这说明该模型和算法有利于规避和化解无人仓多AGV路径规划冲突,减少多AGV总行程时间,对提高无人仓作业效率具有重要指导意义。

     

基于机器视觉的纽扣电池托盘分拣系统

目的为了提高电池生产企业的检测效率,避免误检,以降低企业生产成本。方法分析传统分拣方式中存在的不足之处,以ABB并联机器人和美国康纳智能相机为平台,搭建一个基于机器视觉的工业机器人分拣系统。运用经典的SIFT算法对分拣对象的图片信息进行处理,克服了光照和位置变化对视觉系统造成的不良影响,提高分拣了效率。结果 ABB并联机器人根据图像信息能识别出待分拣的物体,且工作稳定、可靠,分拣成功率为100%。结论该分拣系统软硬件设计合理,满足了电池生产企业的要求。     

基于改进DQN算法的无人仓多AGV路径规划

针对无人仓中多AGV路径规划与冲突问题,以最小化总行程时间为目标,建立多AGV路径规划模型,提出一种基于动态决策的改进DQN算法。算法设计了基于单AGV静态路径规划的经验知识模型,指导AGV的学习探索方向,提前规避冲突与障碍物,加快算法收敛。同时提出基于总行程时间最短的冲突消解策略,从根本上解决多AGV路径冲突与死锁问题。最后,建立无人仓栅格地图进行仿真实验。结果表明,本文提出的模型和算法较其他DQN算法收敛速度提升13.3%,平均损失值降低26.3%。这说明该模型和算法有利于规避和化解无人仓多AGV路径规划冲突,减少多AGV总行程时间,对提高无人仓作业效率具有重要指导意义。     

三自由度并联分拣机器人的动力学建模与仿真

目的 针对自动化生产线上分拣机器人的动力可控性问题,提出一种2UU-UPU三自由度并联分拣机器人,以提高分拣的精度可控性。方法 分析该机器人的机构自由度,以及各参数之间的关系,基于闭环矢量法建立并联机构的运动学逆解模型;利用拉格朗日动力学方程推导该机器人的动力学表达式,并进行数值计算,采用Matlab Simulink和Adams进行动力学联合仿真,对理论值和仿真值进行误差分析。结果 揭示了该机器人动平台的运动规律,得到了驱动力矩曲线,理论值与仿真值的误差较小,3个驱动力矩的最大误差分别为0.379%、0.283%、0.146%。结论 通过验证可知,该机构具有较好的动力学特性,这为后续电机的选型和精准控制奠定了基础。