面向加工时间可控的柔性作业车间节能调度问题建模

针对制造车间能量利用率较低、节能潜力巨大的现状,以最小化车间总能耗和最大完工时间为目标,研究了考虑关机/重启节能策略和加工时间可控的柔性作业车间调度问题(FJSP)。首先,对考虑关机/重启节能策略和加工时间可控FJSP车间能耗进行了分析与建模;然后,根据加工时间可控FJSP特性,分别基于空闲时间与空闲能耗的建模思想,提出两个考虑关机/重启节能策略的混合整数线性规划(MILP)模型;最后,使用CPLEX求解器对20组测试实例进行求解,分别从尺寸复杂度与计算复杂度两方面对所提出的两个MILP进行对比评估。实验结果表明,所提出的两个MILP模型都是有效的,基于空闲能耗的MILP模型效果好于基于空闲时间的MILP模型。基于ε-约束法,将最大完工时间目标转换为约束条件,获得了问题的Pareto解,并进一步对所求解甘特图进行分析,挖掘了节能规则。     

一种求解Job-shop调度问题的遗传局部搜索算法

利用遗传局部搜索算法求解了作业车间调度问题,遗传算法中的染色体编码采用基于工序的编码,并用插入式贪婪解码机制将染色体解码至主动调度。为了克服传统遗传算法易于早熟收敛的缺点,设计了一种改进的优先操作交叉IPOX操作和子代产生模式的遗传算法。对于遗传算法每个染色体个体,使用基于N6邻域结构的局部搜索进一步使它们得到改善。利用所提出的混合遗传算法求解基准问题,验证了算法的有效性。     

考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划能耗优化研究

废旧产品的回收利用以及再制造过程不仅可以实现产品资源的循环利用,促进循环经济发展,同时也能起到节能减排的作用.论文从产品生命周期角度剖析产品制造过程各环节/阶段产生的能耗,研究考虑产品制造过程内含能的选择性拆解规划(Selective disassembly planning,SDP)能耗优化问题,并计算高效节能的拆解方案,以实现废旧产品回收过程经济效益和节能效益的综合最佳.首先,基于SDP的基本数学模型和产品制造过程的内含能建立SDP能耗优化模型,考虑最大化废旧产品回收过程产生的利润和节省的能耗两个评估指标(决策目标);然后提出改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)对多目标SDP能耗优化模型进行高效求解,获取回收利润高、节能效果好的综合性拆解方案;最后,通过拆解回收废旧液晶电视的实际案例来验证论文构建的模型和提出的算法的可行性和有效性,计算结果表明SDP能耗优化模型的均衡性明显优于SDP的基本数学模型,IABC在收敛性、鲁棒性和计算效率方面均表现优越.     

基于元胞粒子群算法的数控切削参数优化

针对数控切削参数优化问题的非线性和多约束性质,采用一种元胞粒子群算法（CPSO）进行优化。在基本粒子群算法（PSO）思想的基础上,引入邻居的概念,以搜索解空间的局部信息,并将粒子的信息交流范围扩展到种群外部,从而能搜索到更有希望的解空间;在罚函数机制的基础上,引入标志变量记录粒子是否曾经满足过所有约束条件,根据标志变量进行粒子个体极值与种群全局极值的更新。通过比较CPSO算法与其他算法取得的结果,验证该算法解决数控切削参数优化问题的有效性和优越性。     

灰模糊积分在多目标决策中的应用

针对带有大量定性指标且指标间存在大量交互作用的多目标决策问题,提出灰模糊积分决策模型.结合g_λ模糊测度和Choquet模糊积分与灰色关联度,将定性指标评价的不确知性和指标间的交互作用很好地体现在评价结果中.专家使用模糊数给被评价对象打分,将模糊数解模糊化为数值并通过灰色关联度法提高打分一致性.使用g_λ模糊测度表达指标间的交互作用,通过Choquet模糊积分将各指标评价值进行非线性集成.以某协作制造企业供应商评价与选择问题为例,与灰色综合评价法进行比较,验证了所提模型的可行性和有效性.     

基于谐波小波包和BSA优化LS-SVM的铣刀磨损状态识别研究

针对铣削刀具磨损状态识别问题,提出谐波小波包和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的状态识别方法。为克服传统小波包分解的频带交叠问题,采用谐波小波包提取不同磨损状态下铣削力信号的各频段信号能量,归一化处理后,输入LS-SVM多类分类器,实现铣削刀具磨损状态的识别。针对LS-SVM的惩罚因子和核参数对模型识别精度影响较大的问题,提出回溯搜索算法（BSA）进行自动参数寻优。实验结果表明,谐波小波包比小波包在刀具磨损状态特征提取时具有更好的识别效果。与粒子群算法进行比较,证明BSA优化LS-SVM具有更高的识别精度。     

一种新调度类型及其在作业车间调度中的应用

研究改进遗传算法解决作业车间调度问题,问题染色体的编码采用基于工序的编码。针对传统的调度类型的局限性,提出全主动调度及其基于工序编码的产生机制。为了克服传统遗传算法求解调度问题易于早熟收敛的缺点,设计基于优先工序交叉(Precedence operation crossover,POX)和改进子代产生模式的遗传算法。用改进的遗传算法求解传统调度问题、交货期调度问题和提前/拖期(Earliness/Tardiness, E/T)调度问题,研究半主动、主动和全主动三种不同的调度解码机制对遗传算法提供解质量的影响。     

敏捷网络化集成制造平台的研究与实现

为了迅速响应市场需求的变化，快速地开发、设计和制造产品，提出了一种网络化制造的新模式——敏捷网络化集成制造(ANIM)。设计了敏捷网络化制造集成平台的运行策略和框架；分析了平台的目标、功能和关键技术；通过建立原型系统，实践并验证了敏捷网络化制造系统中的若干理论和实现技术。