考虑操作人员学习的单元化制造系统构成

单元构建是单元设计的首要工作.为正确反映加工实际,合理构建制造单元,探究学习曲线对单元构建的影响,在单元构建相关研究的基础上,从操作的角度将学习曲线函数与单元构建相结合,建立相关数学模型,用遗传算法进行求解,给出了最优解下的单元划分方案,解决人员派工问题,证明了该数学模型的有效性.     

工作研究综合实验课程的教学研究

工作研究主要是通过方法研究和作业测定为企业测定基础数据,促进企业的进一步发展。工作研究综合实验是工业工程专业必修的一门实验课程,但是现行实验教学的局限性大大限制了学生对于该种方法的具体应用。在分析工作研究综合实验现存问题的基础上,提出了优化工作研究综合实验课程的目的,并简略地分析了工作研究综合实验的内容和步骤。     

基于SLP和SHA的车间设施布局与仿真分析

应用SLP和SHA结合方法对实际企业的新建车间进行设施及物流系统的布置设计与评估,并进一步运用Delmia/QUEST仿真软件模拟车间运行情况,最终得出车间物流最为顺畅、设施布置与设备配置最为经济合理的设计方案。结果表明该设计方法能在一定程度上弥补传统设计方法无法考虑到的因素,可为车间实际生产运行提供有效的仿真数据,是一种车间设施布置设计的有效方法。     

基于改进分散搜索算法的多资源跨单元调度问题研究

针对单元制造系统中不同设备、操作人员和自动导引小车的特点以及对制造系统的作用,提出了多资源约束下的跨单元调度问题。以零件延期交货、员工工作人数及跨单元移动次数、自动导引小车数量最少为目标,构建目标规划模型。针对模型的特殊性,提出了改进分散搜索算法,算法中应用遗传算法获得新解,应用模式搜索法改进新解,进一步提高了算法的收敛速度。最后将此模型及算法应用于不同规模的8个算例,证明了模型和算法的有效性,针对算例进行详细分析,说明设备、人员和自动导引小车在调度过程中的相互作用。     

基于混堆模式的集装箱堆场空间分配研究

在分析国内外港口集装箱堆存策略研究现状的基础上,提出了必须将集装箱箱区贝位作业平衡率及集卡在泊位与箱区贝位运输距离这两个矛盾目标置于同一个目标函数,并构建了相应的非线性整数规划模型。然后通过Lingo语言,应用文献算例中的数据对模型进行求解分析,得出在港口集装箱堆存时同时考虑箱区贝位作业平衡率和集卡运输距离能够获得系统整体最优。     

基于聚类算法的虚拟单元布局研究

以制造单元为研究对象,建立了以聚类算法为基础的虚拟单元布局数学模型。模型在考虑设备放置位置惟一性的基础上,以相邻设备间关联度总和最大为目标函数。通过Jaccard相似系数求得设备间关联度后,采用遗传算法进行模型的求解,并对染色体编码和遗传算子进行了改进。最后,通过算例分析证明所提出的方法能够很好地解决可重构系统中的虚拟单元布局问题。     

求解车辆路径问题的周期进化遗传算法

针对标准遗传算法易于“早熟”的问题,提出了用周期进化遗传算法求解车辆路径问题.该算法模拟了自然界演化过程中的“进化一退化”并存且周期性往复的特点,设计了包含插入算子和倒位算子的组合算子以确保算法强大的搜索能力.实例验证结果显示,周期进化遗传算法相比于现有的两类典型遗传算法更易于找到最优解,显示出较佳的全局搜索能力,是一种求解车辆路径问题的有效方法.