模糊时间窗约束下的装配线物料配送方案优化

为解决装配线物料无法及时准确配送的问题,提出了一种动态的联合配送策略,在此基础上以最小化单个产品配送成本、最大化工位满意度为目标,建立模糊时间窗约束下的物料配送数学模型。利用NSGA-Ⅱ算法求解出最佳的工位组划分、小车出发时间和配送路径,并对配送小车容量及配送时间窗进行优化。利用Plant Simulation软件搭建某生产线仿真模型进行模拟,验证了配送方案的可行性。与一般配送策略进行对比,结果表明,在保证配送工位满意度的前提下,优化时间窗能进一步降低单个产品的配送成本。     

大型机械噪声源分析

文中将大型机械的噪声源分为机械噪声、电机噪声和管路噪声,并分别对其进行一定描述和分析,为解决实际问题提供一定的理论基础.     

基于神经网络与PSO算法的发动机装配工艺参数优化

针对汽车发动机装配过程中缸体泄漏问题,结合Back Propagation(BP)神经网络及粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,提出了一种发动机装配工艺参数优化方法。首先,使用BP神经网络建立了生产工艺参数与质量指标之间的非线性映射关系,并以此作为泄漏率预测模型。其次,根据实际生产需求,应用皮尔逊相关性分析法求解得到相关性最强的部分工位工艺参数,并以其作为后续优化对象。最后,以BP神经网络预测模型作为适应度函数,使用粒子群优化算法求解得到工艺参数的最优值。使用400台发动机的实际生产数据进行试验。试验结果显示,BP神经网络具有较准确的预测效果,结合粒子群优化算法得到了优化后的工艺参数值,显著降低了发动机的泄漏率,具有一定的指导意义。