考虑双资源约束的柔性机械加工车间逆调度问题研究

为提高机械加工车间在动态生产环境下的效率和稳定性,建立了考虑机器与工人约束的柔性机械加工车间逆调度问题模型。该模型以最小化完工时间、机器能耗和逆偏差指数为目标,通过调整工件排产、工人作业以及机加工工艺参数对原始调度方案进行优化。针对问题特征,提出了一种差分进化算法。在算法中,设计了混合双层编码方式以降低搜索难度;提出了两种基于调度规则的初始化方式以提高种群质量;为加强和平衡全局与局部搜索,设计了自适应遗传操作以及基于精英选择的局部搜索策略;改进了哈明距离,并提出了一种拥挤度算子以反映种群真实多样性。在实验中构建了33组测试算例,并将所提算法与其他7种算法进行对比,验证了所提算法性能。最后,分析了某液压缸生产车间在两种不同动态环境下的真实逆调度案例,结果表明,所提算法能够在较小程度改变原始调度的情况下缩短4.2%的完工时间、降低20.2%的机器能耗。

交货期限制下加工车间多AGV调度的改进候鸟优化算法研究

在矩阵式排列的加工车间中,工件由自动导引车(automatedguidedvehicle,AGV)从加工站转运到下游物料超市,且需满足极其紧凑的下游交货期限制,以便稳定生产秩序、缩减在制库存、降低运输成本。为此,本文建立多AGV调度规划模型,并提出改进多目标候鸟优化算法,以实现及时送达率高、运输成本小的目标。其中,以目标为导向,提出基于最早交货期的交付时间确定和AGV分配规则,实现无延迟、少库存的可行解解码;设计融入贪婪操作、基于理想点的局部搜索算子,促成Pareto前沿推进;设计融入高价值信息的两点交叉算子与劣解接收准则,确保Pareto解集多样性和收敛性。实验表明所提算法可有效求解该问题,获得的Pareto前沿解集在超体积率和逆世代距离指标上性能更优。

基于DPSO算法的机械加工车间动态调度方法研究

常规的机械加工车间,动态调度主要采用车间生产参数优化的方法,忽略了调度偏离扰动,导致调度能耗较高。为进一步提高车间动态调度的经济性,提出基于DPSO算法的机械加工车间动态调度方法。首先分解机械加工车间能耗类型并以此构建时间维的机械加工车间能量流模型,接着分别计算运输时间、加急订单以及调度偏离的扰动系数,结合故障差值代入到模型中并进行分析,然后引入DPSO算法,基于模型输出结果的最佳调度参数实现车间的动态调度。结果表明,通过该方法调度机械加工车间,调度能耗较低,车间生产成本较小,经济性较高,满足了机械加工车间生产调度需求。

浅析物联网技术驱动的建筑物资加工车间库存管理方法

为提高建筑物资加工车间的库存管理水平,针对当前建筑加工车间库存管理中的问题,基于条形码技术与无线射频技术(RFID)技术,开发了建筑加工车间的库存管理系统;通过库存管理优化,对加工车间基础信息管理和生产计划管理进行模块化设计,实现的车间生产环节中的物料流转信息的细致化管理,方便对特定物料的精准调整与车间整体的宏观把控,提高了车间库存的管理效率。

关于食品加工车间空调通风系统设计分析

食品加工车间是食品生产过程中至关重要的环境之一,其中的空调通风与防排烟设计直接关系到食品安全和生产环境的质量。良好的空调通风系统不仅可以维持适宜的生产环境条件,还可以保障食品生产过程中的卫生安全和生产效率。同时,防排烟设计也是食品加工车间内必不可少的重要环节,它能够有效地防范火灾风险,保障生产人员和设备的安全。本文将重点讨论食品加工车间内的空调通风与防排烟设计,以供参考。

多品种小批量机加工车间关键工序动态SPC研究及应用

针对多品种小批量机加工车间关键工序因质量数据实时采集困难且样本数据量不足,导致质量统计过程实时控制困难和难于实现质量状态预警等问题,提出了一种集生产现场质量数据实时采集、小样本数据转化处理、质量状态在线控制及预警为一体的多品种小批量关键工序动态SPC(statistical process control)三层技术实现框架,并对其中基于多功能信息交互终端的车间现场质量数据实时采集、多图联合的小样本数据SPC质量控制、基于BP(back propagation)神经网络的质量状态预警等实现方法和技术进行了研究。最后,将该方法在一多品种小批量机加工车间进行了应用,取得了良好的效果。

基于SLP法和Flexsim仿真的机加工车间设施布置优化研究

针对小微型机械制造企业机加工车间的特点,提出采用系统布置设计(System Layout Design,SLP)法和Flexsim仿真软件相结合的方法,解决小微型机械制造企业机加工车间的设施布置问题。运用SLP法对车间整体布置、物流关系及非物流关系等方面进行分析,得出各作业单位间的相对位置;在Flexsim仿真软件中对车间原始布置进行建模仿真,综合分析仿真数据,发现不合理的现象并提出改善策略,再结合SLP法得出的各作业单位的相对位置,确定设施布置的优化方案。实例分析表明:SLP法和Flexsim仿真软件相结合的方法可以减少车间内物流路线交叉迂回,缩短物料的搬运距离,提高设备的利用率。

随机工时下柔性加工车间的鲁棒优化调度方法

为了提高柔性加工车间调度方案的可行性、保障生产过程的稳定性,提出一种鲁棒优化调度方法。引入两个不确定参数来描述随机工时的波动程度和约束条件的允许违背程度,提出随机变量服从概率分布时一般线性规划问题的鲁棒优化方法。采用该方法将含随机工时而难以求解的随机型柔性加工车间调度模型转化为确定型鲁棒对等模型。基于该模型,将随机工时融入适应度函数中,结合遗传进化的全局优化和邻域搜索的空间拓展能力研制出鲁棒调度算法,同步实现工件排序和机器分配的双重决策。案例测试表明,所提方法可以在较短计算时间内、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。

多因素耦合的加工车间关键风险因素定量分析

为了准确分析加工车间关键风险因素,考虑多风险因子交互影响的情境,提出了一种基于模糊决策实验室分析法的加工车间关键风险因素定量分析方法。首先,从人员、设备、环境、物料和管理因素等5个维度辨识加工车间风险因素并建立风险因素集;基于此,采用三角模糊数对专家判断语义进行表征,然后运用DEMATEL法计算多因素耦合下的风险重要度,从而确定加工车间的关键风险因素。最后,以安徽省某机械加工车间为例,说明所提出方法的应用过程。结果表明,加强对安全制度和安全文化建设等关键风险因素的控制,有助于加工车间的风险控制,改善车间生产安全。

机器故障下加工车间优化重调度方式预测

为预知不同故障情形下的优化重调度方式,实现快速、有效的重调度决策,提出融合调度仿真与改进概率神经网络的重调度方式预测方法。考虑到现场故障样本难获得且无法涵盖全部故障情形,利用仿真实现随机故障下优化重调度样本的生成;以工序加工时间的累计变动、变动任务数、makespan改变量为决策依据,生成各样本的标签;将带标签数据样本输入到概率神经网络模型,实现优化重调度方式预测。实验结果表明:所提出的方法准确率达99.54%;在指定加工车间和生产任务的前提下,故障机序号和故障修复时间对优化重调度方式起决定性作用。

不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法

针对再制造生产过程中工件的加工时间和成本不确定性调度问题,文章提出了一种不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法。该方法采用模糊变量表示其不确定性参数,以最小化加工时间和成本为目标,在满足模糊交货期等约束条件下,构建了不确定环境下多目标决策的模糊机会约束规划模型,并提出了求解该模型的混合智能算法;应用模糊模拟技术产生样本数据,用于训练神经网络以逼近不确定函数;针对神经网络中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,应用改进的粒子群算法优化神经网路,将训练好的神经网路嵌入改进的遗传算法中求解调度模型。最后,通过仿真实例,验证该模型和算法的可行性。

机械加工车间碳足迹监测与预警方法及关键技术

为提高不确定环境下机械加工车间的节能减排能力,提出一种机械加工车间碳足迹监测与预警方法。考虑到机械加工车间碳足迹控制的时效性、动态性和不确定性,构建了基于贝叶斯估计的碳足迹控制图,并给出了碳足迹异常情况判定标准;研究了系统的硬件拓扑结构、系统数据模型和信息采集与融合等系统实现的关键技术,实现了不确定环境下机械加工车间碳足迹实时监测与动态预警。将该方法集成到某机械加工车间的制造执行系统中,验证了该方法的有效性和可行性。

具有两道工序的柔性同序加工车间任务投放策略

任务投放上限值是负荷控制理论中任务投放策略的关键量之一。为帮助任务投放决策者确定每个周期任务投放量的上限值,针对具有两道工序的柔性同序加工车间任务投放上限值确定问题,提出了一种在等周期条件下通过仿真求解任务投放量上限值的方法,并且通过仿真计算说明了这种方法的合理性与有效性。

机械加工车间板材数控下料方法的研究

板材下料生产是机械加工车间生产作业的重要工序之一。在AutoCAD平台上开发的板材排样软件的基础上 ,文中提出基于DXF文件标准的板材数控加工中代码自动生成和仿真加工的方法。

求解液压阀块加工车间调度的多作用力微粒群算法

为有效地解决液压阀块加工车间调度问题,考虑工序间和机器间的约束关系,以最大完成时间最小为目标,给出了液压阀块加工车间调度优化模型。为平衡算法的全局和局部搜索能力,提出了多作用力微粒群(MFPSO)算法,采用多作用力阶段性搜索策略,将搜索过程划分为前期、中期、后期3个阶段,并对应构造单一斥力、平衡引斥力、单一引力3种作用力规则,在不同搜索阶段采用不同的作用力规则,提高了算法的搜索机制和寻优性能。将MFPSO算法用于求解液压阀块加工车间调度问题,利用矩阵变量来处理约束条件,给出了一种基于矩阵的微粒编码、解码方法。通过液压阀块加工车间调度优化实例,将MFPSO算法与微粒群算法、中值导向微粒群算法、扩展微粒群算法、蚁群算法进行了对比,结果表明,提出的MFPSO算法结果最优,从而验证了该算法的有效性。

加工车间生产物流时间瓶颈的调度研究

针对一类具有生产物流时间瓶颈的加工车间调度问题,给出了基于加工单元和运输单元的时间瓶颈环节确定方法,采用以最大批量响应时间最小为优化目标,建立了基于生产物流时间瓶颈的加工车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用分段整数编码的方法,并在模拟退火算法中引入变温参数来提高算法效率。通过仿真,分别采用PSO和PSO-SA对所建立的调度模型进行了求解。研究结果表明,PSO-SA算法求解效率高且该算法的稳定性好,同时验证了该模型和算法的有效性、广泛性。

机械加工车间的MES性能分析与综合评价模型研究

为了提高制造执行系统的整体执行性能,针对多品种小批量生产类型的机械加工车间的主要特点,对制造执行系统的性能分析进行了研究,提出了构建性能分析指标体系的5项基本原则,建立了一个3层树状性能分析指标体系模型,并给出了综合评价方法与模型。

木材加工车间清洁机器人的动态避障路径规划

针对木材加工车间的地面环境复杂多变的特点,利用CCD摄像头、辅助电路和控制器构成机器人的视觉系统,对多传感器智能清洁机器人进行动态避障路径规划。控制器之间选用并行主从式通讯方式,根据木材加工车间地面非结构化的特点,应用遗传规划对智能清洁机器人的路径规划进行研究,达到运动路径的全局最优化;在避障方面,利用视觉系统的信息反馈,对静态的障碍物进行避开,对复杂多变的动态障碍物进行分析,包括速度和运动趋势,进行智能避障和最优路径的规划。现场试验验证表明:设计能够使机器人实现预期的各项功能指标(如,自主避障及避障后最优路径的选择、无人干预时自主工作等);试验过程中,整个系统的工作稳定,能够很好地实现木材加工车间地面的智能清洁。

重型机械加工车间天车调度问题过程仿真与优化

天车作为重型机械加工车间主要的物料搬运设备,其调度方法直接影响生产的连续性和生产效率。重型机械加工车间天车调度是典型的多机多任务问题,以完成生产任务为目标建立基于免疫遗传算法的仿真模型和天车调度优化方法。该模型结合过程仿真与启发式算法有效解决天车调度过程中由于空间约束导致的多机多任务冲突,通过免疫算法的免疫机理对各近似最优解进行动态邻域搜索,维持了群体多样性,实现了多峰值收敛,使调度方案有效可行。最后通过实例仿真验证了该天车调度优化方法的可行性和有效性。

基于遗传光学算法的镜片加工车间布局优化

为了提高镜片加工车间生产效率,降低成本,对设备布局优化问题进行研究。以最小化镜片车间设备间物流搬运费用和设备包络面积为优化目标,构建了多行设备布局优化模型,并开发了一种遗传光学算法来求解模型。在算法设计中,通过连续编码、部分优先权解码的策略,将光学算法取代遗传算法中变异算子,改进了遗传算法容易陷入局部最优的缺点。结果表明,光学遗传算法的求解质量高于遗传算法和自适应遗传算法,能比遗传算法结果节约搬运成本10%;表明文中方法能够解决镜片车间设备布局的问题。