基于BOM生产的车间排产多约束条件问题研究

随着生产制造业的转型升级,企业对于物料的生产不再是预先生产,更多是根据实时订单生产,针对这一情况,就需要考虑物料的优先生产问题,该研究将“产品物料优于产品先加工生产”作为约束条件之一,在传统遗传算法的基础上,提出对染色体进行二次编码,设计基于BOM(物料清单)的变异算子。从订单完工时间、设备停滞运行时间、两者比值3个维度分析不同的可行方案,给出最优排产计划。实验表明,该改进遗传算法在满足“产品物料优于产品先加工生产”在内的所有约束条件的情况下从3个维度分析后产生了最优排产计划。该算法具有普适性,有较强的参考价值。

多约束条件下的无轨胶轮车路径规划算法研究

针对无轨胶轮车调度中存在的效率低、不合理等问题,基于传统节约算法增加约束条件,研究了多约束条件下煤矿无轨胶轮车的任务优化以及最短路径规划。通过将传统节约算法的单类型车辆约束改进为多类型车辆,提高了车辆的利用率,降低了车辆的使用成本;提出时间窗约束,提高了胶轮车到达的正点率,改善了人工处理调度作业中存在各种不确定因素而导致的车辆晚点,避免引发一系列不必要的事故;提出货物类型约束,提高了车辆的实载率,改善了“一车一用”的情况;提出最大行驶里程约束,提高了胶轮车运行安全保障,改善了井下的行车环境。采用陕西大海则煤矿胶轮车配送的实际算例,对提出的多约束条件下节约算法进行了实验,算例结果对比表明,在经过多约束条件下节约算法处理后,车辆平均实载率达到90%以上。现场应用结果表明,该方案可以提高胶轮车的配送效能,优化车辆任务,还可以有效地节约成本,满足煤矿现场应用需求。

多约束条件下物流配送最佳路径选择研究

配送运输成本约占物流成本的80%,高效的物流配送能节省成本,减少配送时间。实现高效物流配送的关键是对路径的选择,但现实情况错综复杂,有时必须考虑时间、费用和限度等影响因素。因此主要考虑时间和费用两个关键约束条件采用经典Dijkstra算法进行路径规划,从而得出最佳路径,降低成本、提高配送效率。

基于多约束条件下余割算法的方向图应用研究

5G无线通信阵列实际应用中天线可重构得到的波束与理想波束存在一定差别,使用智能优化算法针对阵列天线所需的方向图能快速实现波束赋形,这样同一部天线阵列就可以具备多功能通信,由于实际应用中有多个约束条件的限制,天线的各个性能指标不能同时满足最优结果,在实际应用中会受到限制。以阵列天线在多约束条件时的目标方向图为例进行分析,仿真数据证明,在多条件下,采用优化算法实现对不同相位加权条件下的方向图进行可重构优化设计是可行的。

考虑多约束条件下的电-氢-化耦合系统控制方法

在电-氢-化耦合系统中,电解水制氢装置在消纳风、光等可再生能源或参与电网平衡调控的同时,其变负载运行需满足多约束条件,以保证系统各环节安全稳定运行。针对电-氢-化耦合系统中各环节存在的耦合作用关系,详细介绍了系统核心环节——电解水制氢系统的模型,并提出一种考虑各环节多约束条件下的系统控制方法。对兆瓦级碱性电解槽的模型进行详细分析,包括电化学模型、热力学模型等,同时建立辅助设备压缩机、储氢罐的数学模型;综合考虑电解槽温度、电解槽压力、储氢罐压力、下游煤化工环节用氢等约束条件,提出电解水制氢系统的控制策略。基于MATLAB/Simulink搭建电-氢-化耦合系统的仿真模型,并通过RT-LAB半实物仿真平台,在不同的电网功率指令下,对电-氢-化耦合系统的运行特性进行深入研究,并对所提控制策略的控制效果进行验证。

基于优化YOLO算法的多约束条件下视觉伺服系统目标的精准定位

在实际工业环境中完成系统的基本硬件部署后,对在复杂的多约束条件下具有目标特征的图像进行有效识别是视觉伺服系统面临的关键问题。因此,结合视觉伺服系统在复杂环境中目标检测的特点,利用基于YOLO训练方法的目标检测和特征提取一体化网络结构,提出一种将上一帧目标位置与卡尔曼滤波得到目标在当前帧的预测位置做关键点匹配,从而判断预测位置是否存在目标的方法。该方法能够有效提高图像目标特征的检测效率,目的在于克服现有技术在检测速度和成功率上的不足,设计服务于机器人视觉伺服系统总体任务目标的检测框架。对所提方法进行了验证,实验表明:在模拟常规干扰项约束下,利用所提方法目标图像检出成功率可以提升5%以上。

浅析铸造行业多品种小批量生产模式的多约束条件排产

随着铸造行业市场竞争的加剧,对企业生产的技术能力、产品质量等要求越来越高,许多铸造企业的生产模式转化为多品种小批量生产,该模式下生产的产品种类多、批量小、生产中存在的的工艺变更多,导致生产计划执行的有效性变差,这种生产模式的特点给生产计划的制定带来一定的复杂性。本文通过分析铸造行业多品种小批量生产计划制定的几个重要约束条件,如:交货日期、客户等级、关键工序生产能力等,提出了以多约束条件的限制计划排产,可以提高生产计划制定的准确性,使生产资源使用最大化,提高客户满意度。

基于多约束条件遗传算法的雷达网优化部署

为深入研究实际阵地环境对雷达网优化部署的影响和制约,并探讨一种实用高效的优化部署方法,对实际阵地环境下的雷达网优化部署问题进行了深入分析,讨论了部署的简要约束条件及雷达网实际探测能力评估方法,并在此基础上进行了雷达网优化部署的多约束遗传算法设计。通过实例进行了仿真验证,结果表明,所述方法实用高效,对于实际阵地环境下的雷达网优化部署有较大应用价值。

多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化

研究了考虑航路点、禁飞区、热流、动压、过载、控制量以及终端状态等多种约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计问题。分析了采用一般Gauss伪谱方法进行高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计存在的主要问题,为此,提出了轨迹分段优化策略,将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题进行求解。以多约束条件下最大射程轨迹优化为例进行仿真分析,结果表明分段优化方法能够较快地设计出满足各种约束条件的优化轨迹。

多约束条件下的制导律研究综述

随着导弹等制导武器机动能力的增强,制导精度的提高,多约束条件下的制导律研究成为精确制导研究的新热点。简要介绍了多约束条件下的制导问题,重点评述了近年来多约束条件下的制导律研究情况,对目前多约束条件下的制导律设计进行了比较详细的研究,系统分析了各种方法的优缺点,并分析了其可能的研究内容动态和方向,为精确制导技术的发展提供了参考和借鉴。

多约束条件下复垦土壤水分的微波探测及标定

探地雷达(GPR)是一个采用微波技术对地下目标进行无损探测的技术,试验旨在揭示复垦土壤在多盐分及多重金属污染条件下,不同水分系列对探地雷达的影响程度,试验采用中心频率为400 MHz的天线。GPR探测的体积水分含量与烘干法存在较大的误差,在体积水分含量达到40%左右,二者的测量值非常接近,随着水分含量的降低,误差增大。GPR探测的体积水分含量、复垦土壤电导率、复垦土壤孔隙度密切相关。通过拟合,建立了复垦土壤体积水分含量的数学模型。能够提供实时的大田规模土壤水分数据,解决了复垦田块有效灌溉管理关键技术。

多约束条件分布式InSAR编队构形工程优化方法

卫星编队构形是影响分布式InSAR系统DEM性能的关键因素,本文针对天绘二号卫星系统需求提出了一种基于多个约束条件的分布式InSAR编队构形工程优化设计方法。该方法结合工程实际,首先分析并确定了构形设计的多约束条件;然后通过引入了编队相对运动学模型,实现了设计约束的数学描述;最后以构形被动安全性最优为目标,借助蚁群算法对相对运动构形参数进行优化设计。仿真试验表明,文中方法寻优得到的构形设计结果满足工程约束,具备良好的被动安全性,并且该方法的有效性已经过天绘二号卫星在轨飞行验证。

带多约束条件的最优路径选择算法研究

传统的启发式算法把NP完全问题转化成一个能够在多项式时间内求解的P问题,却不能保证每次都得到最优路径。利用拉格朗日松弛法把该问题转换成一个P问题,利用次梯度算法来确定最优解,在降低算法时间复杂度的同时提高最优路径查找的成功率。通过实验和分析,该算法的有效性得到了验证,可以应用在地理信息系统和通信网络中。

考虑多约束条件的磁浮列车节能型永磁电磁磁铁优化设计

为降低悬浮能耗,在不改变中低速磁浮列车F型轨道结构和车辆结构前提下,提出一种适合工程应用要求的全尺寸永磁电磁混合磁铁的结构优化设计方法。给出一种永磁体安装于铁心一侧、永磁体极面积可调整的混合悬浮磁铁方案。根据混合磁铁电磁力的非线性模型,分析承载能力与永磁体的厚度、极面积、最大磁能积以及电磁线圈安匝数的约束关系,提出基于有约束的非线性规划策略的混合磁铁的结构优化设计方法。单转向架试验表明,该新型混合磁铁与常规电磁铁的悬浮能力相当,悬浮功耗显著降低。

多约束条件下的对接机构缓冲参数设计

针对对接机构的缓冲参数设计问题分析了对接机构缓冲过程的限制因素，以“锥－杆”式对接机构为例，建立了对接过程缓冲模型，并依据该模型进行缓冲参数性能分析，提出了缓冲参数设计方法。

基于不同交通工具多约束条件的最短路径算法研究

多约束条件下的最短路径选择可以满足用户的出行需求,然而不同的交通工具在相同起始点下最短路径选择存在很大差异。为了满足多用户的出行需求,基于不同交通工具的多约束条件,对传统的Dijkstra算法进行改进,由传统的基于单约束条件向多约束条件改进,并对最短路径选择的准确程度进行优化。通过实例,验证算法的可行性和准确程度。

多约束条件下的物流枢纽承载能力度量方法研究

为了科学认知和衡量物流枢纽承载能力,充分发挥物流枢纽效能,实现物流枢纽的可持续发展,在资源学等学科领域承载能力理论研究的基础上,运用复杂系统理论,基于物流枢纽网络结构特征,采用系统网络容量计算方法,结合物流枢纽作业流程研究了物流枢纽承载能力基本概念及度量方法,并最终构建了联接线路、作业能力、能源环境等多约束条件下的物流枢纽承载能力度量模型。该模型各约束条件可根据区域实际情况单独使用或者组合作用,能够在一定程度上测算物流节点与联接线路集成耦合、各作业环节相互协同的物流枢纽承载能力。

多约束条件的NURBS曲线自适应前瞻插补算法

针对数控系统加工过程中的刀具抖动和机床震荡等问题,提出多约束条件的NURBS曲线自适应前瞻插补算法。在预处理阶段,根据曲率变化对NURBS曲线进行分段,速度规划采用改进正弦三角函数加减速算法,获取连续和平滑的加加速度曲线;综合NURBS曲线弓高误差、最大法向加速度和加加速度以及机床动力学等多约束条件对进给速度进行自适应调节。在实时插补中,采用二阶泰勒展开式计算插补参数,实时计算进给速度。仿真结果表明,多约束条件能全面且自适应地处理曲率极值点等特殊位置的进给速度,曲线插补输出的弓高误差小于设定的最大值,满足高速高精的加工要求。

多约束条件下的精确制导技术分析

介绍了一种适用于精确制导武器的新型制导律理念——多约束条件下的精确制导技术,讨论了该精确制导技术的特点,分析了其研究价值和基本需求,最后对多约束条件下精确制导需要着重解决的问题进行了研究。

一种多约束条件下的分布式多传感器协同规划算法

在编队作战中,如何对分布在不同作战平台、拥有众多约束条件的传感器进行协同规划,具有重要的研究意义。基于协方差控制的基本思想,运用分布式多传感器航迹融合算法计算协方差矩阵,分析可能存在的多种作战约束条件,提出一种多传感器多目标分配步骤和方法。算法可针对动态变化的目标期望协方差和约束条件,及时地调整分配策略,在保证协方差控制作用的同时,着眼于提高分配结果的稳定性,并对此进行仿真。仿真结果证明了算法的合理性和有效性。