面向模型粒度控制的多分辨率建模方法

多分辨率建模仿真技术已经广泛应用在各个领域,目前的多分辨率建模仿真方法不能有效、系统、全面地解决4个关键问题:分辨率控制、模型一致性、信息损失和跨分辨率交互。针对复杂系统多分辨率建模的4个问题,提出了一种面向模型粒度控制的多分辨率建模方法。该建模方法的核心是2个建模组件:分辨率状态图和分辨率连接桥,前者利用Unified Modeling Language(UML)状态图控制由模型交互、人机交互和资源优化等触发的模型粒度变化,后者对多分辨率模型之间的关系进行独立全面的解耦建模,实现了基于信息差的解聚聚合以及一致性维护。利用系统变阶问题验证面向模型粒度控制的多分辨率建模本文的建模方法。

不确定条件下炼钢-连铸生产调度的两阶段鲁棒优化方法

根据炼钢-连铸生产过程的特点,建立一种考虑加工时间和运输时间不确定性的两阶段鲁棒优化模型,即在第1阶段确定排序和指派变量,在第2阶段确定时间变量.针对两阶段鲁棒优化问题的复杂性和非线性难点,运用线性对偶理论将其转换为最差场景下的网络优化问题.针对简化后的网络优化问题,提出一种基于协方差自适应进化策略(covariance matrix adaptation evolution strategy,CMA-ES)的求解算法,并引入基于瓶颈浇次的重启策略以提升其搜索效率.最后,基于不同规模的测试实例进行模型灵敏度分析及算法对比测试.计算和统计结果验证了所提出的调度模型在不确定性条件下的有效性及改进CMA-ES算法的竞争性.

长材(棒线材)库区智能化无人化管控技术

轧钢库区自动化水平低、劳动定员多、操作环境恶劣、安全生产和职业健康风险高、作业规范化和生产效率低,是严重制约轧钢产线智能无人化发展的瓶颈.近年来国内外研究机构逐步实现了针对带卷的智能无人化管控技术.而在占钢铁产能45%的长材领域,该技术未能成功实现应用.针对长材密集多层堆放、物料形变与位移导致定位困难、库位变动、高节奏生产等技术难点,通过开展长材库区多源信息感知、机器视觉驱动天车精准控制、多智能体协同优化调度、库区区域智慧集控几方面工作,建立了成套长材(棒线材)智能化无人化管控技术与设备,实现棒材智能库与高线智能库的首创应用示范,经济效益与社会效益显著,推广前景广阔.

轧钢成品库无人天车与货车调度协同优化

为了研究轧钢库区货车入库高效调度和无人天车作业合理分配协同优化问题,针对轧钢成品库区产品多品种小批量、出入库频繁等特点,建立了以订单服务时间最小为目标的整数规划模型,然后通过仿真试验对天车分配规则进行学习,并在不同订单规模下对经验规则、遗传算法和自适应遗传算法3种调度方法进行了对比试验。试验结果和现场验证均表明在各个订单规模下自适应遗传算法调度方案能高效准确地找出最优调度方案,从而为钢厂无人仓库天车调度进行指导,有效地优化了仓库物流库存管理。

基于组件的多分辨率动态结构建模与仿真

针对复杂系统仿真中模型需要根据环境自适应改变,导致不同分辨率模型之间的一致性和并发性问题,该文提出了基于组件的多分辨率动态结构(CMDS)建模与仿真方法。该方法从高层统一控制系统动态结构变化,利用分辨率状态图实现系统仿真模型交互一致性,通过组件端口自适应技术达到系统仿真前后状态一致性。并在此基础上,设计了模型结构快速重构算法。最后以大系统变结构问题为例,表明CMDS能够充分利用不同分辨率模型的优势,依据具体的计算资源选择合适的分辨率模型,兼顾速度和精度。

一种考虑能源约束的炼钢-连铸调度优化方法

针对碳达峰、碳中和背景下炼钢-连铸生产调度须要重点考虑的能源约束问题,结合钢铁生产能量流和物质流耦合的特点,在设定工序能源负载约束的基础上,建立了同时追求最大完工时间和总等待时间最小化的多目标生产调度优化模型.然后运用适应度分层进化和先知种群策略改进非支配排序多目标遗传进化算法(NSGA-Ⅱ),基于实际炼钢-连铸生产调度实例的数值计算结果表明:所提多目标优化调度模型能够在能源约束下完成生产调度优化,先验知识和分层进化策略较显著地提升了算法NSGA-Ⅱ的性能.

多粒度制造服务建模与调度方法研究

针对制造服务中资源多层次、多类型、异构性、自主性、地理分布等特性,提出了包括基本信息、协作关系、制造能力、服务质量和制造知识的资源统一描述模型,以及包括同构聚合和异构聚合两种模式的多粒度制造资源建模方法.为解决多层次异构性制造资源的共享和高效利用的问题,考虑制造服务聚合中时间、费用、可靠性和可持续性等多方面需求,通过加入精英集及K均值聚类算子,设计基于K均值聚类的改进多目标遗传算法(KGA),并在复杂产品装配云仿真平台上与多目标粒子群优化(MOPSO)算法和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行性能比较.实验结果表明:通过多粒度聚合,制造任务与服务资源能更快速地进行匹配和调用,在服务可靠性和可持续性指标上的结果也更优.

基于资源流的云制造研究综述

为全面了解云制造的研究现状以及未来发展趋势,以云制造系统运行过程中的资源流为主线对其研究成果进行综述.结合文献计量法和引文分析法,对从Web of Science和中国知识基础资源数据库(CNKI)检索到的文献成果进行定量和定性分析.首先阐述云制造理论研究基础;然后分析资源流动过程中资源服务化和资源配置阶段的研究现状,总结各个阶段的研究现状和不足;最后讨论新技术的应用及面临的挑战,并对未来的研究方向作展望.