考虑有限缓存约束的多机器人装配单元调度问题研究

【目的】解决在有限缓存约束下的装配与搬运作业整体调度问题。【方法】考虑单元内缓存容量约束和搬运时间对调度的影响,建立了考虑有限缓存约束的模型,并基于关键路径的改进遗传算法求解该模型,提出了适合该模型的三层编码方式和插入式解码方式,设计了基于关键路径的交叉和变异方法,通过标准测试算例对算法的主要参数进行优化求解,并通过实验验证了改进操作的有效性。【结果】1)各参数对算法求解性能的影响力由大到小依次是:多样性阈值thr、种群大小pop、交叉概率β、变异概率γ、轮盘赌筛选尺度k。2)随着种群规模的增大,能够搜索到最优解的概率更大,但在种群规模增大到150之后此影响将减弱。3)交叉概率β取80%,轮盘赌筛选尺度k取2,变异概率γ取10%较为合适。【结论】1)正逆工序两种初始化方式可以互为补充,通过添加补充种群的方式,可以使得遗传算法具有较好的进化动力并取得较优的计算结果。2)采用基于关键路径的交叉和变异方法,不仅能够提升种群中的信息交换效率,使得种群整体的进化更加优秀,也能够在一定程度上提升算法的局部搜索能力。3)将缓存容量设置为全部待调度工件的20%可以得到较优的调度结果。

订单型机器人冲压单元排样选配与生产调度集成优化

【目的】解决订单式冲压生产中,生产准备周期长、效率低且资源利用率低等问题。【方法】提出一种将排样选配与生产调度进行集成优化的思路来解决上述问题。建立了以最小化中间库存、换模次数、总拖期时间为优化目标的集成优化模型,设计了一种将排样选配与生产调度统一考虑的多层结构编码方法和一种考虑机器人调度策略的解码方法,提出了混合鲸鱼优化算法(HWOA)并应用该算法对此集成优化问题进行求解,然后设计多组测试算例,将HWOA与其他算法进行了对比。【结果】1)HWOA获得的Pareto解是最优解,质量比NSGA-II、HNSGA-II、MOGA、PSO+SA获得的Pareto解都要好;2)HWOA单独运行各算例10次后,从最终的Pareto解集中筛选出来的最满意解结果均较好,符合计算目标。【结论】实验结果验证了该算法的可行性和有效性,相对于其他算法,HWOA在解决IOLS-ORSC问题上具有一定的优越性;文章提出的解码方法考虑了机器人的调度策略,实现了RSC中物料运输任务与生产任务的协调分配;未来可以将几何排版与冲压工艺考虑进来,进一步提高研究的实际应用价值。

机器人制造单元集成式工艺规划与调度方法

文章针对机器人制造单元集成式工艺规划与调度(RMC-IPPS)问题,并考虑其加工次序柔性、加工柔性及工序柔性,提出了一种多层级线性编码的方法,该方法能有效地将RMC-IPPS问题的解用简单的数据结构表示,并实现对问题的整体求解。同时,针对毛坯件/半成品在单元中的转运问题,设计了一种基于贪婪思想的机器人调度策略,该策略每一步都选择当前的最优状态,使生产周期尽量不因搬运工序的存在而产生过多延滞。最后,设计出一种基于外部档案库的NSGA-Ⅱ算法(M-NSGA-Ⅱ),该算法通过外部档案库对非劣解进行二次搜索,以避免种群多样性趋于单一,并通过基准实例与实际生产应用算例对所提方法进行验证,并将改进后的算法与其它算法进行对比。结果表明,相较标准NSGA-Ⅱ算法,M-NSGA-Ⅱ算法的覆盖率为100%;相较文献中的算法,M-NSGA-Ⅱ算法具有更高的覆盖率。

具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题改进遗传算法

为克服传统遗传算法在求解具有柔性加工时间的机器人制造单元调度问题时易出现早熟收敛、冗余迭代等缺陷,提出了改进遗传算法。该算法采用基于工件搬运顺序的染色体编码,并根据调度问题特征,设计构造型启发式算法来生成初始种群,避免了大量不可行染色体的产生,提高了后续操作的优化质量。同时,在交叉变异操作中引入局部邻域搜索,通过对子代邻域的局部寻优提高了算法的收敛速度。最后,分别应用该算法和传统遗传算法求解六个基准案例,实验结果验证了该算法的有效性。

基于遗传算法的机器人作业单元布局优化

针对机器人作业单元内设备的布局问题,提出了一种基于遗传算法的优化布局方法.引入了工程师的经验和知识描述布局过程中的作业单元空间及机器人运动学约束,减小了优化空间,提高了算法的收敛速度.基于压铸作业的实例研究结果表明了该方法的有效性.该方法已与商业化的机器人编程与仿真软件相结合,表现出了较高的实用价值.

机器人制造单元调度问题研究综述

机器人制造单元在钢铁冶炼、半导体制造和印刷电路板电镀处理等制造行业的应用日益广泛。分析了机器人制造单元调度问题的复杂性,详尽阐述了机器人制造单元调度问题的分类,系统地总结了机器人制造单元调度算法的研究现状,最后指出了该领域研究存在的问题以及未来可能的研究方向。

无等待多机器人制造单元调度模型和算法研究

为解决无等待多机器人制造单元的调度问题,应用禁止区间法,建立了无等待多机器人制造单元调度的数学模型。在分析模型的基础上,证明了问题的最优周期长度必定是某一个特定的周期长度值。提出了基于图论的算法,并以此验证这些特定的周期长度值的可行性。以上述工作为基础,为无等待多机器人制造单元开发了能求解最优解的多项式调度算法,并以自动化印刷电路板电镀生产线为例,对提出的模型和算法进行了验证。

多工件类型的无等待机器人制造单元调度研究

首先将加工多工件类型的无等待机器人制造单元调度问题分解为两个相互联系的子问题:(1)多类型工件进入系统的排序问题;(2)机器人搬运作业的排序问题。从解决工件使用工作站和机器人可能发生的冲突入手,以工件进入系统的时间为决策变量,利用禁止区间法建立了问题的数学模型,并开发了一基于图论的动态分枝定界最优算法。最后,通过一自动化印刷电路板(PCB)生产线和随机算例验证了算法的有效性。

煤矿井下钻锚机器人布网单元设计与仿真

针对现有煤矿井下巷道成型永久支护速度慢、效率低、危险性系数较高、人员参与较多等问题,论文提出了一种钻锚机器人,并对其布网单元进行设计,通过SolidWorks对其进行三维建模,并对关键部件的受力情况在ANSYS中进行有限元分析计算;在ADAMS中建立了钻锚机器人布网单元简化样机模型,并对其抓网、运网动作进行运动学仿真分析。结果表明:钻锚机器人布网单元整体结构设计合理,满足支护片网单张稳定抓取、移动、顶放姿态要求,且布网单元机械手的关键部件符合刚度、强度要求。

弧焊机器人焊接单元研制

从汽车焊接零件的产品特点及焊接要求出发 ,结合研制的弧焊机器人焊接单元的使用情况 ,分析了系统构成及系统特征 ,着重研究了机器人焊接夹具的设计、电气控制系统的配置、焊接工艺的选定等 .

求解机器人制造单元调度问题的化学反应优化算法

针对多类型工件加工机器人制造单元调度NP难题,提出一种局部搜索的化学反应优化算法。该算法采用基于迭代次数的线性排序选择,维持解的多样性;构建紧后工件阻塞时间最小化交换的邻域结构加快收敛速度。此外,该算法主要参数由正交试验获得。通过求解随机产生的算例,仿真结果表明,化学反应优化算法优于遗传算法,提出算法较化学反应优化算法能更有效地搜索到更好解。

改进的求解机器人制造单元调度问题的化学反应优化算法

针对具有阻塞约束三机器、单机器人机器人制造单元调度问题,设计了改进的化学反应优化算法。该算法以工件输入顺序为编码方法,以提出的顺序插入算法进行初始化,利用局部搜索增强了寻优能力。最后,分别用该算法和CPLEX12.4、最小化最小工件集周期算法和遗传算法求解随机产生的算例,仿真结果验证了该算法比其他3种算法更有效。

柔性Job Shop类型机器人制造单元调度研究

柔性Job Shop类型机器人制造单元调度问题是一类新的具有广泛工程应用背景而又极富挑战的调度问题,引起了学术界和工业界的极大关注。文中分析了柔性Job Shop类型机器人单元调度问题的内容与特点,并以模具生产为背景,构建了一种以工件组最大完工时间最小为目标的Job Shop类型机器人单元调度模型,进而提出了一种混沌量子粒子群算法(CQPSO)用于模型求解。该算法在量子粒子群算法(QPSO)基础上,引入改进的Tent混沌映射机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,克服了其易陷入局部极小值的缺点,提高了算法求解效率。仿真实验结果表明,CQPSO算法在求解柔性Job Shop类型机器人调度问题方面具有较大的应用优势。

基于Web Services和MMS的机器人制造单元异构设备通讯研究

为解决机器人制造单元内异构设备信息传递问题,首先,提出了具有自治和协作能力的设备处理器模型;其次,对设备处理器的信息传递机制及模型和通信服务接口进行设计;最后采用统一建模语言UML分别对机床处理器、机器人处理器以及缓冲区处理器进行整体设计,为机器人制造单元异构设备通信提供了新的途径。

求解阻塞混流生产机器人制造单元调度问题的分支定界算法

针对阻塞混流生产机器人制造单元调度问题,为了同时优化机器人运行顺序和工件加工顺序,提出了分支定界算法。首先,定义机器人活动,将双排序转化为单排序;其次,构建顺序插入规则生成可行解;最后,依据顺序插入规则,设计了分支过程。通过计算随机生成算例,计算结果表明:工作站个数为3时,分支定界算法得到的目标函数值与CPLEX相同,但平均运行时间比CPLEX降低38.58%,证实了分支定界算法的有效性;工作站个数大于3时,与CPLEX相比,在同等时间内,有85.19%的算例搜索到更好解,因此,对于大规模情形,分支定界算法更有价值。

不同支配关系的NSGA-III算法在机器人制造单元调度问题中的应用

随着经济的发展,机器人制造单元对制造行业的生产效率和生产质量有很大提高.相对于传统的柔性制造单元,带机器人搬运的车间的调度问题还考虑了加工物料的搬运环节.因此,生产调度所面临的问题越来越复杂.针对Pareto支配关系在高维多目标优化中的支配能力不足,本文将Lorenz支配和CDAS支配分别与NSGA-III算法相结合,并首次应用到带机器人制造单元的高维多目标车间调度问题上来.考虑到现代生产过程的复杂化,本文提出对最大完工时间、加工总能耗、交货期提前量、延迟量、生产总成本等多个目标同时进行优化,用于确定机器人工作时操作状态和搬运顺序,提高生产效率.通过实验发现基于Lorenz支配和CDAS支配的NSGA-III算法在该生产调度问题上比传统的NSGA-III在解的收敛性和均匀性上表现更优.

阻塞混流生产机器人制造单元调度问题可行解性质研究

针对阻塞混流生产机器人制造单元调度问题的可行解性质进行研究。首先,定义了机器人活动,将机器人运行排序和工件加工排序转化为机器人活动调度,将二维调度问题转化为一维调度问题;其次,提出了可行机器人活动调度概念,给出了几个等价定义;最后,给出了可行机器人活动调度经过一定变换,仍然是可行调度的条件。这些性质为优化算法的设计提供了理论基础。

双层束搜索算法优化机器人制造单元调度问题

针对混流生产阻塞机器人制造单元调度问题,给出了可行机器人运动插入法,构建可行解。依据可行机器人运动插入法,提出双层过滤变宽度束搜索算法进行求解。搜索过程利用局部评价函数和全局评价函数对节点进行两次择优选取。通过计算随机生成算例,仿真结果表明,相对于以分支定界算法产生的可行解进行变邻域搜索、分支定界算法、局部评价函数束搜索算法、全局评价函数束搜索算法和双层过滤定宽度束搜索算法,双层过滤变宽度束搜索算法不但能显著提高搜索效率,而且解的平均改进度分别为3.07%、6.07%、7.79%、12.62%、14.47%。

带机器人制造单元的作业车间调度仿真

针对带有机器人制造单元的作业车间调度优化问题,在若干加工机器上可以加工具有特定加工工序的若干工件,并且搬运机器人可以将工件在装卸载站与各加工机器间进行搬运.在实际生产过程中,由于不确定性,特别是带有存货的加工单元,要求工件的完工时间在一个时间窗内,而不是一个特定的时间点.因此针对此情况的作业车间,考虑到其在求解问题过程中的复杂性和约束性等特点,研究了在时间窗约束下,目标值为最小化工件完成时间提前量和延迟量的总权重.提出了一种将文化基因算法与邻域搜索技术(变邻域下降搜索)相结合的改进元启发式算法,在求得最优目标值的同时,可得到最优值的工件加工序列及机器人搬运序列.通过实验结果表明,所提出的算法有效且优于传统文化基因算法与遗传算法.

基于机器人制造单元优化配置的循环图法

阐述了基于机器人制造单元的生产率及优化配置的基本条件．提出了用循环图来选择基于机器人制造单元的优化配置的思想和方法．并对采用成组工艺时的柔性生产线的优化配置进行了讨论。