基于遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题研究

为兼顾混合装配线平均负荷平衡和瞬时负荷平衡,提出了一种综合运用遗传算法和仿真分析的混合装配线平衡问题的求解方法。首先,基于综合作业顺序图和多品种产品在每个作业任务上的平均作业时间,采用遗传算法求解混合装配线平衡问题,其优化目标是均衡各工作站平均作业时间;然后,对遗传算法求解的一组较优解,从瞬时负荷平衡方面进行仿真分析,其优化目标是最大化各工作站利用率;最后,综合两个优化目标确定混合装配线平衡问题的最优解。通过算例分析,验证了求解方法的有效性。

基于混合遗传算法的混合装配线排序问题研究

为使混合装配线有效运作,研究了混合装配线的生产排序问题。以装配线上各种零部件消耗速率均匀化和最小生产循环周期最短为优化目标,描述了多目标排序问题,并建立了优化模型。针对基本遗传算法在求解排序问题时的早熟收敛问题,提出一种改进混合遗传算法。该算法借助模拟退火算法思想对适应度尺度进行调整,使遗传进化初期削弱种群中个体适应度差异,而在遗传进化后期强化种群中个体适应度差异,以提高对最优解的搜索能力。同时,根据个体适应度自动调整遗传操作参数,既保存了种群中的优良个体,又不失个体的多样性。最后通过案例分析验证了算法的有效性。

考虑流水线平衡的混合装配线排序

针对传统平准化模型的缺陷,考虑流水线平衡对混合装配线排序的影响,以流水线平衡得到的工作站时间为基础,按照产品产出时间来衡量物流的平准化排序,建立了基于流水线平衡影响的平准化排序模型,并对一个实例进行了数值分析。提出的平准化模型克服了传统混合装配线排序研究中的不足,把流水线平衡和产品排序有机结合起来,更加符合问题的实际背景。

混合装配线上物料供应的平准化排序

生产的同步化和均衡化是准时制系统的一个重要特征 ,物流的平稳是准时制系统的基础。文章从供应链的角度探讨准时制系统供应物流问题 ,建立准时制系统中混合装配线上产品的各个层次物料供应速率平准化的目标和数学模型 ,运用模拟退火 (SA)方法来设计混合装配线的投产排序算法。

面向防错的混合装配线物流监控

从装配过程的物流控制角度出发,提出了混合装配线主物流和辅助物流的控制策略和方法,给出了详细的数学模型。设计实现了基于装配过程物流控制的防错方法,提供了提高装配质量的手工混合装配线防错控制系统。结合某企业的变速器装配线,给出了系统的应用说明。

混合装配线装配质量控制方法研究

混合装配线因其低成本和灵活性的特点,而被企业界越来越多的采用.如何在混合装配模式下,保证产品的零缺陷,是混合装配线需要首先解决的问题.而采用计算机集中控制的网络技术,结合光幕传感器的Poka-yoke系统的应用,便成为了一种保证产品装配质量的可行的方法.在详细研究了这种方法特点的基础上,建立了此方法的应用模型,并在某变速器生产企业得到了很好的应用.

基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.

具有工作站数量约束的多人工作站混合装配线平衡问题研究

针对装配线设计或改造过程中存在的因场地或成本原因导致的工作站数量不易变更的问题,研究了节拍已知情况下,具有工作站数量约束的多人工作站混合装配线平衡问题,建立以装配线总人数最小、工人负荷量标准差最小、各产品在各工作站装配时间与节拍之间的标准差最小为目标的数学模型,设计了一种结合差分进化的多目标混合遗传算法对该问题求解。通过案例计算以及与其他算法的对比分析表明,本文算法在收敛性和综合性能方面优于NSGAII和DEMO,在装配线人数和工人负荷标准差方面优于Roshani和Nezami提出的算法。

混合装配线平衡问题的启发式算法

在现代制造业中,装配线平衡具有重要意义,它直接影响到整个生产系统的效率.本文首先回顾了装配线平衡问题研究的历史,对主要方法进行了介绍和总结.其次,对实际中广泛应用的混合型装配线,提出了平衡优化数学模型,并给出了较为实用的启发式平衡方法.最后,对需要进一步研究的问题和未来发展趋势作出了展望.

解决混合装配线平衡问题的多目标遗传算法研究

混合装配线平衡问题是近期研究的热点,而工人的合理分配则是解决该类问题的关键.将解决混合模型装配线平衡问题扩展到基于工人分配的装配线平衡问题,包括任务的分配和工人的分配两个子问题.采用基于随机密钥的编码方法和先进的适应特定染色体结构和MALB-WA问题特点的遗传算子来解决该问题,最后通过数值实验验证该方法的性能.结果表明,该方法提高了解的质量,同时其收敛性优于其他现有的GA算法.

混合装配线平衡中的工效学和装配空间联合优化研究

针对混合装配线的平衡优化目前主要是以提高生产效率为目的,很少同时考虑操作者的工效学负荷和装配空间限制等因素的问题,本文从操作者的作业负荷和空间约束两个方面出发,以最小化工位个数和平滑指数为优化目标,构建考虑工效学和空间约束的装配线平衡优化模型,采用遗传算法获得最优解;最后,通过实际案例做对比分析,验证了模型和算法的有效性。

混合装配线过程平衡研究与仿真

生产过程的混合装配线平衡问题,分为在确定条件下的最小生产循环单元的静态平衡问题和不确定条件修正过后的动平衡问题.针对确定工位条件下的混装生产线,构建其静态平衡模型,分析不确定因素,并以操作工人的操作时间不确定性为例,研究时间不确定性动态平衡.利用Flexsim软件,通过仿真进行了验证.相关实验验证了上述方法和结论的正确性.

TOPSIS方法在多目标混合装配线排序中的应用

介绍了混合装配线排序问题的意义,论述了排序问题与决策问题间的关系,重点研究TOPSIS方法在多目标决策问题中的应用,该方法原理清晰,计算方便,克服了其他方法客观性差、假设条件多等缺点,为最优排产顺序的选择,提供了一种比较有效的方法。

混合装配线平衡与优化的研究

提出混合装配生产线的两种平衡求解方法:理论建模和动态仿真建模。首先以某装配线为研究对象,以使工作站的时间与负载的差距最小为平衡的目标;其次采取改进的Petri网法进行求解,应用仿真软件建立动态模型;最后通过比较,结果表明综合运用这两种方法是求解混合装配线平衡问题较有效的方法。

基于仿真优化方法的混合装配线平衡

针对混合装配线平衡问题传统求解方法的局限性,提出采用仿真优化方法求解该问题。基于最小化工作站和仿真优化方法,分别建立以均匀化各个工作站平均负荷和瞬时负荷为目标的数学模型和仿真模型,并设计了遗传算法作为优化算法。根据仿真优化的原理构建了仿真优化系统并针对系统运行费时的特点,提出了相应的改进方法。通过实际例子验证了方法的可行性。

基于NSPSO算法的混合装配线平衡问题多目标优化

不同品种作业元素的作业时间差异经常引起混合品种装配线的工作站瞬时负荷瓶颈问题,依据给定的排产顺序,兼顾装配线平均负荷和瞬时负荷,考虑不同品种作业元素的作业时间差异对装配线平衡的影响,建立了以最小化工作站内装配时间波动、工作站负荷平滑指数及装配线超载时间为目标的混合品种装配线平衡模型,并设计了基于非支配排序的粒子群优化算法(NSPSO)。实例验证表明,基于非支配排序的粒子群算法在求解大规模混合品种平衡问题方面比遗传算法具有更高的求解质量和求解效率。

混合装配线平衡问题的建模与分析

提出混合装配线的两种平衡:静态平衡和动态平衡,首先以最小化工作站的节拍与负载的差距为静态平衡的目标,其次以某家电产品总装配线平衡为例,分别应用两种启发式算法进行求解,应用仿真软件建立动态模型,最后把启发式算法得出的静态平衡与动态随机平衡相结合对这一实例进行求解,结果表明这是一种求解混合装配线平衡问题较有效的方法。

多目标混合装配线平衡方法优化

在产品制造业中,混合装配线平衡具有重要意义,直接影响产品生产效率。为了实现多目标混合装配线平衡,需要建立以均衡不同工作区平均作业时间为优化目标,生产节奏约束、优先作业关系等为约束条件的多目标混合装配线平衡数学模型。传统优化方法主要考虑不同工作区作业任务的分配,尽可能地减少作业时间,但忽略了生产节奏约束、优先作业关系等约束条件,导致装配线瞬时负荷不平衡、装配线利用率低。针对以上问题,提出一种多目标混合装配线平衡优化方法。依据计划期对不同类型的产品需求量确定其生产节奏,以均衡不同工作区平均作业时间为优化目标,生产节奏约束、优先作业关系等为约束条件,对混合装配线平衡问题构建数学模型,采用多种群遗传算法对问题模型进行求解,通过种群间的选择、交叉变异操作确定模型的最优解。实验结果表明,所提方法有效提高了混合装配线的利用率和平衡率,达到了装配线瞬时负荷均衡的目的。

防错技术在发动机混合装配线中的应用

在多产品混线装配生产的趋势下,防错技术有着非常重要的意义,如果没有防错控制技术的应用,那么产品的制造过程就会导致较低的产品合格率和较高的制造成本。

改进遗传算法在混合装配线平衡问题中的应用

为满足顾客对产品个性化的需要,越来越多的企业采用多种小批量的生产模式,逐步设计和建立起了混合装配生产线,而如何确保混装线负荷平衡是一个十分重要的问题。对此,本文提出了一种基于自适应遗传算法的解决方法,能够很好地解决简单遗传算法易早熟的问题,为混合装配线的设计和优化改进提供有效依据。