考虑能耗节约的集装箱码头装卸设备集成调度

针对自动化集装箱码头中岸桥与人工智能运输机器人(ART)的集成调度问题,依据作业阶段将设备能耗划分成多个表现形式,构建以最小化岸桥和ART的总能耗为目标的整数规划模型。为提高求解质量,提出一种具有重组变异和随机扰动的自适应粒子群算法。根据不同时期的搜索需求,对惯性权重实行自适应调整;并引入随机粒子增强个体的交互能力,结合迭代进程对最优粒子实施不定维更新,为其摆脱局部困境提供更多机会。最后,以天津港北疆C段自动化集装箱码头为研究背景设计了不同规模算例,将改进算法与GUROBI求解器以及其他算法进行比较,验证了模型和算法的有效性。结果表明,随着岸桥和ART的配置数量逐渐增加,作业进程加快,码头总能耗分别呈现降低和先降后升的趋势;此外,相比于传统的调度模型,所提方法能够在较短的完工时间里节约更多的作业能耗。

电商物流多周期库存配送联合决策模型及算法

针对电商物流系统中由多供应商、多配送中心、多客户构成的三级供应链,考虑多产品、多周期和不确定需求等因素,构建了库存配送联合决策优化模型,并设计了启发式改进蚁群算法求解该NP难问题。该算法将原模型拆分为库存优化和配送优化两个子模型,通过对每个子模型的求解得到原问题的近似最优解,结合算例进一步验证了模型及算法的有效性。研究结果表明,通过平台的整合协调作用,存在使得供应链运作成本最低的最佳定期订货策略及最优取货与配送路径;而且,单位产品单位时间库存成本、配送车辆行驶路径总长度对产品订货周期具有正向影响,车辆装载能力对产品最大库存水平具有正向影响。

允许退货的Supply-hub集成物流服务回购契约能力协调模型

基于Supply-hub和3PL构成的两级物流服务供应链系统,研究需求不确定条件下Supply-hub提供集成物流服务能力协调决策问题。考虑存在客户退货和3PL允许能力回购的情况,建立了允许退货的Supply-hub集成物流服务回购契约模型,利用Leibniz法则求得系统达到协调状态时最优物流服务能力订单量、回购价格及供应链各成员期望收益的解析解。算例分析进一步验证了模型的有效性,敏感性分析表明客户服务水平和固定3PL服务订单满足率等关键参数对该决策问题的最优解具有重要影响。

零售商主导闭环供应链混合回收渠道选择决策

为研究奖惩机制下零售商主导闭环供应链中各参与主体的回收渠道最优决策问题,运用博弈论建立4种奖惩机制下具有竞争性的双渠道销售和多渠道回收闭环供应链模型,对比分析了4种混合回收模式下供应链成员利润、整个供应链系统的利润和回收水平。研究表明:废旧产品回收价格系数与回收渠道竞争系数之比较小时,制造商会选择制造商和第三方回收商这一混合回收渠道,此时供应链存在不稳定性;反之,制造商会选择制造商、零售商和第三方回收商这一混合回收渠道,此时供应链具有长期稳定性。单位奖惩因子和销售渠道模式不影响供应链各成员的最优回收渠道决策。

长江集装箱多式联运路径优化动态规划算法

考虑不同货流运输需求及其时间窗约束,研究长江集装箱多式联运路径优化问题,以运输总费用最小为目标构建数学模型,提出基于深度优先遍历的两阶段多式联运路径优化动态规划算法。第一阶段通过网络遍历提供所有货流可行路径方案集,作为第二阶段的输入完成多式联运路径优化。算例研究结果表明,动态规划算法可实现模型有效求解,适当调整时间窗约束或班次信息可降低多式联运费用。

件杂货码头连续泊位调度与货场分配

件杂货装卸作业本身的复杂性导致其码头作业组织较集装箱码头更为复杂.采用两阶段分层方法求解件杂货码头连续泊位调度与货场分配问题.第1阶段考虑泊位等级、潮汐动态、货物水平运输距离,以水平运输周转量最小为目标构建连续泊位调度模型,确定船舶靠泊位置;第2阶段考虑作业线间作业量均衡和最小化所有作业线的最大作业完工时间构建货场分配模型,缩短船舶在港作业时间.针对构建模型分别设计求解方法,提出两种不同调度策略确定船舶进港顺序.最后通过算例试验,在验证方法有效性的同时对不同策略下调度方案进行对比分析.

港航多视角下内河集装箱船舶配载决策

为满足内河集装箱运输中船舶航线配载实际决策需求,从港方和船方多视角出发,提出港航多视角下船舶航线配载决策方法。基于问题分析与特征提取构建考虑港方和船方双方利益的港航多视角下的船舶配载决策模型。考虑到问题的多目标优化特性,设计一种带模糊关联熵的启发式算法进行多目标并行寻优。通过算例实验验证了模型与算法的可行性与有效性。

饲料吨袋全自动卸料机翻转框架的优化设计

针对振动电机的激励对饲料吨袋全自动卸料机翻转框架在卸料工况卸料时产生的影响,对翻转框架的结构进行优化。采用ANSYS Workbench软件对饲料吨袋全自动卸料机翻转框架进行模态和谐响应分析。得到了激励频率与翻转框架薄弱部位的变形、应力之间的响应曲线,确定了翻转框架敏感频率范围在35 Hz和66 Hz附近,最大变形量和应力值分别为4.71 mm、450 MPa,翻转框架薄弱处优化后的最大变形量和应力值分别下降了30%和49.3%,所对应的敏感频率范围在41 Hz和76 Hz附近,当激励频率为76 Hz时,最大变形量和应力值分别为2.35 mm、116.8 MPa。通过综合分析,优化后的翻转框架的最大变形量和应力值均满足翻转框架的衡量标准,同时其动态特性也得到了提高,为饲料吨袋全自动卸料机样机的制造和后期优化提供了参考。

添加气膜孔对镍基单晶合金DD6蠕变寿命的影响

本研究在外加应力为200 MPa、温度为1 000℃的条件下,对镍基单晶合金DD6带气膜孔试样(飞秒激光环形扫描与旋切扫描相结合加工而成)和不带气膜孔试样进行了蠕变实验。实验结果显示,带气膜孔试样的蠕变寿命显著短于不带气膜孔试样的蠕变寿命。借助扫描电镜和透射电镜对试样蠕变前、后的微观结构进行观测发现:不带气膜孔试样的变形机理为位错在塑性比较好的基体相内(γ相)均匀滑移;而带气膜孔试样由于变形主要集中在孔周围,位错大量增殖交叉,从而在γ/γ′两相界面处产生极大的应力集中,直接将强化相即脆硬相(γ′相)剪切贯穿,导致裂纹快速扩展,合金的蠕变寿命显著缩短。

考虑机器能耗的绿色作业车间调度问题

针对传统作业车间调度,在保证交货期的前提下,以机器能耗最小为目标研究带有关机/重启策略的绿色车间调度问题。首先建立数学规划模型,然后在遗传算法的框架下,根据问题特点提出了一种局部调整的解码方式,在排产时进行工序的移动并确定其开始加工时刻。最后进行小规模算例运算,验证数学规划模型的有效性,再利用算例对基于局部调整解码和顺序解码的遗传算法进行对比测试,结果表明提出的局部调整解码可以在降低机器能耗的同时提高求解效率。

考虑工序刚性约束的自动化装配生产线多目标优化研究

为了对具有工序刚性约束的装配线进行优化配置,提出一种基于并行工位设计和装配序列规划的自动化装配生产线多目标优化方法,主要包括:①针对工序刚性约束的自动化装配线的特殊性,搭建了以成本和生产节拍为多目标的装配线优化数学模型;②针对数学模型中决策变量的离散性特点,提出基于随机键的两段式编/解码方法,综合考虑了装配工艺中的优先关系、直接优先关系、完全分配约束和最大并行度限制等,实现了对工序刚性约束的描述;③将基于拥挤度的Pareto评价方法嵌入回溯搜索优化算法,实现了工序刚性约束下的装配线多目标优化;④通过断路器自动化装配线进行案例验证。结果表明,在装配生产线上各作业元素时间和设备单元成本固定且均已知的条件下,所提出的方法能够为该类装配线计算出最优配置方案,且将计算出的优化配置方案(成本517.5万元,节拍3.2秒/级)与现有方案(成本636.0万元,节拍5.4秒/级)对比,发现生产效率提高了40.7%,装配线成本降低了18.6%。

装配作业车间的JIT调度研究

虽然作业车间调度问题在过去几十年里已经得到了广泛而深入的研究,但大部分研究都是以正规指标(Regular measures)最小化为目标。正规指标的调度只需要将工序尽量提前即可。相对于正规指标,最小化提前和延迟成本之和等则属于非正规指标(Non-regular measures)。对于非正规指标调度,将所有工序尽量提前并不能优化目标,其调度方案的生成过程必然更加复杂。针对提前和延迟成本最小化这类非正规指标问题,将研究对象从作业车间调度(Job shop scheduling,JSP)扩展到了装配作业车间调度(Assembly job shop scheduling,AJSP),以更广泛地探讨求解此类问题的一般规律。设计了一种三阶段调整的启发式算法以生成调度方案,并结合遗传算法的求解框架进行了分析。通过与最优解结果对比,证明该启发式算法的效率和有效性。另外,试验结果也揭示了不同求解因子对求解效果的影响,为后续研究提供参考。

基于颗粒动力学理论的气力输送特性研究

考虑气力输送过程中气体与颗粒间的曳力作用、升力作用、颗粒与颗粒间的碰撞以及颗粒与壁面的碰撞对气固两相流的影响,采用双流体欧拉模型与颗粒动力学相结合的方法对多尺度和不同工况条件下垂直提升管内的管程特性进行了计算分析,以期揭示气力输送过程中的运动规律。通过对初始物理模型的验证,后期计算得到了不同参数情况下的气相速度、固相速度、气相湍动能以及管程压降值的分布特性。结果表明:固体之间的碰撞大都聚集在近壁面处,镜面反射系数对于管程压降的影响较大,但对两相速度分布没有太大的影响;颗粒粒径的增加导致了相间滑移速度和颗粒表面积的增加,输送过程中所受到的阻力也随之升高;随着固相颗粒体积分数的增加,碰撞和冲击的剧烈程度就会上升,因此也会损失更多的能量,当体积分数越低时,颗粒密度对压降的主导作用也会越小。

颗粒凝聚力对筒仓装卸过程影响的研究

考虑到散体颗粒的凝聚力特性对筒仓装卸过程的影响,运用离散元分析方法对散体颗粒在筒仓中的堆积与流动过程进行计算分析,以期揭示筒仓卸料的内在机理。研究采用线性粘附接触模型和Herz-Mindlin无滑动接触模型进行数值模拟,得到了不同黏聚能量密度下颗粒在筒仓堆积过程中的力链分布、接触力变化,以及卸料过程中不同颗粒层的流动状态、速度分布和质量流率等相关评价指标。结果表明:在堆积过程中颗粒的接触矢量呈网状分布类似于桁架的结构,凝聚力使得接触力密度变得不均匀,但在颗粒堆积稳定后呈现出与干燥颗粒堆积力链分布相似的情况,颗粒黏聚能量密度由0变化至40 000J/m^3时法向接触力和切向接触力的变化量差异明显;在卸料时,凝聚力会造成颗粒流动的滞缓性;颗粒卸料的质量流率与颗粒间的凝聚力成反比。这对准确预测颗粒凝聚力对筒仓装卸过程所带来的影响,以及提高筒仓卸料效率具有重要意义。

逻辑与模型数据并行计算的数字孪生车间系统快速架构方法

为提高数字孪生车间系统运行过程中映射关系的忠实性与实时性,提出一种逻辑与模型数据并行计算的数字孪生车间系统快速架构方法。采用车间物理信息建模的方式描述模型和逻辑信息并搭建数字孪生车间的构建规则,分别对系统静态模型数据和动态逻辑数据进行建模分析,将静态模型顶点、面片等数据作为数组发送至GPU常量缓存区,在缓存区中通过矩阵转换预设静态孪生模型在虚拟空间中的位置变换,通过GPU常量缓存区和预置变换对静态模型数据进行并行处理,提升计算效率。验证结果表明,在相同的工艺逻辑数据和模型数量条件下,所提出的孪生系统架构方法可以将GPU使用效率由43%提升至86%,运行帧数由22.6提升至387.0,大幅提升数字孪生系统的执行效率和性能。