【摘 要】
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“中国制造2025”明确提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。智能制造,调度先行。车间调度作为生产系统运行的核心,是实现制造资源优化配置、快速响应市场变化、高效组织生产过程和降低制造企业生产成本的有效途径,也是实现智能制造的重要技术支撑。为此,本文在基本柔性作业车间调度问题的基础上,对实际调度过程中常见的机器预维护和工件分批两个扩展问题进行深入研究,建
【基金项目】
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陕西省科技重大专项智能制造资助项目(2018zdzx01-01-01);
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“中国制造2025”明确提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向。智能制造,调度先行。车间调度作为生产系统运行的核心,是实现制造资源优化配置、快速响应市场变化、高效组织生产过程和降低制造企业生产成本的有效途径,也是实现智能制造的重要技术支撑。为此,本文在基本柔性作业车间调度问题的基础上,对实际调度过程中常见的机器预维护和工件分批两个扩展问题进行深入研究,建立了批量生产时考虑机器预维护的柔性作业车间调度问题集成优化模型,提出了相应的求解算法,并开发了车间调度原型系统。本文的主要工作内容如下:1.概述了基本柔性作业车间调度问题,建立了数学模型,并对其常用指标、问题特点进行描述介绍,同时对求解该问题的常用智能算法进行介绍。2.针对考虑机器预维护的柔性作业车间调度问题,采用可靠度区间预维护的策略,以最小化最大完工时间为目标,建立集成优化数学模型,并提出多邻域遗传退火算法求解模型。多邻域遗传退火算法前期全局搜索,后期设计基于黄金分割法的多邻域模拟退火算法进行局部搜索,根据温度变化采用不同的邻域结构对初始解进行扰动。3.提出改进的试探法与柔性批量划分的方法将整批工件划分为合理的批次并确定各批次的批量大小,结合可靠度区间预维护的策略,以最小化最大完工时间为目标,建立批量生产时考虑机器预维护的柔性作业车间调度模型,并设计混合遗传算法进行求解。混合遗传算法在遗传算法与模拟退火算法基础之上引入人工蜂群算法用于产生不依赖初始解的新可行解,扩大搜索空间。4.基于本文对批量生产时考虑机器预维护的柔性作业车间调度问题研究,利用C#开发车间调度原型系统交互界面,用于调度数据的管理与调度结果的输出,并实现分批类型与机器预维护类型的选择。后台采用Matlab编写本文设计的可实现机器预维护与工件智能分批的求解算法并打包为DLL供C#调用,用于处理调度系统输入的数据,并将计算结果反馈给C#,调度系统将数据结果以甘特图和具体数值的形式可视化呈现。
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