【摘 要】
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车间调度是制造过程中的重要组成部分,工艺规划与车间调度集成优化可有效解决加工生产中的串行等待和调度瓶颈等问题,对于缓和加工资源冲突、提升制造效能有着突出成效。在此基础上开展考虑节能减排的工艺规划与车间调度集成方法研究,对于节约能源实现低碳制造具有重要意义。为此,本文在研究工艺规划与车间调度集成(Integrated Process Planning and Scheduling,IPPS)的基础上
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车间调度是制造过程中的重要组成部分,工艺规划与车间调度集成优化可有效解决加工生产中的串行等待和调度瓶颈等问题,对于缓和加工资源冲突、提升制造效能有着突出成效。在此基础上开展考虑节能减排的工艺规划与车间调度集成方法研究,对于节约能源实现低碳制造具有重要意义。为此,本文在研究工艺规划与车间调度集成(Integrated Process Planning and Scheduling,IPPS)的基础上,构建了一种面向节能减排的IPPS体系框架,分析了影响加工系统能耗和碳排放的因素并建立了考虑节能减排的IPPS数学模型,设计了一种用于求解面向节能减排IPPS问题的基本算法,利用改进鲸鱼优化算法对面向节能减排的IPPS问题进行了优化设计,可为车间调度问题研究提供一种解决办法,本文主要工作如下:(1)在对比分析IPPS优化效果的基础上,构建了面向节能减排的IPPS体系研究框架,并对面向节能减排的IPPS的因素分析、数学建模、求解算法设计、多目标优化设计等关键技术进行分析,并对各关键技术之间的关系进行了阐述。(2)分析了影响能耗与碳排放的因素并建立了考虑节能减排的数学模型。首先,对车间各加工设备以及加工辅助设施在加工过程中各个阶段产生的能耗与碳排放组成特性和影响因素进行了分析;其次,研究了切削参数、工艺规划与车间调度方案对各部分能耗、碳排放的影响规律;最后,在因素分析的基础上建立了面向节能减排的IPPS数学模型。(3)设计了一种用于面向节能减排的IPPS问题的优化求解算法。在鲸鱼优化算法的基础上设计了一套IPPS问题专用的编码方案;并针对鲸鱼优化算法收敛性能不足,容易被局部最优捕获等缺陷,提出了一种改进邻域搜索策略的鲸鱼优化算法;通过进行低维和高维环境下的测试函数仿真分析,证明了所提改进算法可有效提高算法的寻优能力,具有更高的收敛速度和求解精度。为后续面向节能减排的IPPS问题的优化求解奠定基础。(4)建立了面向节能减排的IPPS多目标优化模型,利用改进邻域搜索的鲸鱼优化算法进行考虑以完工时间、加工能耗和碳排放的多目标优化求解,并对求解结果进分析比较。结果表明,与仅优化完工时间相比,面向节能减排的多目标优化在增加2.5%的加工时间同时节省40%的碳排放;与仅优化碳排放相比,多目标优化在增加8.9%碳排放和2.4%能耗的前提下,减少36.7%的完工时间,达到了预期的优化效果。
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