【摘 要】
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对生产线性能进行准确的评估是实现可预测生产的基础,对于拟建线的设计和在产线的改进都有重要的意义。但目前对生产线性能的研究大都着重于某一维度,具有片面性。本文以某换向器生产线为研究对象,提出了融合换向器生产线多个维度性能的综合性能评价指标,先后以离散事件仿真模型和预测模型获取换向器生产线综合性能评价指标,并对模型的配置参数进行了敏感性分析和参数优化。本文的研究内容主要有以下几个方面:首先构建了换向器
【基金项目】
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国家重点研发计划项目:《面向个性化定制的智能生产线信息物理系统基础理论与关键技术研究》子课题 4《智能生产线信息物理系统验证》2018YFB1700504； 湖北省重点研发计划项目:面向全流程多工序动态协同运行优化技术研究与应用（2020BAB106）；
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对生产线性能进行准确的评估是实现可预测生产的基础,对于拟建线的设计和在产线的改进都有重要的意义。但目前对生产线性能的研究大都着重于某一维度,具有片面性。本文以某换向器生产线为研究对象,提出了融合换向器生产线多个维度性能的综合性能评价指标,先后以离散事件仿真模型和预测模型获取换向器生产线综合性能评价指标,并对模型的配置参数进行了敏感性分析和参数优化。本文的研究内容主要有以下几个方面:首先构建了换向器生产线综合性能评价指标,为换向器生产线的产能、可用性、鲁棒性和平衡各选取了具有代表性的评价指标,并运用层次分析法为各指标确定了适当的权重,将各指标加权融合得到换向器生产线综合性能评价指标。用Plant Simulation构建了换向器生产线的离散事件仿真模型,通过仿真实验获取用于计算的数据,并在模型中得到换向器生产线综合性能评价指标的评估值,最后为使模型更加精确,确定了仿真重复次数和仿真预热时间。构建预测模型来代替仿真模型,以提高获取换向器生产线综合性能评价指标的效率,使用拉丁超立方抽样与仿真实验相结合获取用于构建预测模型的样本集,根据样本集构建了基于GBDT和XGBoost的预测模型,并对比分析了两种模型的预测效果。对换向器生产线综合性能评价指标模型进行敏感性分析和参数优化。通过Morris-Sobol法对换向器生产线配置参数进行敏感性分析,获取了敏感性高的关键配置参数;最后分别使用XGBoost遗传算法和Plant Simulation中的GA工具对产线配置参数进行参数优化,并比较了两者的优化效果。
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