【摘 要】
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近年来,随着新型城镇化建设的推进,发展装配式建筑产业已成为当今建筑行业的主要趋势。如何以低成本为目标制定构件排产计划,成为装配式建筑领域值得研究的一个重要课题。多样化的装配式建筑风格扩大了用户对构件类型的需求,导致构件生产时所需的模具数量急剧增多,班组长无法在复杂的生产车间约束条件下精确计算每种型号模具所需生产的最少数量,导致模具成本过高。同时,由于构件工厂与施工现场之间的弱联系性,使得工厂人员无
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近年来,随着新型城镇化建设的推进,发展装配式建筑产业已成为当今建筑行业的主要趋势。如何以低成本为目标制定构件排产计划,成为装配式建筑领域值得研究的一个重要课题。多样化的装配式建筑风格扩大了用户对构件类型的需求,导致构件生产时所需的模具数量急剧增多,班组长无法在复杂的生产车间约束条件下精确计算每种型号模具所需生产的最少数量,导致模具成本过高。同时,由于构件工厂与施工现场之间的弱联系性,使得工厂人员无法根据施工现场安装进度合理安排构件生产,临时存放区空间有限使得过早生产的构件被内运至堆场仓储,导致内运成本过高。于是,本文提出从构件排产角度出发,围绕面向模具成本优化和内运成本优化的构件排产方法设计及装配式建筑构件排产系统三个方面进行研究。本文主要工作如下:(1)模具成本方面,本文针对无法精确计算各型号模具生产数量导致模具成本过高的问题,在交付周期的时间约束下,建立模具成本优化模型,并提出一种基于遗传算法的构件排产方法(component scheduling method based on genetic algorithm,GA-CSM)。该方法以最小化模具成本为目标,将每种构件生产调度方案编码为一条染色体,求解最优构件排产方案和模具生产计划,工人根据模具生产计划打造最优数量的模具,后续根据构件排产方案以配备少数量的模具完成构件生产,在降低成本的同时提高对模具的利用率。最后本文进行对比实验验证,证明该方法能够在保证交付周期的时间约束下,有效降低模具成本;(2)内运成本方面,本文针对工人无法根据施工现场进度平衡构件生产导致内运成本过高的问题,在车间约束条件下,建立内运成本优化模型,并提出一种基于粒子群算法的构件排产方法(component scheduling method based on particle swarm optimization,PSO-CSM)。该方法以最小化内运成本为目标,以多订单交付周期集合为依据,求解最优构件排产方案和构件内运计划,工人根据构件排产方案安排规定的构件在规定的时间生产,后续根据构件内运计划运输相关构件至堆场仓储,适应施工现场进度的同时降低内运成本。最后本文通过对比实验证明,该方法能够在车间约束条件下,有效降低内运成本;(3)针对模具成本和内运成本过高的问题,设计并实现了一款装配式建筑构件排产系统。系统支持用户自选优化目标并自定义设置相关参数和约束条件,其核心模块集成了模具成本最优、内运成本最优以及交付时间最短等多个优化目标,系统还包括基本的生产线管理、模具清单管理以及其他辅助业务管理模块,帮助企业根据不同的优化目标科学定制构件排产方案。综上所述,本文从构件排产角度出发,针对模具成本和内运成本过高的问题,提出了有效的解决方案,并将其应用于实际,搭建了一款装配式建筑构件排产系统。这对于企业具有重要的实践意义,不仅提高了生产车间数据利用率和客户订单准时交货率,而且有效提升了企业经济效益,扩大了市场发展空间。
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