【摘 要】
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智能工艺规划是智能制造系统中的重要组成部分。从制造流程角度出发,工艺规划(process planning,PP)连接着产品设计和实际生产,有着承上启下的关键作用。PP属于非确定性多项式时间困难(NP-hard)问题,现有的问题模型都是非线性形式,因此不能够通过求解现有模型来得到问题的精确解。从工艺网络图的拓扑结构出发,本文提出了一个全新的混合整数线性规划(mixedinteger linear
【机 构】
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State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science
【基金项目】
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国家自然科学基金(51825502、51775216); 华中科技大学学术前沿青年团队计划(2017QYTD04)的支持~~;
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智能工艺规划是智能制造系统中的重要组成部分。从制造流程角度出发,工艺规划(process planning,PP)连接着产品设计和实际生产,有着承上启下的关键作用。PP属于非确定性多项式时间困难(NP-hard)问题,现有的问题模型都是非线性形式,因此不能够通过求解现有模型来得到问题的精确解。从工艺网络图的拓扑结构出发,本文提出了一个全新的混合整数线性规划(mixedinteger linear programming, MILP)数学模型,并通过三种优先关系矩阵讨论了网络图中工序的优先关系。该模型能够凭借常用的数学模型求解器,如CPLEX、Gurobi等,来搜寻并获得大部分算例的最优解。该模型通过在5组公开的著名数据集上的测试,证明了其通用性和有效性。实验结果有力地说明了所提模型能够有效地解决工艺规划问题,并获得比当前最先进算法更好的解。
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