一种遗传-贪婪融合算法求解多目标绿色柔性车间调度问题

来源 :制造业自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户:serena_gy
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
对含有绿色指标的多目标柔性作业车间调度问题,建立的数学模型以最大完工时间、能耗和机器负荷为优化目标.设计了一种基于遗传与贪婪算法思想的混合算法(GGFA)对问题进行求解.求解过程分为两个阶段,第一阶段是遗传算子对工序寻优,第二阶段是贪婪算子对机器寻优.通过标准算例的测试和与其他算法结果的对比,证明了算法的可行和有效.
其他文献
针对七自由度的机械臂运动规划问题,提出了一种基于改进快速扩展随机树算法的新算法,Gm-RRT算法.新算法是在机械臂的关节空间内进行路径规划处理.新算法在高维空间中利用生成随机点数组而非单个随机点的方法提高了路径规划中的计算效率;引入自适应的目标虚拟引力的方法,保证了新算法在目标导向和向周围空间进行探索的平衡;利用弹性带原理和B样条曲线对机器人路径进行局部的优化和拟合.在最后基于MATLAB平台进行了仿真实验,实现了对冗余机械臂进行的运动规划.结果 表明,改进算法能够较好地完成机械臂路径规划,同时保持了RR
随着总装输送线柔性化、智能化的发展,传统的风扳手存在噪音大、装配质量无法追溯等一些问题逐渐暴露,已经逐步被电动拧紧工具代替.AGV也广泛的用于自动化物流系统和柔性制造系统,通过将两者结合设计了一种可移动拧紧设备,可以在狭小的空间内实现任意方位的全向移动及自动拧紧,有效的解决了人工操作的空间不足问题.
针对化纤长丝智能物流工厂,开发了码垛龙门机械手,该机械手为化纤长丝包装线中码垛系统的核心设备.介绍了码垛系统的布局设计,码垛龙门机的主要结构设计,以及化纤长丝码垛系统的节拍计算和其中最为关键的伺服电机选型计算方法,经过对该码垛系统的节拍及电机选型优化设计,可以有效提升码垛龙门系统的工作效率,满足用户关于化纤长丝智能物流工厂中关于包装码垛设备的产能要求.
机械齿轮箱应用范围不断扩大,其运行状态成为影响机械传动系统功能的重要因素.考虑到当前机械齿轮箱复合识别方法由于信号数据诊断能力较差,导致其在噪声较大的环境中所得识别结果准确性较低的问题,设计一种基于大数据诊断模型的机械齿轮箱复合识别方法.采集机械齿轮箱运行数据并对其处理,为后续的齿轮箱运行状态诊断提供数据基础.使用成分分析法,提取机械齿轮箱运行状态特征.使用Softmax分类器构建机械齿轮箱大数据复合诊断模型,实现机械齿轮箱的复合识别.构建仿真实验环节,对此方法的识别能力进行分析.经实验结果证实,此方法在
危险灾害现场是非结构化地形环境,机器人辅助救援人员快速进入灾害现场,展开救援工作.要求机器人能够自适应于地形环境,具有良好的通过性能,对现场环境进行信息采集,对履带式被动自适应机器人建立多体动力学模型,利用RecurDyn软件建立整体机器人的几何模型,确定仿真参数为速度大小和地面参数;创建坡地、台阶和壕沟的地形模型,根据仿真参数分别对典型障碍物进行定量分析,选择机器人良好的通过性能.加工零件、组装样机,完成了履带式被动自适应机器人的样机,对坡地、台阶、壕沟和野外进行越障试验,观察越障过程,测量越障数据与仿
针对产品服务质量评价的模糊性和复杂性,导致评价准确率低的问题,提出基于神经网络的产品服务质量评价模型.通过采用UCI上的汽车测评数据集(Car Evaluation Data Set)模拟产品服务质量评估离散型数据的实际情况,使用独热编码(one-hot编码)进行数据预处理,结合数据特征构建神经网络结构进行模型训练,与传统质量评价模型进行实验对比分析,该模型具有较强的信息处理能力,解决了面向离散型产品数据进行产品服务质量评估的随机性,主观性,模糊性问题.仿真实验结果表明,模型训练收敛速度快,信息处理效率高
由于目前使用机器视觉可以很快速的准确识别二维码,其自动化程度也相对较高,所以广泛应用于工业生产等各个领域.为了满足工业自动化智能生产线进行智能物料识别,设计研制了一套高效率、高可靠性、高安全性的智能识别方法.通过对二维码进行处理之后对其扫码实现物料的识别,识别成功后对物料进行其对应的加工流程.
为缩短机械手元件到达预设位置所需的消耗时长,避免夹持角出现过度增大的行为状态,设计基于机器视觉的机械手夹持角自动化控制系统.根据夹持器机械元件所处运动状态,控制角位置传感器的连接灵敏度,再借助拉压力控制结构,完成对夹持力作用形式的按需调节,实现自动化控制系统硬件结构应用平台环境的搭建.在此基础上,抓取必要机械手运行图像,遵循机器视觉原理,完成预处理,再联合运动学函数,执行力控制切换操作,实现基于机器视觉的夹持力控制,完成机械手夹持角自动化控制系统的设计与应用.实验结果表明,在电机驱动速度等于2000PPS
针对因机械臂滚轮处特征量提取难度大而导致的磨损检测精度低的问题,提出一种基于离散时间模型的智能检测方法.首先利用离散时间模型分析滚轮处的动力学特征,结合小波变换算法计算磨损能量熵值、时间熵值、奇异熵值以及小波时频熵值4项特征参数.在此基础上建立置信度规则库,并划分磨损等级.然后将求得的4项特征参数作为变量输入,推导检测位置参数与变量值间的映射的映射权重,权重值越高代表检测点的磨损程度越高,从而完成智能检测.仿真实验表明:该方法对磨损量的检测准确率高,检测磨损变化与实际情况相符.
在变化的室内环境中,将D* Lite与人工势场法相结合进行移动机器人路径规划.首先,使用D*Lite初步规划出一条全局最优路径,再通过节点筛选机制来剔除全局路径的冗余节点,使得所规划的路径更加平直;然后,当遇上未知障碍物调用重规划环节时,融合人工势场法,使得重规划的路径与未知障碍物保持在一个安全的距离,避免移动机器人在运动过程中与障碍物发生碰撞;针对人工势场法可能会陷入局部极值的困境,提出一种设置虚拟目标点的方法来解决问题.通过仿真实验,证明改进的算法实现了路径长度、平滑性和安全性的优化,并能在机器人的实