复杂工业品仓储环境无人机盘库任务规划

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盘库作业是各工业企业进销存系统中的重要环节,针对目前人工盘库工作效率低、容易出错等缺点,近年来出现了无人机搭载高精度便携式射频识别阅读器进行库存盘点的技术。其中,航迹规划是需要解决的关键问题。为减少能耗并提高盘库效率,以能效比最低以及时效比最小为目标来构造目标函数,建立了相应的无人机航迹规划数学模型,提出一种基于生命周期群搜索的混合差分进化算法。利用某烟草工业企业原辅物料仓库的实际环境数据进行物理建模,进一步利用所提出的智能优化算法进行仿真实验。最后,在相同的环境下,与其他3种前沿航迹规划算法进行对
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为替代航空航天产品装配过程中人工判定线缆连接器组装结果的操作,提出一种增强现实(AR)眼镜辅助的线缆连接器装配状态智能检错方法.该智能检错方法包括自动检测连接器孔位、分布排序和可视化不匹配孔位三个环节.面向孔位检测,融合了特征金字塔网络架构与双向长短期记忆网络结构的孔位检测网络可以有效定位图像中孔位位置并识别其真实安装状态;在孔位分布排序流程中,对检测到的孔位进行聚类划分至不同圆环上,排序每层圆环上孔位的极角以获得编号;顺序遍历所有编号的孔位,比对每个孔位的理想安装结果和真实安装状态可得知错装导线孔位与漏
为了提升故障诊断模型在数据不平衡场景下的性能,提出一种基于贝叶斯优化的自动不平衡故障诊断方法.首先,构建了一种分层多模型的参数空间,探索重采样和分类器的算法组合选择和超参数优化;然后,使用基于树形结构Parzen估计器(TPE)的贝叶斯优化器进行模型的训练与优化,得到参数空间中最优的算法组合和超参数配置;最后使用最优配置模型在测试集上进行结果评估.将所提方法应用于UCI(university of California Irvine)不平衡标准数据集和滚动轴承数据集.实验通过设置多个不平衡比,对优化后的模
针对定制型装备制造企业,研究了具有研配工序的制造系统排队网建模和缓冲区容量配置优化问题.建立了两阶齐套性约束的有限缓冲区开排队网模型,基于3种不同假设模型:M/M/1/K、GI/M/1/K和GI/G/1/K,提出拓展的广义扩展法,处理双重同步约束和固定配对约束,以快速求解系统性能指标值.其次,通过算例实验与仿真结果进行对比,验证假设模型的有效性和求解方法的精确性,并分析缓冲区容量对系统性能的影响.最后,由于缓冲区容量配置优化问题是一个非线性整数规划问题,因此提出一种将拓展的广义扩展法嵌入Polyblock
针对已有的启发式算法在应用于带有缓存约束的作业车间调度时求解精度不高的问题,提出将解决方案从工件层级扩展到工序层级,并采用遗传算法对问题进行求解,以得到精度更高的解.同时,为避免传统遗传算法过早收敛和陷入局部最优,结合自适应交叉变异概率和良种交叉算子对算法进行改进.最后,通过实验计算结果,验证了算法能在同等缓存容量下获得精度更高的解.
自动导引车(AGV)在生产车间的应用,给车间调度带来许多额外的需要解决的实际问题,如运输任务AGV分配、AGV电量约束、AGV数量约束等,使得其调度问题更加复杂和困难.针对多AGV运输工件的作业车间调度的特点和约束条件,建立了考虑充电约束的多AGV运输工件的作业车间调度模型,通过虚拟设备的方法设计了工件分配和AGV运输任务的两段染色体编码,设计了工件分配和AGV任务分配的集成解码方法,并设计了改进遗传算法进行求解,进一步分析了AGV数量、AGV电量和运输时间等因素对优化目标的影响,最后通过作业车间典型算例
制定面向可加工性的下料方案是实现智能制造的前提和基础.目前,针对多规格、大批量的矩形件切割路径优化方法通常只考虑毛坯或条带的共边切割,忽略了同质块的共边特性,不能有效降低包含切割成本在内的综合成本.鉴于此,本文提出以材料成本和切割成本综合最小的多目标规划模型.设计了同质块的共边切割策略,根据同质条带有无余料、条带所含毛坯个数的奇偶性共同确定块切割的起点和切割路径;设计的前瞻法在选择放置条带时,不仅要考虑当前条带的利用率,还要考虑布局当前条带后板材的整体利用率.最后,实现了综合成本最小的Pareto改进路径
针对基于中央回路的物料搬运系统中设施的布置,提出了双向多路径交互环形过道布置问题,其通道形状为首尾相通的封闭回路,设施之间的物料通过环形路径双向流动.针对所提问题,构建了混合整数规划模型,随后通过优化求解器进行精确求解,验证了模型的正确性.为了更快速高效地求解该问题,设计了一种混合鲸鱼算法.该算法将差分进化算法嵌入到鲸鱼算法气泡网觅食阶段,以提高算法局部搜索能力,并引入禁忌搜索机制,提高全局搜索性能.通过对标准算例进行试验,并与其他算法进行对比,验证了所提算法对解决双向环形过道布置问题的优越性.
针对常规方法无法有效求解冗余机械臂逆运动学问题的不足,提出一种基于改进克隆选择算法的机械臂运动学逆解求解方法.该算法采用底层进化与顶层进化相结合的多策略混合协同进化机制,使得算法具有较强的种群多样性保持能力,从而有效避免了算法早熟收敛现象的发生.采用经典的基准测试函数验证了所提算法的可行性与有效性,实验结果表明该算法具有收敛速度快、收敛精度高、稳定性好以及计算成本低等优势.以平面冗余机械臂运动学逆解的求解为例进行对比实验,仿真结果表明:所提出的改进算法获得了100%的运动学逆解寻优成功率,是一种有效的冗余
虚拟实体是数字孪生五维模型中重要的组成部分,其行为模型描述了物理实体在外部环境与内部运行机制作用下的实时响应及行为.针对离散制造车间数字孪生虚拟实体行为模型缺乏统一描述与精确定义的难题,提出一种使用基于值的离散事件系统规范(VDEVS)对行为模型进行描述的方法.在原有数字孪生五维模型基础上定义了数字孪生车间虚拟实体分层模型,实现了其与数字孪生车间物理实体的一一映射.通过对传统离散事件系统仿真规范(DEVS)进行扩展提出了VDEVS,从而更加精确地描述离散制造车间复杂系统级、系统级、单元级虚拟实体的行为.最
针对使用模型初始权重随机设定的神经网络模型进行不相关多源频域载荷识别时训练效率低、精度低的问题,提出一种基于神经网络和模型迁移学习的不相关多源频域载荷识别方法.首先,利用某频率点的历史数据对不相关多源载荷识别的多输入多输出神经网络模型进行训练;其次,将该频率下的神经网络的模型参数迁移到相邻的目标频域的神经网络中作为网络权值的初值;再次,利用目标频率的历史数据对神经网络进行微调训练,从而得到目标频率的不相关多源频域载荷识别模型;最后,将该频率的训练好的神经网络的模型参数迁移到下一个相邻频率的模型,循环该过程