【摘 要】
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数字孪生车间环境下获取生产数据更加便捷,使系统运行过程中收集机器故障、质检报废等扰动事件成为可能。为了科学评估并及时应对扰动事件对系统性能的影响,面向考虑质检报废
【机 构】
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西北工业大学生产与运作系统性能分析中心,西北工业大学机电学院工业工程系
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2019YFB1703800),国家自然科学基金资助项目(51675442,52075453,71931007),航空科学基金资助项目(2019ZG053001)
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数字孪生车间环境下获取生产数据更加便捷,使系统运行过程中收集机器故障、质检报废等扰动事件成为可能。为了科学评估并及时应对扰动事件对系统性能的影响,面向考虑质检报废的流水线,研究流水线性能评估与质检机器配置优化问题。考虑流水线中的质量检测操作,定义了质检报废事件,定量分析了机器故障与质检报废等扰动事件对系统产出的影响,建立了事件驱动的系统生产损失模型;在此基础上,综合考虑系统生产损失成本与质检机器投入成本,以最小化系统总成本为目标,建立了质检机器配置优化模型,并采用遗传算法求解获得了质检机器配置优化方案。通
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