随着经济全球化的发展,尤其是在当前全球“工业4.0”的背景下,一场以智能制造为主导的第四次工业革命正在酝酿。然而,新的技术酝酿着新的挑战与机遇,为了适应更加动态多变的市场需求,中国的制造产业面临着巨大的竞争压力。本论文针对平行轴齿轮箱装配线自动化程度低、装配方式现代化程度低的现状,进行平行轴齿轮箱装配生产线体系结构及优化技术研究,主要包括车间布局优化和车间调度优化。本文的主要研究工作包括以下几个方面:1、研究了车间布局优化问题,科学合理的车间布局对提高车间生产效率、减小生产成本具有重要意义,是实现高效调度优化的基础与前提。针对平行轴齿轮箱装配车间布局问题,对车间布局的基本形式和综合评价指标进行了阐述和总结。对平行轴齿轮箱装配线的体系结构进行了分析和概括,包括车间生产单元组成、生产单元功能分析、装配过程分析和装配工具分析。采用了SLP法进行车间布局设计,根据SLP法的基本要素对平行轴齿轮箱装配车间的基本布局形式、物流关系、非物流关系、综合关系和单位位置相互关系等做了分析,最后得到了车间布局的相对位置示意图。2、研究了经典遗传算法在单目标作业车间调度问题下的应用。对经典遗传算法在车间调度中的编码、适应度函数、遗传算子等要素进行了阐述。最后对平行轴齿轮箱装配车间进行了分析,建立了简化的生产调度模型,并在MATLAB中进行了仿真实验,验证了算法的有效性。3、针对机器随机故障下的柔性作业车间调度问题,提出了一种兼顾调度鲁棒性与稳定性指标的改进两阶段多种群遗传算法。算法采用基于工序和机器的双层编码方式,并根据机器故障概率插入空闲时间;设计了基于非线性排序的轮盘赌法选择算子、改进的RPOX交叉算子和互换变异算子;在算法的第二阶段采用多种群自适应遗传算法,实现针对子目标和综合目标的分别进化,提高了算法的搜索效率,保证了算法的收敛性。最后的仿真结果表明了该算法的有效性与先进性。4、在改进的两阶段多种群遗传算法上进一步提出了融合了禁忌搜索算法的混合遗传禁忌搜索算法,利用禁忌搜索的思想来改造遗传算法中的交叉和变异算子,提高了算法的爬山能力和局部搜索的能力,进一步避免算法陷入局部最优解。