基于Flexsim的生产线平衡优化

以C公司动机装配线的工艺流程为研究对象,分析了工艺流程中存在的工序编排不合理、工人操作不规范等影响生产线平衡的现象.根据现场布局运用Flexsim仿真软件进行建模仿真,发现瓶颈工序,并运用5W1H和ECRS原则,工艺流程程序表和双手操作分析图的结合来改善生产线上存在的问题.最后对改善前与改善后进行了对比,显示改善后的工时缩短,改善后的产能平衡率由75％提高至81％,提高了6％,生产线整体效益提高,验证了改善方案的可行性.     

基于人员调度优化的混流生产线平衡改善

针对H企业单头电缆生产线在混流模式下生产线平衡较差的问题进行分析,发现该生产线目前的人力资源调度和配置难以适应作业负荷持续变动的生产现状.因此,以提高生产线平衡率并最小化生产线总人数和最优化各工序人员安排为目标建立数学模型,采用粒子群算法在MATLAB仿真软件中对算例模型进行求解,最终得出的最优人力资源调度方案使得生产...     

基于Solidworks的复杂叉架类、箱体类零件建模研究

零件建模是机械设计必要环节,而复杂叉架类、箱体类零件是机械零件中特征繁多、结构复杂、含有曲面和不对称结构的两类零件,建模难度大,准确度和效率低。以Solidworks为建模工具,针对叉架类和箱体类零件,以自行车后下架和某款蜗轮蜗杆减速器箱体为例,详细阐述了基于特征分解的分块建模方法,给出了规划建模路线。此建模方法和关键技术对于其他复杂零件的建模具有指导意义。     

JOB SHOP中零件排序的一种启发算法

Ｊｏｂ ｓｈｏｐ中的零件排序问题是生产作业计划安排与调度中的重要内容之一，作业已证明这类问题属于ＮＰ难题，不存在有效的解析解。本文针对一般作业车间的具体情况，考虑在工序间的批移动方式，提出了平行顺序移动方式下以极濉经零件生产周期为垢启发式算法，并设计了相应的计算机程序，它可以方便地进行作业计划安排，对于实际生作业计划与调度具有重意义。     

基于粒子群算法的挠性转子平衡质量优化

应用非固定多段映射罚函数法,将具有上界约束的挠性转子最优平衡质量极大极小优化模型转换为无约束非光滑优化模型,并应用粒子群算法求解此优化问题.该算法具有控制参数少,全局优化能力较强等优点.计算实例验证了该方法的有效性.     

低压配电网三相负荷不平衡优化模型的研究

构建低压配电网三相负荷不平衡优化模型,应用粒子群智能优化算法进行求解,确定各单相负荷用户的最优接入相序,据此提出科学有效且经济的三相负荷调整方案。实例分析表明,所提出的优化模型和求解方法是可行的,在换相成本最低的同时,低压配电网三相负荷不平衡度由优化前的17．75％降至1．923％。     

基于信息熵和Lempel-Ziv的生产线复杂性测度与线平衡

生产过程中的不确定因素常常造成生产线各工作站工作负荷不均,整线生产节拍紊乱甚至出现瓶颈工位等问题,最终导致平衡失效.针对此问题提出作业元素复杂度、工作站复杂度和整线复杂度测度方法,建立以平衡率最高、复杂度均衡指数最小和整线复杂度最小为目标的多目标优化模型,设计生产线平衡算法求解作业元素最优划分,并应用实例对方法进行验证.研究结果表明,该方法能够在保证生产线平衡率最高的同时,均衡工作站间复杂度差异和降低整线复杂度,避免不确定因素累积而导致生产线平衡失效,提高生产系统鲁棒性.     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

基于改进粒子群优化技术的拜耳法物料平衡计算

分析了氧化铝生产工艺中物料平衡计算的特点,研究了拜耳法生产工艺流程和拜耳法物料平衡计算的数学模型.针对传统粒子群算法(PSO)存在的不足,给出了具有变异因子并能很好跳出局部最优解的新型粒子群算法(IPSO),并应用于氧化铝生产中的物料平衡计算.计算结果表明:优化后的粒子群算法具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度,是进行拜耳法物料平衡计算的有效方法.     

一种实用的启发式资源平衡优化算法的改进

资源平衡优化问题即资源有限项目调度问题,是一个NP难问题,现在商用项目管理软件系统中的资源平衡优化问题多采用基于优先规则的启发式算法.通过定义一个新的作业集合和一个巧妙的修改动态参数的方法,使算法在实现上极大地减少了调度时间,进一步增强了启发式算法的实用性.     

双边装配线平衡的启发式算法

针对目前研究较少的双边装配线平衡问题,分析、研究了双边装配线平衡的特点,建立了问题的数学模型,并提出一种有效的启发式算法.在该算法中,采用基于位置的任务分配策略,运用多个启发式规则,如具有操作方位约束的任务将被优先分配,来进行任务的选择与分配;通过综合考虑E型任务在装配线双边的状况,确定其分配的具体方位,最大化E型任务的调节作用.大量实例运算结果表明,该算法具有较好的性能.     

L·B组织法在制订加工工艺规程中的应用

生产部门在制订被加工零件的工序计划时,如何做到各工序间合理的平衡,达到生产线均衡生产,是一个非常繁琐的工作,至今尚无一套完整、可靠的设计规范。本文研究将管理工程学中的“生产线均衡组织法(L·B组织法)”应用于机械零件生产的工艺规程设计中,使工艺设计条理化、规律化,易于保证各工序之间达到平衡生产,从而缩短了生产周期,减少生产过程中的在制品数量,提高了机械加工的经济效益。     

基于智能算法的装配线平衡问题研究

为提高汽车发动机装配线的柔性程度,提出多目标混合整数线性规划模型.该模型考虑平衡问题的三个目标,即产品的节拍时间最小、将相同的工序尽可能放到同一个工作站、不同工作站间的工作负载均衡最大;采用粒子群算法进行装配线平衡优化.试验结果表明本文提出的多目标混合整数线性规划模型可以帮助决策者协调装配线的布局,实现生产效率的最大化.     

拖拉机前机罩装配线平衡优化

为了优化生产,提高装配线效率,在对约束理论及装配线平衡研究的基础上,运用eM-Plant软件建立了拖拉机前机罩总成装配线的仿真模型。通过运行仿真,识别出了瓶颈工序,并提出了改进方案,消除了装配线上的堵塞现象,降低了工位闲置时间,提高了装配线平衡率。仿真分析的结果为装配线的规划与布局提供了科学依据。     

混流装配线平衡和排序问题研究综述

系统地总结了现有的混装线平衡和排序的主要研究内容,从混装线平衡、混装线排序及混装线平衡与排序的集成三个方面对现有了研究进展与研究方法进行了分析和总结,并对一些特殊形式的混装线进行了分析.最后提出了混装线平衡与排序问题需要进一步研究的几个方向.     

基于多目标遗传算法的柔性加工线平衡优化

针对柔性加工线平衡问题,提出了生产线平衡的同时得到工位配置、操作分配与排序的方法.分析了操作间的优先关系约束、操作同工位约束和由机床性能、装夹方式、工件姿态决定的工位对操作限制的约束以及工位能力约束,以机床数量、生产线节拍、生产线平衡率为优化目标,建立了优化模型.设计了多目标遗传算法,采用启发式种群生成方法和解码方法,应用帕累托分级和共享函数法对可行解适应度值进行评价,保证解的分布性和均匀性.该方法应用于缸体生产线实例,获得了满意的非支配解集及多个线平衡方案,验证了方法可行有效.     

考虑能效的多机器人协同装配线平衡方法

为解决工位内多机器人的协同装配问题,以装配线的节拍、能源的总消耗以及机器人的总投入成本最小为优化目标,建立了工位内多机器人协同作业的装配线平衡问题的数学模型.在此基础上,提出了一种基于工位码、任务码、机器人码三层编码的多目标混合帝国竞争算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入了延迟爬山算法,以提高算法的搜索性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效、可行的.      

粒子群与遗传算法的混合算法

针对粒子群算法直接用于求解离散旅行商优化问题会存在诸多困难,通过分析粒子群算法、遗传算法各自优缺点,将粒子群算法、遗传算法有效结合组成混合算法用于求解离散旅行商问题.混合的目的在于保持两种算法各自的优点,并有效地避免各算法原有的不足.对3个不同规模的巡回旅行商问题进行实验,结果表明:混合算法提升了算法的局部搜索能力.     

群体智能算法在汽车零部件优化设计中的应用

优化设计是一种有效的工程设计方法,通过介绍微粒群优化算法的基本原理以及在汽车零部件上的应用,并分析微粒群智能算法的优化流程,最后针对一汽车零部件进行了实证优化设计,该流程对于汽车设计具有一定的参考价值.