用网络计划技术优化企业生产计划问题

应用网络计划技术对杭州开关厂在生产计划控制中存在的实际问题进行了深入的研究。在充分剖析理论的基础上，结合实际工作情况，对大型机电一体化设备CTH500kW中频加热机的生产技术准备工作进行了网络计划的编制。其中有工程分解的“条块”结合、工序编码系统、资源优化与时间优化的兼容等，取得了良好的成果。     

基于人因工程的汽车碰撞过程中人员响应的仿真建模

通过人因工程分析,构造多刚体系统的人体模型,应用数理方法,建立高速公路汽车碰撞乘员动力学响应的数学模型,开发出仿真软件.应用该模型可以部分代替实车碰撞试验,进行汽车主、被动安全性能的计算机仿真研究以及乘员致伤机理研究.     

基于多群体并行遗传算法的混流混合车间模糊调度研究

为了有效的处理混流混合车间的物流堵塞问题,同时解决加工时间和交货期等参数的不确定性问题,提出了基于缓存区存量最低的混流混合车间的模糊优化数学模型.通过求解这个模型,能够实现在生产需求约束条件下,零件的缓存量最低,从而达到物流顺畅.此外,在模型的求解方法上,给出了一种收敛过程是阶段性、种群个体迁入、迁出是筛选性的多群体并行遗传算法,该算法能有效的保留种群的最优个体并根据收敛代数调整种群规模,从而增强解的全局搜索能力.实验结果表明:模型是合理的,算法是有效的,且求解结果不仅能满足客户的需求,而且能够有效地降低中间库存量,从而保证生产稳定、连续的进行.     

动态切削力系数的实用求法

通过理论分析，给出了一种新的DCFC的静态切削参数解析式，该方法可以不再进行专门的实验工作，简便易得，经济实用。实例比较，本方法所确定的结果具有良好的可信度。     

平面磨削颤振在线监控装置的研制

在平面磨削颤振在线监控技术的基础上，利用ＭＣＳ－５１单片机研制了实用的平面房削颤振在线监控装置。详细介绍了监控装置的设计思想与硬件、软件的实现问题。通过实验测试表明，该监控装置可以减小磨削振动，避免颤振产生。     

基于生产物流瓶颈的生产排程研究

针对作业调度问题,以生产交货拖期时间和完成时间最小作为优化目标,根据生产物流瓶颈的定义,以作业车间为研究对象,辨识其瓶颈。在辨识过程中以设备利用率最大为生产物流瓶颈定义,同时在采用工艺路径和工序分割的方法基础上,提出基于生产物流瓶颈的调度算法,对生产系统进行排程。最后通过实例,验证了基于生产物流瓶颈的调度算法在求解生产排程问题中的有效性。     

工作研究在生产装配线优化设计的应用

运用工作研究的程序分析、操作分析和动作分析方法,对某公司电能表的生产装配线流程和节拍进行了详细的测定与分析,对有关瓶颈工序、不规则操作和不合理的动作等问题提出了改进优化方案,并对改进前后的方案进行了对比分析,实践证明改进效果明显。     

订单不确定下双资源约束多装配线鲁棒调度

考虑生产过程中的订单不确定等因素,建立了以最大化交付满意度、最大化装配线平衡率及最小化完工时间跨度为目标的鲁棒调度模型,基于差分进化算法和粒子群算法提出了对模型进行求解的混合优化算法,并通过算例验证了混合优化算法求解该鲁棒调度模型的可行性和有效性。最后综合分析PTCN公司二厂多装配线生产车间的实际生产情况,将所建立的鲁棒调度模型和提出的混合优化算法应用于实际的多装配线生产过程,获得了较优的调度结果。     

基于Stigmergy的Holonic控制架构与调度策略

针对制造执行系统递阶式的控制结构以及Stigmergy机制在Holonic控制架构中应用的局限性,通过在Holonic制造系统PROSA参考架构基础上为基本holon以及参谋holon分别设计对应的蚂蚁holon,构建了基于Stigmergy的Holonic控制架构,给出了该架构下各类holon单元的4种内部holon(数据holon、决策holon、通讯holon和结构holon),并定义了应用于基本holon和参谋holon之间传递具体信息以及订单holon与资源holon之间协商加工方案的两种信息素。给出了作业车间调度问题的数学描述,以最长完成时间最短为调度目标,提出了在基于Stigmergy的Holonic控制架构下各类holon单元以两种信息素为媒介协商实现作业车间调度的基本策略,并通过算例验证了该策略的有效性。     

基于混合粒子群算法具有交货期瓶颈的作业车间调度问题

为了解决一类具有交货期瓶颈的作业车间调度问题,给出了基于订单优势的交货期满意度和交货期瓶颈资源确定方法,以工件拖期加权和最小为优化目标,建立了基于交货期满意度和瓶颈资源约束的作业车间调度模型;为了求解该调度模型,设计了一种基于模拟退火的混合粒子群算法,该算法采用随机工序表达方式进行编码,并在模拟退火算法中引入变温度参数来提高算法效率。通过随机仿真,分别采用PSO-SA、SA和PSO对所建立的调度模型进行求解,结果显示PSO-SA算法的广泛性好、求解效率高且算法的稳定性好,验证了模型和算法的有效性。