具有无序工序生产特征的混合柔性流水车间在线调度

针对定制型装备制造企业具有无序工序(Open-Shop)生产特征的混合柔性流水车间的在线调度问题,通过分析车间结构、生产环境及特征,建立具有Open-Shop生产特征的混合柔性流水车间生产调度问题数学模型;将问题的求解分解为两部分,构造出一种基于优先规则的组合算法生成框架,通过在算法框架的不同节点嵌入优先规则算法来产生多种组合规则算法;设计大量的算例测试集,通过对比仿真实验结果,分析了各组合规则算法的适应性和有效性,得出不同组合规则算法在差异环境配置下的求解效果,并对各实验设计因子在系统产量、系统拖期率方面进行了方差分析,研究设计因子及因子间联合对系统指标的影响,研究成果对车间生产管理人员制定生产计划具有有效的指导作用。     

模具企业数据迁移方案及评价分析

针对以订单生产型的模具企业数据库中数据迁移后导致当前业务数据库数据不完整而影响数据库数据抽取的问题,提出了增量式、覆盖式的抽取方案,并对2种方案进行优缺点分析。针对2种方案的特点建立了一套评价指标,设计试验对2种方案的各项指标进行了对比分析,为具有商业智能信息系统的模具企业数据迁移提供一种理论指导。     

考虑能耗成本和拖期成本的非同等并行机调度

针对橡胶轮胎硫化车间能源消耗大,浪费严重的现象,提出一类考虑能耗成本与拖期成本的非等同并行机调度问题,建立基于硫化机正常运行、空闲、停机三种运行状态的能源消耗成本与拖期成本的调度模型。设计了基于优先调度规则的启发式算法、基于能耗优化的启发式算法、组合启发式算法用于模型求解,并通过仿真实验分析、比较了各种算法的有效性与适用环境。同时,仿真实验结果也表明本文提出的考虑能耗成本和拖期成本的非同等并行机调度问题具有一定的理论与实践意义。     

基于模具企业数据库迁移的系统开发和应用

针对模具行业信息化中数据量庞大导致系统运行效率低的问题,提出了数据迁移的解决方法。通过对模具行业的数据需求进行分析,提出了2套数据迁移方案,并分别对2套方案的优缺点进行了分析,最后基于方案2开发了一套数据迁移系统,并通过该系统在企业中成功应用的案例,证明该方案的可行性。     

基于能耗预测的空调测试任务调度问题研究

新空调投放到市场前需针对不同环境工况进行大量焓差实验,带来极大的能源消耗.针对焓差实验测试企业,利用机器学习模型进行能耗预测,以最小化电费为优化目标,构建分时电价政策下的空调测试任务调度问题的混合整数规划模型.针对调整工况的时间、耗电率与测试任务顺序相关且无法用常规分布函数描述的情况,构建一种基于随机森林回归的预测模型.然后,针对预测模型和数学规划分阶段求解思路的不足,提出一种基于随机森林与遗传算法的RF-GA混合算法求解思路,该思路采用并行处理方式提高了算法求解效率.通过企业实际测试数据将随机森林预测模型与其他机器学习算法进行对比,验证了该预测模型的有效性,并设计仿真实验产生各种规模的测试算例,将RF-GA算法及Inver-over算子与多种算法及算子进行对比,实验结果表明该RF-GA算法在求解效果和效率方面具有较优的表现.将该方法应用于企业实际测试,可大幅降低能源消耗及电费支出.     

考虑返修的模具剩余工期估计

模具生产过程中充满了不确定性,尤其是返修的工序和次数不确定,使得准确估计和控制模具的生产周期成为一个世界性难题。为了解决这一问题,分别采用考虑返修的串联和混联制造排队系统来描述模具制造过程,在假定订单按先到先服务(First come first served,FCFS)规则进行加工且正常加工和返修时间均服从负指数分布的情况下,分析制造排队系统基于事件的状态转移过程和事件间隔时间,提出了返修强度的概念并将事件间隔时间近似为负指数分布,在此基础上结合独立伽马随机变量之和推导出模具剩余工期的近似数学分布模型。设计计算实例,将不同返修强度和初始状态下的数值计算结果与仿真结果进行对比分析,验证了剩余工期近似模型在不同返修强度环境下均具有良好可靠性。     

具有交货期和工装数量约束的平行机调度

提出了一类具有工件交货期和工装数量约束的平行机调度问题.以降低部件拖期惩罚总费用为目标,建立了该问题的数学模型.提出一种遗传与模拟退火相混合的算法来求解该类问题,即GASA算法.算法在初始种群的生成上,采取了随机生成和按启发式规则生成相结合的方法;并引入模拟退火算法作为变异算子,以提高种群的多样性.最后,通过实例仿真,验证了GASA算法的有效性,并与GA算法进行了对比,对比结果表明GASA更优越.     

复杂型面智能生产单元任务−刀具联合动态调度策略

以复杂型面智能生产单元为背景,针对多机器的任务?刀具联合动态调度问题展开研究。通过分析复杂型面智能生产单元的作业流程和特征,建立任务?刀具联合调度问题的数学模型。结合通过对问题进行过程分解的方式构建一种组合规则调度算法生产框架,并通过在框架中嵌入启发式规则的方式生成72种组合规则算法。设计大量的算例测试集,通过对比、分析72种算法在差异化环境配置下的仿真结果,对比不同系统指标下算法的表现情况,发现基于FNOP规则构建的算法在75%的场景中均能取得较优的求解质量。研究成果为车间生产管理人员制定任务?刀具调度策略提供一定指导作用。     

基于仿真的多级流水车间缓冲区配置优化

对于制造系统设计过程中的多级流水车间负荷界限难以界定即缓冲区配置难以确定的问题(Buffer Allocation Problem,BAP),采用仿真的方法对多阶段每阶段具有多台设备的流水车间构建了一个仿真模型,提出了两种启发式算法对模型中各阶段缓冲区容量值进行优化配置,并设计了仿真实验,对两种启发式策略的求解效果进行了分析。该仿真优化模型为车间负荷控制中各阶段缓冲区容量值的优化配置提供了一种有效的设置方法,这对大规模的每阶段具有多台设备的多节点流水车间负荷界限的有效设定及其规划具有参考和指导意义。     

多模式下模具柔性作业车间调度问题研究

针对模具柔性作业车间优化调度问题,考虑了多模式对任务工期的影响,构建了以提前/拖期惩罚代价最小为目标函数的优化模型,提出了一种混合蚁群算法对问题进行求解,利用蚁群算法确定模具零件各道工序的加工中心和加工模式,由模具部件优先级确定各个加工中心上相应模具零件加工的先后顺序,最后通过算例说明算法的有效性。