装配生产线调度控制模型算法研究

运用Petri网方法，建立了装配生产线模型，给出了装配生产线调度控制系统的优化算法，即：按周期计划安排生产；按日进度计划用Petri网预测缺件；基于关键工序点的在制品控制。为装配生产线系统实时调度控制与动态仿真的实现提供了理论依据。     

面向MES的装配作业调度系统研究

该文针对飞机装配作业生产管理复杂的特点以及生产计划与调度难以实现等问题,在研究装配作业调度系统的基础上,提出面向制造执行系统生产模式的飞机装配作业调度系统的结构、功能、模型与调度算法.实现的装配作业调度系统以飞机装配过程为核心,以GIM/GRAI方法为计划决策的依据,利用赋时Petri网建立装配生产线模型,按周期计划安排生产等方法实现生产调度优化,从而实现了生产现场快速组织装配资源按时完成生产计划.该系统已在实际生产中得到应用,并取得良好的效果.     

一种装配产品调度问题的粒子群算法实现

目前,多品种、小批量、高柔性的生产方式已逐渐成为主流,生产方式的复杂化推动了作业车间调度(Job Shop Scheduling,JSS)问题的研究。粒子群算法作为求解复杂调度问题的一种高效的进化类算法,受到众多学者的关注。以往研究更多关注作业车间调度问题,作者则研究有多层装配工序的作业车间调度问题,即装配作业车间调度问题(Assembly Job Shop Scheduling,AJSS)。针对以总加工时间(makespan)最小化为目标的典型装配作业调度问题,提出了粒子群算法的解决方案,并对该算法中的一些重要参数的设置进行了比较分析,对如何设置合适参数提高求解效率提供参考和建议。     

一种Job—Shop装配调度算法的研究

针对产品装配任务的调度问题，提出了一种产品装配任务调度算法，经实例验证，取得了满意的效果。     

有交货期限的Job—Shop工件装配逆序调度算法的研究

针对调度领域研究中有交货期限要求的Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ工件装配调度算法,提出了一种逆序初排调度算法及调整算法,并给出了目标函数。通过分析与实例验证,所提出的算法在解决企业的实际生产调度问题时,取得了比较满意的效果。     

机械产品装配顺序自动生成算法研究

提高产品装配顺序规划效率的关键是有效地减少规划时所考虑的零件数量。本文提出了将零件的工程语义信息引入到产品的装配顺序规划中同时通过对装配体的干涉矩阵和连接矩阵的分析,对可能的子装配体进行识别,从而大大减少所规划的零件数量,使产品的装配顺序可以高效地自动生成。     

面向多品种小批量产品的装配顺序分析

在分析总结以往学者对装配顺序规划研究的基础上，针对多品种小批量产品装配的生产实践活动，为提高装配顺序分析的自动化水平，提出了一种基于人机交互的装配顺序规划方法，该方法在子装配或组件预识别的基础上，采用割集法将产品进行拆分，在零件几何优先关系建立的基础上，基于人机交互建立产品工艺优先关系。本文给出了子装配自动识别的程序框图及装配顺序生成的程序框图。     

数控两维转台的设计

自动测试适用于各种装备的测试,而运动姿态的模拟是实现自动测试的关键。为了满足产品测试时的姿态模拟,提出了一种数控两维转台的设计方法,通过实际使用和检测,其航向精度<0.05°,俯仰精度<0.01,°能满足产品动态测试的要求。     

装配工艺的自动生成与评价

装配工艺的生成和评价是一个重要而复杂的问题,为此,提出了装配层状关系模型,要用割集法和与／或图产生可行装配顺序,讨论了装配作业时间的计算方法,提出了从装配生产调度的角度来评价装配顺序的方法,给出了二级圆柱齿轮减速器装配工艺规划的应用实例。     

柔性制造系统调度算法研究

针对混合流程调度的特性，研究了两台并行可替换机床的调度问题，在一个加工阶段内有两台机床并可相互替代加工，调度目标是使所有任务在这两台机床上的加工时间最短，这个问题已被证明为NP-hard问题。为此在分枝定界算法基础上提出了两个关于调度替换原则的推理，作为解决这类调度问题的基本原则。根据这两个推理给出了如何在这种混合流程调度中对任务排序及指定加工机庆的启发式调度算法，最后，通过仿真试验验证了该算法的有效性。     

基于GA-TS混合算法的多装配线调度建模

针对多装配线流水车间调度问题,考虑遗传算法的早熟收敛特性和禁忌搜索算法具有记忆能力的局部寻优特性,将遗传算法和禁忌搜索算法进行结合,提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的多装配线混合调度优化算法.先用遗传算法进行全局搜索,改善种群质量,再以改善后的种群作为禁忌搜索算法的初始解,进行局部搜索.依据最小化总延迟和总完工时间的调度目标,建立了一个混合整数线性规划模型,并通过实例演算验证了该混合算法求解多装配线调度问题的可行性和有效性.     

流水工序调度与生产效率的关系模型分析

提出一种基于粒子群算法的流水工序调度任务优化模型.利用流水工序调度任务的特点得到流水工序时间约束条件,利用粒子群算法的原理建立流水工序调度任务优化模型,利用粒子群算法对模型进行求解.仿真实验表明,利用该算法能够得到流水工序调度问题的最优解,提高生产效率.     

考虑能耗的再制造系统多目标调度方法

为充分发挥再制造产业的潜力,在保证商业利益的同时提升其对于环境保护的贡献,针对带有流水线型重加工线的再制造系统的特点,在混合流水线调度决策研究中加入对节约能源因素的考虑,提出一种改进的多目标人工蜂群算法,并应用机器闲时判断开关机策略进一步减少能源消耗.以最小化最大完工时间与最小化能源消耗量为优化目标,建立双目标数学模型;修改经典单目标人工蜂群算法为双目标算法后引入了精英策略、双重邻域搜索,保证改编算法的收敛速度,加入局部最优逃脱算子,加强改编算法的局部搜索能力.由于产品组装具有成套要求,产品的分解与重加工工序可发生变动,产生大量机器闲时,通过判断开关机策略节能,并利用带有精英策略的改进模拟退火算法求解能源消耗量计算子问题.对算法进行数值计算并与已有代表性算法比较,结果表明该方法是有效、可行的,在目标系统中应用此方法能够在保证完工时间的同时取得可观的节能效果.     

一种相对势能分水岭算法

提出一种相对势能分水岭算法,通过计算分水岭的相对势能,并与预先设定的阈值进行比较,去掉不必要的细节,得到重要轮廓信息．在快速分水岭的模型上引入该方法,能够有效抑制过度分割,避免再进行区域融合,从而提高了效率．与原有区域融合算法相比,该算法的运算效率提高了14.3％,明显地改善了过度分割的现象．     

混合流水车间负荷平衡调度的免疫算法

在混合流水车间调度中．优化目标通常是makespan最小化．会使同一阶段同类机器设备的加工时间出现很大的差异．这对机器的警理、维护和折旧都不利．对操作人员也很不公平．因此建立了机器负荷平衡的数学模型．对问题的求解设计了一种新颖的免疫调度算法．可以将同阶段机器负荷控制在给定的差别范围内．对有无负荷平衡的两种调度结果进行了比较．并通过数值计算验证了该算法．     

非量产模式下车间调度的改进遗传算法

将遗传算法用于求解模具制造的车间调度问题．通过改进基于工序的编码方法，采用实际工序和虚拟工序的概念，降低了遗传算法的编码难度．遗传运算中进行了基于位置交叉和互换代码变异．为降低统计误差，分别执行了随机选择和个体最佳选择操作．实验表明，改进后的遗传算法能够在较少的迭代次数下，以小规模种群获得满意解．     

基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略

针对太阳能和风能的不确定性对智能电网功率分配的影响,提出了一种基于一致性算法的智能电网储能单元分布式调度策略.该策略使用一致性算法来最大化充放电功率,并实时调整智能电网储能系统的输出功率来补偿实际功率与计划功率间的偏差,从而有效解决储能单元的内阻对充放电效率的影响.系统仿真测试结果表明,所提出的分布式调度策略能保证所有储能单元收敛到同一个最优值.     

遗传算法在家纺企业生产调度中的应用

为解决家纺企业的生产调度问题,设计了一种新颖的遗传算法.算法采用自然的编码方式,能有效地反映实际调度方案,即清楚反映出每日每机器加工产品的顺序和数量,通过提出一种新的基于浓度的种群多样性更新选择方法,提高了种群多样性,且利用局部搜索算法对每子代得到的调度方案进行了局部调整,改善了种群质量,加快了收敛速度.仿真结果表明,此算法是有效的,适用于解家纺企业实际生产调度问题.     

Large-scale assembly of Cu/CuO nanowires for nano-electronic device fabrication

To improve the efficiency of nano-electronic device fabrication,a new method named floating electrical potential assembly is proposed to realize large-scale assembly of Cu/CuO nanowires.The simulation of floating electrical potential distribution on the micro-electrode chip is performed by COMSOL software,and the simulation result shows that the coupled electrical potential on the floating drain electrodes is very close to the original electrical potential applied on the gate electrode,which means that the method can provide di-electrophoresis(DEP)force for all the electrode pairs at one time,thus realizing large-scale assembly at one time.With Cu/CuO nanowires well dispersed and micro-electrode chip fabrication,nanowires assembly experiments are performed and the experimental results show that Cu/CuO nanowires are assembled at hundreds of micro-electrodes pairs at one time,and the success rate of nanowires assembly also reaches 90%.     

基于候鸟算法的批量流混合装配流水车间调度

针对模具数量限制下装配车间生产计划的优化问题,在考虑不等量可变的批量划分策略情况下,研究批量流混合装配流水车间调度问题,并提出一种有效候鸟优化算法.在算法中,针对多种产品各生产阶段装配约束设计批量划分与排列顺序的2段编码机制;根据编码特征设计多种邻域结构,包含一种同时优化批量划分与排列顺序的邻域结构,并提出邻域结构自适应调节策略来提升领域结构搜索性能;设计竞争机制来提升算法优化效率.开展不同规模算例的仿真实验,结果验证不等量可变分批策略更有效,优于等量策略5%～6%.与其他多种算法进行比较,不等量策略可为车间提供更合理的生产计划,验证有效候鸟优化算法的有效性和鲁棒性.