基于遗传算法的生产车间制造单元构建技术研究

为适应多品种、小批量的市场需求,单元制造技术应运而生.针对单元制造实施过程中最关键的单元构建问题,在工件多工艺路线的基础上,以单元间及单元内物流量总和最小为目标,利用数学规划法建立单元构建的数学模型;然后采用遗传算法求解,并根据单元构建问题的特殊性,修改了基本遗传算法的编码方式及遗传操作算子;最后从生产实际出发,结合算例证明了结果的可行性,从而验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的可重构制造单元布局研究

可重构制造单元是可重构制造系统研究的重点,而单元的设施布局对制造单元的性能有着很大的影响.针对可重构制造单元布局提出了其特点与设计目标,建立多行设备布局的数学模型,最后对生产实际问题,通过遗传算法进行求解,证明方法的正确性.     

基于遗传算法的制造网格资源调度方法研究

为有效地解决制造网格中的资源调度问题，提出了以任务流程时间、加工质量、流程成本和服务质量为目标的多目标优化数学模型。基于多目标优化数学模型，结合用户对目标权重的要求，设计了基于遗传算法的制造网格资源调度过程。同时，设计了基于影响度因子的相对适应度函数来消除目标非标准化误差。以一个复杂零件加工过程的资源优化调度为算例，验证了多目标优化算法的有效性。     

遗传算法在单元制造系统集成设计中的应用

本文基于单元制造系统集成优化模型,提出了实现单元地系统集成设计的遗传算法设计方案,并通过仿真实验验证了所设计算法的有效性。     

虚拟制造单元重构中资源选择问题研究

为了在保证交货期的前提下,尽可能有效地对制造资源进行优化组合,降低制造费用,提出了根据产品开发的需要进行单元重构。在产品多工艺路径的制造方式下,建立了以满足工件交货期为前提,制造费用最小化,利润最大化的资源选择与分配问题的数学模型,并给出了与传统资源选择方法完全不同的一种蚁群优化与遗传变异操作相结合的算法。该资源选择首先产生若干个多工艺路径中可能的资源配置,再以此为初始解空间,采用基于动态信息索更新策略的蚁群优化算法,进行寻优搜索,并应用遗传算法中的交叉和变异策略,拓展可行解空间,直至得到满意解。通过实例表明,蚁群遗传算法收敛速度快,并能得到最优解。     

基于物理制造单元的网络化制造资源建模研究

面向未来数字化制造模式，提出对企业制造资源分三层进行管理，即物理制造单元层、工作中心层和物理设备层；针对生产制造过程中各个应用环节对制造资源的需求，利用面向对象方法对物理制造单元从基本信息、制造能力信息、物理构成、状态信息和工装信息等五方面进行了建模研究；对于物理制造单元的制造能力信息分别面向逻辑制造单元和物理制造单元可加工零件类别进行建模；最后将该模型应用在网络化协同工艺系统和可重构制造资源优化配置平台中，给出了具体的应用方案。     

基于物理制造单元的网络化制造资源建模研究

面向未来数字化制造模式 ,提出对企业制造资源分三层进行管理 ,即物理制造单元层、工作中心层和物理设备层 ;针对生产制造过程中各个应用环节对制造资源的需求 ,利用面向对象方法对物理制造单元从基本信息、制造能力信息、物理构成、状态信息和工装信息等五方面进行了建模研究 ;对于物理制造单元的制造能力信息分别面向逻辑制造单元和物理制造单元可加工零件类别进行建模 ;最后将该模型应用在网络化协同工艺系统和可重构制造资源优化配置平台中 ,给出了具体的应用方案。     

面向网络化制造系统的单元控制器

在分析了网络化制造系统的基础上，建立了面向NMS的单元控制器的功能模型，阐述了单元控制器各功能模块的作用。构造了协同管理递阶控制结构的单元控制系统和单元控制器的控制软件结构。     

制造单元平衡设计研究

文章阐述了制造单元的概念和布置形式,建立了用于储气桶制造单元平衡设计的数学模型.进而将数学模型转化成Excel表格的形式,在Evolver软件中设置目标函数及约束条件,并设定交叉算子及变异算子,通过遗传算法求解得到作业分配的最佳方案.     

基于双链遗传算法的网络化制造资源优化配置

网络制造环境下合作伙伴的选择采用的主要方法是对被选企业的一些宏观信息进行评价,该方法无法保证在形成动态联盟后制造系统的运行效率,并且要求预先确定任务的分配,无法保证各个企业之间任务分配的合理性.针对这样的问题,从更底层的制造资源优化配置入手,研究制造资源如何在网络制造环境下优化配置,从而确定合作伙伴和各合作伙伴所需要承担的生产任务.任务分配涉及企业-资源-任务三者之间的匹配,使得原本就是NP难题的调度问题更加复杂,借鉴传统遗传算法和生物学进化原理,提出一种双链遗传算法来解决这样的规划问题,相对于传统遗传算法这样算法的效率更高,编码解码更容易,可以解决网络制造资源优化配置问题.     

面向复杂零件网络化制造的资源优化配置方法

为实现复杂零件网络化制造的资源优化配置,提出一种以零件工艺流程为核心的制造资源优化配置方法。该方法依据零件工艺流程,设计逻辑制造单元和逻辑加工路线,进行基于逻辑制造单元和逻辑加工路线的制造任务分解和描述。为了对逻辑加工路线配置最优的可执行加工路线,以运行成本、时间和加工质量为目标,建立多目标优化模型;在用遗传算法求解模型的过程中,每一代种群,基于影响度因子将运行成本、时间和加工质量的目标特征值矩阵转换为相对隶属度矩阵,进而以每个染色体的距优海明加权距离平方与距劣海明加权距离平方之和最小为准则,求取基于相对隶属度的适应度值。最后,以具体实例证明了该方法解决复杂零件网络化制造资源优化配置问题的可行性与有效性。     

智能制造单元生产调度算法研究

针对智能制造单元的调度问题,建立了相关的数学模型,并提出了一种改进的遗传算法来求解该问题。在算法的初始过程中加入爬山算法来提高初始解的质量,并在交叉操作时,对机器选择部分染色体采用一种由当前种群最优个体指导交叉的方法来改进交叉算子,以扩大算法的搜索能力。最后采用一个实例对该算法进行仿真验证,结果表明其性能比传统遗传算法更优。     

网络制造环境下面向复杂零件的协同制造链研究

为了实现网络制造环境下制造资源的共享与优化配置，提出了面向复杂零件的协同制造链的概念，分析了协同制造链的特点。通过对某航空发动机关键零件制造过程的分析，详细论述了协同制造链的生成与演化过程，提出了一种基于蚂蚁算法的组合优化求解策略，有效地解决了协同制造链优化配置问题。最后，基于网络协同制造平台实现了协同制造链的构建与运行。     

基于蚁群算法的网络化制造资源服务链构建

为解决网络化制造跨企业资源服务链的构建问题,提出了基于时间最短、成本最低和时间成本综合最优的网络化制造资源服务链构建的数学模型,并设计了求解该模型的改进蚁群算法。改进后的蚁群算法通过引入自适应调整信息残留度和时变启发因子,提高了收敛速度和全局搜索能力。通过构造一个仿真网络化资源服务链算例,并根据数学模型,用改进的蚁群算法构建了分别基于时间最短、成本最低和时间成本综合最优的网络化制造资源服务组合。     

基于物理制造单元的网络化制造资源建模及信息集成

针对分散的网络化制造资源,研究了基于物理制造单元的网络化制造资源建模,以及基于可扩展标记语言的制造资源信息模型和信息集成方法。建立了包括物理制造单元层、工作中心层和物理设备层的制造资源组织模型,定义了包括基本信息、制造能力、物理构成、状态信息、工装信息的物理制造单元信息模型。提出了制造资源信息的可扩展标记语言建模方法,研究了制造资源信息的XMLSchema描述规范,实现对异制造资源的描述;提出了基于可扩展标记语言的异地制造资源信息集成框架,应用于面向物理制造单元资源信息动态集成的网络化可重构制造资源优化配置平台开发。     

分散网络化制造环境下基于移动Agent和Web的生产监控研究

针对分散网络化制造的特点,把移动Agent和Web技术应用到分散网络化制造环境下的生产监控中,提出了基于移动Agent和Web的生产监控系统框架,利用Concordia移动Agent系统开发了原型系统,证明该系统框架能够有效地降低网络流量,改善网络性能,提高监控效率。     

基于带权重遗传算法的工程变幅机构优化设计

变幅机构是工程机械的关键,仔细分析了中联重科49 m混凝土泵车的变幅机构,建立了其6节点等效模型.在此基础上,分析了变幅油缸的受力情况,指出对变幅机构的设计应保证变幅油缸受到的压力及压力的变化都尽可能小.为此,提出采用带权重的遗传算法对变幅机构进行优化设计,将各优化目标对变幅机构的影响程度考虑到适应度函数中.仿真分析证明了所提出优化算法的有效性.     

基于Web SerVices的网络化制造资源管理的关键技术研究

以网络化制造环境下制造资源的优化配置为研究目标,构建了面向制造资源功能定义、关联关系定义的制造资源信息模型,并建立了面向制造特征的任务定义模型。在此基础上,结合当前语义Web的研究成果,提出了基于Web Services的网络化制造资源管理系统,详细论述了系统结构中各层次的功能模块,并通过发动机零件加工过程的制造资源配置实例,验证了系统的有效性。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度方法研究

针对柔性作业车间调度问题,提出了一种自适应的遗传机制,构造出自适应的适值函数定义方法,设计了相应的自适应选择、交叉和变异3种算子。为了解决同一工序的不同机器的负荷平衡,提出了表征机器加工能力的能力系数。通过轮换方法实现了相同工序不同机器之间的调度。仿真实验结果表明,该调度算法具有可行性。