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生产过程的混合装配线平衡问题,分为在确定条件下的最小生产循环单元的静态平衡问题和不确定条件修正过后的动平衡问题.针对确定工位条件下的混装生产线,构建其静态平衡模型,分析不确定因素,并以操作工人的操作时间不确定性为例,研究时间不确定性动态平衡.利用Flexsim软件,通过仿真进行了验证.相关实验验证了上述方法和结论的正确性. 相似文献
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在全球市场竞争加剧、资源环境严管的形势下,复杂制造系统在环境排放、生产效率等方面,面临着更严格的要求。在此要求下,以柔性作业车间能效调度为研究对象,构建带开关机决策的能效调度模型,剖析问题本质,发现提高工序连续性有利于降低总能耗。为此,提出一种基于逆活动调度策略改进的基因表达编程算法,形成高效的能效调度规则。该调度规则在不延迟总完工时间的前提下,尽可能减少空闲间隔。实验结果表明,基于改进基因表达编程的调度规性能优越,设计的逆活动调度策略显著提升了能效水平。 相似文献
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刀具是机械加工的重要资源,刀具数量决定了能同时加工的工件批次上限。针对此类批次受限的并行机等量分批调度问题,建立了刀具数量和刀具更换等特有约束,构建了双目标数学规划模型,以完工时间和交付时间偏差最大值的最小化为目标,力求提高生产效率、保证同一订单内工件准时且同步交付。提出融入快速非支配排序的双目标鲸鱼群算法,通过引入虚拟占位符,设计出允许批次数变化的定长编码;将多点保留交叉策略融入到个体移动规则设计中,以便跨越子批赋值向量、保持子批序列不变、增强解的多样性;将非劣个体保留策略嵌入到邻域搜索中,指导算法跳出局部最优。实验结果表明,所提算法的收敛性与多样性显著优于对比算法,有利于同时达到准时、高效的生产目标。 相似文献
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为了提高柔性加工车间调度方案的可行性、保障生产过程的稳定性,提出一种鲁棒优化调度方法。引入两个不确定参数来描述随机工时的波动程度和约束条件的允许违背程度,提出随机变量服从概率分布时一般线性规划问题的鲁棒优化方法。采用该方法将含随机工时而难以求解的随机型柔性加工车间调度模型转化为确定型鲁棒对等模型。基于该模型,将随机工时融入适应度函数中,结合遗传进化的全局优化和邻域搜索的空间拓展能力研制出鲁棒调度算法,同步实现工件排序和机器分配的双重决策。案例测试表明,所提方法可以在较短计算时间内、以较小性能损失、将近95%的置信度获得当前最优解。 相似文献
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在基于图像和景物几何的两种虚拟环境建模方法基础上,结合WTK平台,提出以景物几何为主,强调模型的可操作性,同时将图像与景物几何相结合,增加虚拟环境真实感的建模方法,并用实例加以论证。 相似文献
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基于第Ⅰ类混流双边装配线平衡具有生产品种多样性和生产过程复杂性的特点,研制了一种改进迭代局部搜索算法进行求解。在工位数量相同时引入新的二级目标,使前面工位承担更多负载,推进解的细微改进;提出基于工位的启发式解码方式,使成对工位内的负载更为均衡。在解码设计中,优先选择空闲时间较多的边作为分配操作的边,对每种产品优先选择不产生空闲时间的操作分配,然后通过最后成对工位调整策略进一步减少工位的数量。同时设计了新的改进启发式初始化和局部搜索方式,并通过参数校验验证改进的合理性。将所提解码方式与3种不同的解码方式进行对比,并将所提算法与7种不同算法进行对比,结果表明,基于工位的启发式解码优于对比解码,所提迭代局部搜索算法优于其他对比算法。 相似文献
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结合第2类双边装配线平衡问题(TALBP-2)的特点,提出了一种改进蚁群算法.针对TALBP-2中操作间的序关系,对分配至同一个边工位中相邻的两项操作间定义了一种新的信息素;提出了一种新的定界策略,根据所得的最好解,减小工位时间的上界,利用已分配工位的平均实际作业时间界定工位时间的下界,缩小蚂蚁的搜索空间;针对TALBP-2提出了一种新的操作分配准则,根据所定义的3种理想操作的优先分配权限分配操作;提出了一种边工位确定原则,平衡两边工位时间的增加速度.算例的比较结果表明算法有较好的求解效果和稳定性. 相似文献
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在球的弹性对心碰撞理论基础上,系统研究面向碰撞试验的虚拟环境建模方法和体系,并用一个实例加以分析和验证. 相似文献
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激光诱导荧光技术可广泛应用于油污染的监测中,然而普通的油荧光光谱技术只能实现油污染监测的粗分类,无法区分原油与燃料油的荧光特征。本文基于主成分分析方法(PCA)的时间分辨油荧光分类方法,实验测量了20种油样本的时间分辨荧光光谱特征,给出了对应的荧光寿命和时间分辨油荧光光谱的时序特征。在此基础上,利用前三个主成分构成的三维特征矢量空间,通过分析不同采集时刻下油样本矢量间相关距离的变化,对油样本的时间分辨荧光光谱进行聚类分析。为了体现油荧光变化的时序性,引入矢量距离的离散度参量,提出基于PCA进行时间分辨油荧光光谱分析的优化方法。实验结果表明,基于时间分辨油荧光光谱识别可实现原油与燃料油的光谱时序特征区分,具备良好的油荧光分类效果。 相似文献