混合流水车间的单件定制产品制造装配集成优化调度问题研究

发布时间：2017-09-25 01:01

  本文关键词：混合流水车间的单件定制产品制造装配集成优化调度问题研究

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【摘要】：进入21世纪以来,产品需求从批量化和标准化逐渐向个性化和多样化过渡,产品生产方式也从大批量逐步向小批量甚至单件生产模式(One-of-a-kind Production,OKP)过渡。现代模具生产企业是典型的专业生产单件定制产品的企业,它不仅具有一般单件生产企业生产过程具有非重复性的特点,而且由于模具制造过程的特殊性,它还具有模具生产制造周期偏长、在制品库存高的特点,导致交货期难以保证,拖期现象严重,这不仅让企业的生产成本增加了,而且还会影响企业的信誉,影响客户的满意度,严重制约了我国模具企业的发展和国际竞争力。为了能够及时的响应客户多样化的需求,同时又不增加企业的库存,降低在制品的库存,为此,本文以订单交货期准时度和产品装配时零件同时度为优化目标综合考虑制造与装配集成优化调度问题。本文主要研究混合流水车间下的单件生产制造调度问题,主要考虑调度问题中的两个问题,一是产品是由多个零部件装配完成,而装配之前需要所有零部件都加工完成；二是高度客户定制化产品具有生产周期长、在制品库存高的特点。通过把问题分为两个阶段来考虑,混合流水车间环境下的制造阶段和装配阶段,制造阶段可以看做是混合流水车间,每道工序都含有一定数目的并行机,同个产品的所有零部件加工完成之后才可以对这个产品进行装配,为了降低在制品库存高同时提高装配效率,在制造阶段的同时既要考虑同个产品零部件完工的时间间隔,即同时度问题,又要兼顾订单基于交货期的准时度问题。主要内容研究如下,1、介绍混合流水车间调度问题,建立模具加工装配的调度优化模型；2、针对建立的调度模型,采用基于机器的编码方式,利用带精英策略的非支配排序算法对问题求解,设计启发式算法产生部分初始种群,阐述了编码、解码方式,交叉和变异操作的方式,对该算法求解时存在的问题进行了分析并做了相应的改进,通过算法改进前后的测试结果对比,展示了算法改进后的解优于未改进算法的解；3、通过与GA算法与PSO算法的对比测试,测试结果表明NSGA-Ⅱ算法具有更好的优化性能。
【关键词】：单件生产制造 混合流水车间 制造装配集成优化
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TB497;TP301.6
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-19
• 1.1 研究背景与意义14-15
• 1.1.1 单件生产制造模式的定义和特征14
• 1.1.2 轮胎模具制造的特点14-15
• 1.2 国内外研究现状15-17
• 1.2.1 混合流水车间15-16
• 1.2.2 面向装配的混合流水车间16-17
• 1.2.3 多目标优化17
• 1.3 主要研究内容及结构安排17-19
• 1.3.1 主要研究内容17-18
• 1.3.2 论文结构安排18-19
• 第二章 调度问题分析与建模19-27
• 2.1 生产调度问题概述19-20
• 2.1.1 生产调度问题的定义19
• 2.1.2 生产调度问题的描述19-20
• 2.2 面向装配的混合流水车间调度问题的描述20-22
• 2.3 面向装配的混合流水车间调度问题的数学模型22-26
• 2.3.1 符号的说明23-25
• 2.3.2 定义目标函数25-26
• 2.3.3 约束条件26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 基于NSGA-Ⅱ的多目标混合流水车间调度算法27-46
• 3.1 遗传算法概述27-30
• 3.1.1 遗传算法的基本概念27-28
• 3.1.2 基本操作和流程28-30
• 3.2 非支配排序遗传算法30-31
• 3.2.1 Pareto排序30
• 3.2.2 确定适应度值30-31
• 3.3 NSGA-Ⅱ算法31-35
• 3.3.1 NSGA算法的改进31
• 3.3.2 NSGA-Ⅱ的基本流程31-32
• 3.3.3 NSGA-Ⅱ算法32-33
• 3.3.4 拥挤度计算33-35
• 3.4 启发式算法产生部分初始种群35-38
• 3.4.1 编码35-36
• 3.4.2 解码36-37
• 3.4.3 排序等待清单的启发式算法37-38
• 3.5 NSGA-Ⅱ算法中遗传操作的设计38-42
• 3.5.1 编码与解码40-41
• 3.5.2 种群初始化41
• 3.5.3 选择操作41
• 3.5.4 交叉操作41-42
• 3.5.5 变异操作42
• 3.6 NSGA-Ⅱ算法的改进42-45
• 3.7 多目标决策机制45
• 3.8 本章小结45-46
• 第四章 实验仿真与对比测试分析46-57
• 4.1 实验的目的46
• 4.2 实例仿真46-49
• 4.3 算法中各参数对算法的影响49-52
• 4.4 算法间的优化性能比较52-55
• 4.5 本章小结55-57
• 总结与展望57-58
• 参考文献58-63
• 致谢63

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本文编号：914454