考虑回收件质量的再制造系统缓冲区优化设计研究

发布时间：2017-03-18 20:03

  本文关键词：考虑回收件质量的再制造系统缓冲区优化设计研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：工业化在丰富人类物质生活的同时,也造成严重的资源短缺和环境污染等问题。作为一种新的发展观,可持续发展成为全人类的共同选择。再制造(remanufacturing)是绿色制造的重要内容,它是指通过修复技术恢复废旧产品性能、使之达到甚至超过原型产品质量的一类加工过程,旨在实现低消耗、低排放和高收益等目的。区别于传统制造系统,回收件质量的差异性导致再制造系统面临着多重不确定性,给此类系统的性能计算、分析和优化带来挑战。缓冲区(buffer)是制造系统的主要组成单元,可以调整工件加工顺序、平衡系统物流,有效改善系统性能。本文以再制造系统为对象,考虑回收件质量不确定性对系统性能的影响,研究缓冲区优化设计问题。论文的主要工作如下：(1)再制造系统静态和动态调度对比研究。针对此类系统存在加工时间不等、加工路线随机的特点,采用仿真技术模拟系统加工过程、实现性能计算,以最小化总流程时间为目标,构建静态调度和动态调度两类调度模型。采用离散人工蜂群(DABC)算法求解静态调度,通过与NEH_A方法对比验证算法的有效性；采用分派规则完成动态调度,根据再制造系统特点选取和构建22种分派规则,并与DABC算法进行比较。结果表明：总体上算法的寻优效果优于分派规则,但寻优时间远大于分派规则；组合规则具有良好的优化效果和稳定性。(2)再制造系统分派规则的自主生成方法研究。经典分派规则适用于动态问题,但依赖于系统特性。考虑回收件返工和舍弃问题,设计指标具体表征回收件质量,建立再制造系统模型；以语法树(syntax tree)结构表征分派规则,根据系统特性设计系统状态指标集合；采用基于迭代局部搜索的自动生成(APRILS)方法构造适于再制造系统的复杂分派规则。研究表明：APRILS方法构造的分派规则效果优于经典分派规则,实现了寻优效果和时间的平衡。(3)面向不可靠再制造系统的多目标缓冲区容量分配研究。以不可靠再制造系统为研究对象,以最大化产出率和最小化在制品库存为目标,基于Pareto概念构建多目标缓冲区容量分配模型；采用分解-扩展-马尔科夫方法建立系统模型,利用Newton法和二分法求解以获得系统性能指标；在多目标优化算法NSGAⅡ的基础上,利用禁忌搜索优化其局部搜索能力,构建一种新的多目标优化算法—TS-NSGAⅡ混合算法,将其与NSGAⅡ算法以及精确算法比较。结果表明：TS-NSGAII混合算法在解的收敛性、多样性以及运行时间等方面均有显著提升,比NSGAⅡ算法更优。本文以再制造系统为对象,考虑回收件质量不确定性对系统性能的影响,构建了再制造系统运行调度模型,从生产调度和缓冲区容量分配等层面探讨缓冲区优化设计问题,为再制造系统的规划设计与运行调度提供了理论支持。
【关键词】：再制造系统 质量不确定 生产调度 分派规则 缓冲区容量分配 Pareto多目标优化
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;F713.2
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-24
• 1.1 课题背景10-13
• 1.1.1 制造业发展现状10-12
• 1.1.2 再制造业发展现状12-13
• 1.2 再制造系统13-16
• 1.2.1 制造系统13-14
• 1.2.2 再制造系统的不确定性14-15
• 1.2.3 生产运营管理与缓冲区15-16
• 1.3 研究现状概述16-22
• 1.3.1 回收件质量不确定性研究现状16
• 1.3.2 生产调度问题研究现状16-19
• 1.3.3 缓冲区容量分配问题研究现状19-21
• 1.3.4 存在的问题与不足21-22
• 1.4 本文的研究内容与论文结构22-24
• 第二章 基于分派规则和进化算法的再制造系统生产调度研究24-38
• 2.1 引言24
• 2.2 再制造系统及其生产调度模型24-27
• 2.2.1 再制造系统模型假设24-25
• 2.2.2 生产调度优化模型25
• 2.2.3 模型仿真求解25-27
• 2.3 分派规则与离散人工蜂群算法27-31
• 2.3.1 分派规则27
• 2.3.2 蜂群算法的生物学原理27-28
• 2.3.3 离散人工蜂群算法28-30
• 2.3.4 改进离散人工蜂群算法30-31
• 2.4 案例分析31-37
• 2.4.1 算例设计31
• 2.4.2 离散人工蜂群算法及其改进效果验证31-34
• 2.4.3 不同调度方法优化效果对比分析34-37
• 2.5 本章总结37-38
• 第三章 基于APRILS算法的再制造系统分派规则的自主生成38-57
• 3.1 引言38
• 3.2 基于语法树的APRILS算法38-42
• 3.2.1 规则的语法树表达38-39
• 3.2.2 规则的生成方法39-41
• 3.2.3 APRILS算法41-42
• 3.3 考虑质量不确定性的再制造系统模型42-45
• 3.3.1 再制造系统模型假设42-43
• 3.3.2 回收件质量表征43
• 3.3.3 模型性能求解43-44
• 3.3.4 APRILS算法应用44-45
• 3.4 案例设计45-47
• 3.4.1 实验方案45-46
• 3.4.2 Training案例库46-47
• 3.4.3 Testing案例库47
• 3.5 结论分析47-56
• 3.5.1 APRILS算法验证47-49
• 3.5.2 新规则性能验证49-52
• 3.5.3 参数灵敏度分析52-56
• 3.6 本章小结56-57
• 第四章 基于混合算法的不可靠再制造系统多目标缓冲区分配57-78
• 4.1 引言57-58
• 4.2 基于Pareto的多目标缓冲区分配问题58-59
• 4.2.1 多目标优化问题的基本理论58-59
• 4.2.2 再制造系统的多目标缓冲区分配59
• 4.3 基于分解-扩展-马尔科夫方法的再制造模型建立与求解59-64
• 4.3.1 再制造系统模型假设59-60
• 4.3.2 分解-扩展-马尔科夫法60-64
• 4.4 基于TS-NSGA Ⅱ混合算法的多目标缓冲区分配求解64-72
• 4.4.1 问题转化及求解难点64-65
• 4.4.2 NSGA Ⅱ算法65-66
• 4.4.3 TS-NSGAⅡ混合算法66-70
• 4.4.4 算法性能评价指标70-72
• 4.5 案例分析72-77
• 4.5.1 再制造系统参数与性能的关系分析72-74
• 4.5.2 不同缓冲区总容量下算法效果验证74-77
• 4.6 本章总结77-78
• 第五章 总结与展望78-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-87
• 附录87-90
• 攻读硕士学位期间发表的论文90

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