基于仿真优化方法的离散加工工厂布置研究

发布时间：2020-05-17 08:12

【摘要】：当前，经济全球化愈演愈烈，市场竞争空前激烈，我国制造型企业面临的生存压力也越来越大，尤其是中小型企业，初期规模都比较小，但它们扩张的速度又往往比较快。由于缺乏合理地规划，导致工厂设施布置混乱，，物流成本居高难下，从而影响产品的制造成本，严重制约了企业的长期发展。工厂设施布置的合理与否对工厂的整体运作具有非常重要的影响，优良的工厂设施布置是提高企业利润的源泉。针对以上背景，本文利用工厂设施布置及仿真优化的相关理论，结合某离散加工工厂当前工厂设施布置存在的问题，主要研究了以下几个方面的内容，并期望能为中小型离散加工工厂的工厂设施布置改进问题提供可行的解决方案。首先，分析了工厂设施布置问题，并结合离散加工工厂的布置现状，建立了二次分配问题QAP数学模型和不等面积设施多行布置数学模型。其次，将遗传算法嵌入到Plant Simulation仿真软件中，构建了一种基于遗传算法与计算机仿真分析相结合的工厂设施布置改进仿真优化方法。再次，以合肥市某汽车零部件制造企业的工厂布置现状为研究对象，运用仿真优化方法对其工厂总平面布置和典型机械加工车间的设施布置进行优化改进，结果验证了本文所提出的仿真优化方法对于解决离散加工工厂设施布置改进问题的有效性和可行性。最后，为满足工厂后续柔性布置改进的需要，利用PlantSimulation仿真软件自带的SimTalk仿真程序语言，将工厂设施布置改进仿真优化方法进行集成，开发了工厂设施布置改进系统。
【图文】：

过程图,仿真优化,过程,启发式方法

后输出最优解[40-41]，一般的仿真优化的过程如图3.4所示。图 3.4 仿真优化过程Fig 3.4 Process of Simulation optimization3.3.2 仿真优化的方法计算机仿真是在一定的假设条件下，通过对客观存在的系统及其行为进行模拟，从而得出可行的方案，但是仿真本身并不能对问题进行优化。如果想实现系统某些性能的优化，就需要在仿真中加入优化算法，即在仿真模型中嵌入优化模块，得到仿真优化算法。目前，常见的仿真优化方法[42]分为启发式方法和非启发式方法两种，其中非启发式方法主要包含基于梯度的方法、随机优化方法、响应曲面法和统计方法等。启发式方法则包含进化计算、模拟退火、禁忌搜索、单纯型法、人工神经网络等，每大类方法中又包括多种优化方法，具体如图3.5所示。在各种仿真优化方法中，非启发式方法往往需要进行大量的假设，计算一般比较复杂

仿真优化,方法,优化方法

25Fig 3.5 The simulation optimization methods算法和 Plant Simulation 相结合的工厂设施布置改进方法优化方法与传统的优化方法有很大的不同，同时它也不仅仅是一实验[43]，它们之间的区别主要体现在以下两个方面：传统的优化方法在求解优化问题时，首先要根据求解问题的需要，模型，然后选择合适的优化方法对其优化求解，一般情况下可以解。但是，数学模型的建立往往需要对实际问题进行很多假设，具有一定的复杂性和随机性，因此难以建立精确的数学解析模型为一种系统建模方法，能够将构成系统的有关要素按照实际系统地结合起来，建立仿真模型，然后通过计算机对仿真模型进行实性能及变化规律。
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：U468

【参考文献】