砂芯输送线物流分配规划及仓储策略研究

发布时间：2017-07-18 18:25

  本文关键词：砂芯输送线物流分配规划及仓储策略研究

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【摘要】：砂芯输送线的主要作用是将制芯中心生产的砂芯运输到造型部门,自动化的砂芯输送线可以适应高温的恶劣环境,避免人工操作的危险性和低效率,提高了砂芯进出库的质量和效率,降低了整个仓库管理成本。砂芯输送线物流分配规划及仓储策略研究对于提高输送线的输送效率,自动化立体仓库的出入库效率有重要的意义。本文紧紧围绕砂芯输送线的物流分配规划及仓储策略研究两个主题展开。基于对砂芯输送线工艺流程及工艺模式的分析,研究分析了基于从至表的砂芯输送线布局规划,通过编程计算得到了路径最优的从至表,并以此对输送线的空间布置进行了布局规划。基于对输送线设备单元及物流交通网络的分析,研究了砂芯输送线合流节点在不同工作模式下的堵塞原因,提出了输送线合流节点主路和支路输送单元满足最小发送时间间隔的物流控制策略。基于对自动化立体仓库使用特点的分析,提出了立体仓库存储砂芯的基本策略。研究分析了立体仓库出入库效率低的原因,并提出在堆垛机空闲时间对货位进行再分配。基于对堆垛机运行路径特点的分析,提出使用遗传算法来规划堆垛机的路径。根据对堆垛机的运行路径的特点的分析设计遗传基因,结合遗传基因的特点设计选择算子、交叉算子及变异算子,建立最优路径求解的遗传算法模型。根据遗传算法模型编写求解堆垛机最优路径程序,使用该程序检验算法模型是否可行有效并直接应用到实际中。
【关键词】：布局规划 合流节点 路径优化 遗传算法
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F426;F252;TP18
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 绪论16-20
• 1.1 课题研究背景16-17
• 1.1.1 生产线物流自动化16-17
• 1.1.2 自动化立体仓库在输送线中应用17
• 1.2 国内外研究现状17-18
• 1.2.1 国外研究现状17
• 1.2.2 国内研究现状17-18
• 1.3 课题来源、目的及意义18-19
• 1.3.1 课题来源18-19
• 1.3.2 课题研究目的及意义19
• 1.4 本章小结19-20
• 第二章 砂芯输送线布局规划20-31
• 2.1 砂芯输送线工艺模式分析20-22
• 2.1.1 初始模式21
• 2.1.2 托盘初始化模式21
• 2.1.3 仅机械手订单模式21
• 2.1.4 仅悬链订单模式21-22
• 2.1.5 机械手及悬链订单模式22
• 2.2 砂芯输送线工艺流程分析22-23
• 2.2.1 带芯托盘流程22
• 2.2.2 空托盘流程22-23
• 2.2.3 立体砂芯二次烘干流程23
• 2.2.4 空托盘叠层和分拆设计23
• 2.2.5 悬念上板设计23
• 2.2.6 空托盘初始化23
• 2.3 砂芯输送线布局规划23-30
• 2.3.1 从至表法23-24
• 2.3.2 输送线的工艺路线图24
• 2.3.3 按照工艺路线图编写从至表24-25
• 2.3.4 编写程序求路径最优的从至表25-27
• 2.3.5 根据路径最优的方案对产线进行布局设计27-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第三章 砂芯输送线合流节点控制策略分析31-39
• 3.1 砂芯输送线常见设备单元31-34
• 3.1.1 输送单元31
• 3.1.2 输送线货位31-33
• 3.1.3 砂芯输送线物流交通网络33-34
• 3.2 砂芯输送线物流输送分析34-36
• 3.3 合流节点控制策略理论分析36-38
• 3.4 小结38-39
• 第四章 砂芯输送线仓储策略分析39-49
• 4.1 自动化立体仓库分析39-41
• 4.1.1 自动化立体仓库出入库流程40
• 4.1.2 自动化立体仓库仓储策略分析40-41
• 4.2 砂芯输送线仓储策略分析41-47
• 4.2.1 仓库区域划分42-46
• 4.2.2 仓储策略分析46-47
• 4.3 仓储货位再分配问题提出47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 基于遗传算法的仓储堆垛机路径优化49-76
• 5.1 遗传算法建模50-64
• 5.1.1 遗传算法分析50-51
• 5.1.2 目标区域划定51-53
• 5.1.3 编码方式确定53-56
• 5.1.4 个体适应度计算56-57
• 5.1.5 选择算子设计57-59
• 5.1.6 交叉算子设计59-62
• 5.1.7 变异算子设计62-64
• 5.1.8 结果评价与分析64
• 5.2 程序设计及结果分析64-75
• 5.2.1 JD类与JL类66-67
• 5.2.2 主窗体程序创建67
• 5.2.3 Population类67-70
• 5.2.4 演示窗体类70-72
• 5.2.5 遗传算法计算结果分析72-75
• 5.3 本章小结75-76
• 第六章 总结与展望76-78
• 6.1 总结76
• 6.2 展望76-78
• 参考文献78-81
• 附录181-83
• 附录283-91
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况91

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本文编号：559194