瓶颈作业环境下工程机械作业车间调度研究及系统设计
发布时间：2021-09-15 13:45
在工业4.0的大趋势下,在企业间竞争日趋激烈的大环境中,制造企业想要获得发展需要不断提高其企业管理水平。车间作业调度问题作为企业管理的重要组成部分,受到了制造业、学术界的广泛关注。工程机械车间调度问题属于一类存在瓶颈设备的作业调度问题。本文针对工程机械的加工特点,在瓶颈识别的基础上,利用免疫遗传算法实现车间作业调度问题求解,并根据本文提出的算法和求解流程,设计出了工程机械加工车间的生产调度系统。本文首先阐述了课题的研究背景和意义,并介绍了瓶颈设备识别和作业车间调度问题的研究现状和方法。然后,根据工程机械车间的作业特点,利用基于网络结构特征的瓶颈设备识别方法,重点考虑设备的加工时间和使用频率这两大因素,对车间的瓶颈设备进行识别。接着,提出了瓶颈作业环境下,工程机械作业车间多资源和多目标的调度模型。采用基于设备的编码方式,运用免疫遗传算法,对瓶颈设备对应的基因段针对性地采用免疫算子来求解调度模型,并通过实例验证本文提出算法的合理性和有效性。最后,本文为解决上述问题设计了相应的生产调度系统,并对系统功能及架构的设计进行了说明,对系统的界面进行了展示。
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
甘特图实例Fig3.3Theexampleofganttchart
解码举例示意图
收敛曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于知识的智能制造物流系统平台研究[J]. 陈俊梅,石宇强. 机械设计与制造. 2016(09)
[2]作业车间调度问题的杂草优化算法求解[J]. 黄霞,叶春明,包晓晓. 计算机应用与软件. 2016(06)
[3]浅析MES在工业4.0中的作用和发展[J]. 眭江涛. 企业导报. 2016(09)
[4]基于网络结构特征的作业车间瓶颈识别方法[J]. 李晓娟,袁逸萍,孙文磊,冯欢欢. 计算机集成制造系统. 2016(04)
[5]一种求解作业车间调度问题的异步元胞遗传算法[J]. 陆曈曈,胡方军,张屹. 组合机床与自动化加工技术. 2014(08)
[6]基于两种瓶颈度的制造车间多瓶颈动态预测方法[J]. 刘志,蒋增强,龚本刚. 中国机械工程. 2014(14)
[7]作业车间瓶颈簇识别方法[J]. 王军强,康永,陈剑,郭银洲,张映锋,孙树栋. 计算机集成制造系统. 2013(03)
[8]扰动环境下Job Shop瓶颈识别方法研究[J]. 王刚,王军强,孙树栋,袁宗寅. 机械科学与技术. 2010(12)
[9]多性能指标系统控制器自设计方法及其应用研究[J]. 吕云飞,张军,刘静. 舰船科学技术. 2009(12)
[10]Dynamic Prediction Method of Production Logistics Bottleneck Based on Bottleneck Index[J]. LIU Mingzhou,TANG Juan,GE Maogen,JIANG Zengqiang,HU Jing,and LING Lin School of Mechanical and Automotive Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2009(05)
硕士论文
[1]非紧密衔接工序车间多目标调度方法的设计与优化[D]. 解朔南.合肥工业大学 2017
[2]基于免疫遗传优化的船舶航向控制[D]. 葛贝贝.大连海事大学 2015
[3]免疫遗传算法在高速铁路列车运行调整中的应用研究[D]. 周晓昭.北京交通大学 2014
[4]基于遗传算法的多柔性作业车间调度问题研究[D]. 朱文凡.合肥工业大学 2014
[5]基于免疫遗传算法的多目标优化研究[D]. 何向婷.西安科技大学 2013
[6]基于瓶颈工序的多资源多目标机械加工车间排产方法与系统研究[D]. 李鹏.重庆大学 2012
[7]不确定条件下基于遗传算法的柔性作业车间调度问题研究[D]. 刘捷.华中科技大学 2009
[8]改进双倍体遗传算法在作业车间调度中的应用研究[D]. 郭琛.大连交通大学 2007
本文编号：3396186
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
甘特图实例Fig3.3Theexampleofganttchart
解码举例示意图
收敛曲线
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于知识的智能制造物流系统平台研究[J]. 陈俊梅,石宇强. 机械设计与制造. 2016(09)
[2]作业车间调度问题的杂草优化算法求解[J]. 黄霞,叶春明,包晓晓. 计算机应用与软件. 2016(06)
[3]浅析MES在工业4.0中的作用和发展[J]. 眭江涛. 企业导报. 2016(09)
[4]基于网络结构特征的作业车间瓶颈识别方法[J]. 李晓娟,袁逸萍,孙文磊,冯欢欢. 计算机集成制造系统. 2016(04)
[5]一种求解作业车间调度问题的异步元胞遗传算法[J]. 陆曈曈,胡方军,张屹. 组合机床与自动化加工技术. 2014(08)
[6]基于两种瓶颈度的制造车间多瓶颈动态预测方法[J]. 刘志,蒋增强,龚本刚. 中国机械工程. 2014(14)
[7]作业车间瓶颈簇识别方法[J]. 王军强,康永,陈剑,郭银洲,张映锋,孙树栋. 计算机集成制造系统. 2013(03)
[8]扰动环境下Job Shop瓶颈识别方法研究[J]. 王刚,王军强,孙树栋,袁宗寅. 机械科学与技术. 2010(12)
[9]多性能指标系统控制器自设计方法及其应用研究[J]. 吕云飞,张军,刘静. 舰船科学技术. 2009(12)
[10]Dynamic Prediction Method of Production Logistics Bottleneck Based on Bottleneck Index[J]. LIU Mingzhou,TANG Juan,GE Maogen,JIANG Zengqiang,HU Jing,and LING Lin School of Mechanical and Automotive Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2009(05)
硕士论文
[1]非紧密衔接工序车间多目标调度方法的设计与优化[D]. 解朔南.合肥工业大学 2017
[2]基于免疫遗传优化的船舶航向控制[D]. 葛贝贝.大连海事大学 2015
[3]免疫遗传算法在高速铁路列车运行调整中的应用研究[D]. 周晓昭.北京交通大学 2014
[4]基于遗传算法的多柔性作业车间调度问题研究[D]. 朱文凡.合肥工业大学 2014
[5]基于免疫遗传算法的多目标优化研究[D]. 何向婷.西安科技大学 2013
[6]基于瓶颈工序的多资源多目标机械加工车间排产方法与系统研究[D]. 李鹏.重庆大学 2012
[7]不确定条件下基于遗传算法的柔性作业车间调度问题研究[D]. 刘捷.华中科技大学 2009
[8]改进双倍体遗传算法在作业车间调度中的应用研究[D]. 郭琛.大连交通大学 2007
本文编号：3396186
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