过滤器混流装配线设计和调度研究

发布时间：2017-07-31 02:15

  本文关键词：过滤器混流装配线设计和调度研究

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【摘要】：过滤器是液压系统中控制油液洁净度的重要元件,随着市场需求从单品种、大批量到多品种、小批量的转变,设计符合精益生产理念的过滤器混流装配线的需求愈发迫切。生产调度问题的研究能够提高生产效率,属于NP-Hard组合优化问题,研究有效、易于实现的调度算法具有重要的理论意义和实用价值。本文以过滤器混流装配线为研究对象,文章的主要内容如下：第1章,介绍了目前国内过滤器的生产现状,简述了精益生产思想的内涵；对生产线布局问题及方法进行了概述,阐述了混流装配线及其调度问题的研究现状,提出了课题的研究意义和研究内容。第2章,分析了过滤器混流装配线的产品批量特性和装配工艺特点,确定了整线的设计目标,完成了装配线的工艺区域划分和详细布局方案设计。第3章,完成了过滤器压力试验台液压系统原理设计、选型论证及电气监控系统方案,分析并设计了全自动超声波清洗机的工艺流程。第4章,对过滤器混流装配线实际调度问题进行适当的简化和假设,建立了问题的数学模型,给出了主要优化目标,简要分析了问题的复杂度。第5章,描述了以最小化最大完工时间为优化目标的过滤器混流装配线调度问题,设计了一种嵌入混合启发规则的遗传算法求解,规则基于事件驱动,遗传算法确定规则决策变量,算例表明了算法的有效性,分析了算法的优势。第6章,针对过滤器混流装配线各区域工人数目随订单及交货期动态配置的需求,提出了满足交货期约束的以最小化工人总数和最小化订单提前完工时间为目标的优化问题,设计了串行遗传算法求解。算例验证了问题的必要性和算法的有效性,最后分析了算法关键参数对算法执行效率和优化效果的影响,给出了参数的推荐取值范围。第7章,总结了全文的研究内容和成果,展望了本课题之后的主要工作内容和研究方向。
【关键词】：混流装配 生产线设计 并行多机调度 组合优化 遗传算法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH137;TH186
【目录】：

• 致谢4-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-22
• 1.1 课题背景13-14
• 1.1.1 液压过滤器13
• 1.1.2 国内过滤器装配生产现状13-14
• 1.2 精益生产理论概述14-15
• 1.2.1 精益生产思想14
• 1.2.2 精益生产的特点14-15
• 1.3 生产线布局问题概述15-18
• 1.3.1 生产线布局的分类15-16
• 1.3.2 精益生产线布局方法16-18
• 1.4 混流装配线调度问题概述18-20
• 1.4.1 混流装配生产线18
• 1.4.2 混流装配线调度问题研究现状18-20
• 1.5 课题研究的意义20
• 1.6 本文的主要研究内容20-21
• 1.7 本章小结21-22
• 第2章 过滤器混流装配线总体设计22-33
• 2.1 装配线需求分析22-24
• 2.1.1 产品种类的多样性22
• 2.1.2 生产工艺分析22-23
• 2.1.3 主要设计目标23-24
• 2.2 装配线总体方案24-26
• 2.2.1 装配方式24-25
• 2.2.2 物流方式25-26
• 2.2.3 装配线组成方式26
• 2.3 艺区域布局设计26-32
• 2.3.1 工艺区域划分26-28
• 2.3.2 作业相关程度分析28-30
• 2.3.3 车间空间30
• 2.3.4 布局原则30
• 2.3.5 艺区域规划方案30-32
• 2.3.6 布局方案32
• 2.4 本章小结32-33
• 第3章 过滤器混流装配线主要装备设计33-43
• 3.1 压力试验台设计33-39
• 3.1.1 功能需求33-34
• 3.1.2 总体方案34
• 3.1.3 液压系统原理设计34-36
• 3.1.4 主要元件选型论证36-38
• 3.1.5 电气监控系统总体方案38
• 3.1.6 压力试验台外观38-39
• 3.2 自动清洗设备工艺设计39-42
• 3.2.1 设备需求分析39-40
• 3.2.2 清洗设备原理选择40
• 3.2.3 全自动超声波清洗机40-42
• 3.3 本章小结42-43
• 第4章 过滤器混流装配线调度建模43-55
• 4.1 生产调度问题分类43-44
• 4.2 过滤器混流装配线调度问题44-46
• 4.2.1 研究对象44-45
• 4.2.2 特点分析45-46
• 4.2.3 同类调度问题研究现状46
• 4.3 问题描述46-49
• 4.4 结果表达49
• 4.5 模型假设49-50
• 4.6 约束条件50-53
• 4.6.1 工件种类分组唯一性约束50
• 4.6.2 工艺顺序约束50
• 4.6.3 操作时间约束50-51
• 4.6.4 工位分配唯一性约束51
• 4.6.5 工位处理能力约束51-52
• 4.6.6 工位分区及分组约束52
• 4.6.7 变量取值约束52-53
• 4.7 优化目标53
• 4.8 问题复杂度53-54
• 4.9 本章小结54-55
• 第5章 最小化最大完工时间调度优化55-77
• 5.1 优化目标55
• 5.2 多阶段并行多机调度的求解方法55-56
• 5.3 混合启发调度规则56-63
• 5.3.1 基本调度规则56-58
• 5.3.2 混合启发调度规则设计58-59
• 5.3.3 调度方案构造步骤59-61
• 5.3.4 混合启发规则方案构造实例61-63
• 5.4 嵌入混合启发规则的遗传算法63-64
• 5.5 遗传算法概述64-66
• 5.5.1 遗传算法简介64
• 5.5.2 遗传算法基本原理64
• 5.5.3 遗传算法的特点64-65
• 5.5.4 遗传算法在求解生产调度问题中的应用65-66
• 5.6 嵌入混合启发规则的遗传算法设计66-72
• 5.6.1 算法执行步骤66-67
• 5.6.2 编码与解码67-68
• 5.6.3 适应度函数68-69
• 5.6.4 交叉算子69-70
• 5.6.5 选择与变异算子70-71
• 5.6.6 初始群组与停止准则71-72
• 5.7 算例分析72-75
• 5.7.1 第5.3.4节算例优化72-73
• 5.7.2 算法性能分析73-75
• 5.8 本章小结75-77
• 第6章 考虑工位合理配置的调度优化77-91
• 6.1 问题描述77-79
• 6.1.1 需求背景77
• 6.1.2 优化目标77-78
• 6.1.3 问题求解思路78-79
• 6.2 串行遗传算法的设计79-84
• 6.2.1 初始群组及验证实例79-80
• 6.2.2 染色体编码80
• 6.2.3 染色体解码80
• 6.2.4 适应度函数80-81
• 6.2.5 选择算子81
• 6.2.6 交叉算子81-82
• 6.2.7 变异算子82
• 6.2.8 停止准则82
• 6.2.9 串行遗传算法步骤82-84
• 6.3 算例分析84-90
• 6.3.1 算法有效性及必要性84-85
• 6.3.2 较大规模算例分析85-87
• 6.3.3 算法参数对计算效率的影响87-90
• 6.4 本章小结90-91
• 第7章 总结与展望91-93
• 7.1 论文总结91-92
• 7.2 工作展望92-93
• 参考文献93-101
• 攻读硕士学位期间科研成果及奖励101

【参考文献】

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本文编号：597039