面向时序约束任务的协同制造链优化研究

发布时间：2020-06-18 18:12

【摘要】：随着网络技术和制造技术的不断融合,网络化制造得到广泛研究和应用,并逐渐成为取代传统制造模式的新一代先进制造模式。在网络化制造环境下,实现制造任务与制造资源的合理优化配置,是实现协同制造链(CMC)构建的关键基础技术,已经成为现代集成制造研究领域的热点问题之一。本文以浙江地区中小企业复杂产品的异地协同制造和转包加工为背景,深入研究了协同制造链的构建过程、制造任务结构规划、协同制造链优化建模及系统应用。论文的主要研究内容和成果如下: (1)深入分析了构建协同制造链的过程特征,指出其构建过程是制造任务与制造资源双向优化调整的过程;提出了协同制造链(CMC)、时序约束任务(TTSC)与协同制造单元(CMU)等新概念;建立了TTSC有向图模型与CMC过程数学模型;通过分析TTSC分解方案规范解集、非规范解集,得出了相应的CMC构建方案规范解集、非规范解集,并给出了规范型CMC与水平型CMC两种不同的市场表现形式。 (2)针对协同制造任务的结构优化问题,提出了时序约束任务跨度(STTSC)模型;通过分析市场协作环境下制造任务分解方案、协作成本、生产周期三个方面的关键因素,建立了STTSC与它们之间相互影响的数学模型,拟定量分析了STTSC的优化设计问题,获得了在相应条件下的任务跨度最佳值。基于STTSC规划分析,建立了一种面向核心制造资源的任务分解策略,并给出了任务分解与归并的方法、步骤。 (3)对CMC优化建模问题进行了研究。基于CMC形成过程中的双向优化结构,分析影响制造任务性能参数优化与制造资源配置过程中的各种因素特征,提出了制造任务性能参数向量欧式距离模型,进而构建了CMC任务性能参数优化数学模型;针对水平型CMC的构成特点,充分利用协作CMU的剩余生产能力,建立了基于综合运行成本最小化与CMU生产负荷均衡化的多目标优化模型;针对规范型CMC的优化问题,考虑CMU之间的内联成本、任务执行的拖期惩罚成本与协作CMU的剩余生产能力等影响因素,建立了基于综合运行成本最小化与CMC整体生产负荷最小化的多目标优化模型。 (4)对CMC的优化模型求解算法及仿真进行了研究。针对CMC任务性能参数优化目标函数特性,应用自适应遗传算法进行求解,设计了实数编码机制与自适应改变遗传算子的机制,并对优化目标函数进行了模型转换。因为水平型CMC与规范型CMC优化模型均为多目标函数,故应用基于Pareto最优概念的快速非支配排序遗传算法进行求解。针对提出的模型与算法,分别进行了实例仿真研究,验证优化模型的有效性。 (5)设计了协同制造链优化支持系统(CMCOSS)的体系结构与应用流程,开发了一个原型系统。以某型号汽车后半轴的协同制造为例,演示了平台的运行结果,系统地验证了本文所提出的理论与方法。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TH166

【参考文献】

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本文编号：2719641