基于颜色Petri网的再制造系统不确定性建模与优化调度方法

发布时间：2017-05-16 16:18

  本文关键词：基于颜色Petri网的再制造系统不确定性建模与优化调度方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：再制造是将废旧产品制造成“如新品一样好”的再制造产品的再循环过程，对缓解资源短缺和资源浪费的矛盾，保护生态环境，具有重要的现实意义。废旧机电产品再制造目前正在国内外兴起，再制造的规模化、市场化、产业化发展对再制造系统生产运行理论提出了迫切的需求。论文结合国家科技支撑计划课题“中小机床再制造生产技术开发及产业化应用示范”（课题编号：2012BAF02B03）、国家自然科学基金“废旧机电产品再制造系统不确定性工艺规划与生产调度问题研究”（项目编号：51105395），对再制造工艺过程不确定性和再制造优化调度等问题展开研究。 首先，对再制造工艺过程的几类关键不确定性因素进行分析，建立了再制造工艺过程的颜色Petri网模型，同时引入颜色标识对再制造工艺路线不确定性、再制造工艺时间不确定性、再制造资源冲突不确定进行了描述，推算出了废旧零部件的总再制造工艺时间、延期交货时间。 其次，针对再制造工艺时间不确定性问题，引入模糊学习的思想，建立一个废旧零部件再制造工艺时间的模糊学习系统，基于零部件的质量状况信息对其再制造工艺时间开展模糊学习，并引入一种自适应学习机制对再制造工艺时间开展参数统计和更新，不断提高预测结果对实际再制造系统动态变化的适应性。 再次，综合考虑再制造工艺过程的工艺路线和工艺时间不确定性、再制造资源冲突不确定性，建立了再制造工艺过程优化调度模型，并对模拟退火算法和禁忌搜索算法的关键步骤做出了改进，提出了一种基于SA和TS的混合再制造调度优化算法。 最后，以废旧机床再制造过程为例，运用Matlab仿真模块建立了废旧机床主轴再制造工艺时间的模糊学习仿真模型，并对其再制造车间设备总工时情况作预测分析，然后基于Matlab编程实现了SA/TS混合优化算法，对废旧机床零部件再制造工艺过程开展优化调度。
【关键词】：再制造 不确定性 模糊学习 调度
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH164
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-19
• 1.1 论文的选题背景及意义7-9
• 1.1.1 论文的选题背景7-8
• 1.1.2 论文的选题意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-15
• 1.2.1 再制造系统不确定性研究现状10-12
• 1.2.2 再制造系统调度研究现状12-15
• 1.3 论文的研究目的意义及课题来源15-16
• 1.3.1 论文的研究意义15-16
• 1.3.2 论文的课题来源16
• 1.4 论文的主要研究内容16-19
• 2 废旧零部件再制造工艺过程不确定性模型19-31
• 2.1 再制造工艺过程不确定性概述19-22
• 2.2 基于颜色 Petri 网的再制造工艺过程模型22-27
• 2.2.1 Petri 网概述22-24
• 2.2.2 再制造工艺过程的 CPN 模型24-27
• 2.3 CPN 模型的关键颜色属性标识27-29
• 2.3.1 再制造工艺路线颜色标识27
• 2.3.2 再制造资源冲突颜色标识27-28
• 2.3.3 再制造工艺时间颜色标识28-29
• 2.4 本章小结29-31
• 3 不确定性再制造工艺时间的模糊学习系统31-41
• 3.1 再制造工艺时间的模糊特征描述31-32
• 3.2 再制造工艺时间的模糊学习系统结构32-34
• 3.3 再制造工艺时间的模糊学习模块34-36
• 3.3.1 废旧零部件质量状况模糊化35
• 3.3.2 再制造工艺时间的模糊推理35-36
• 3.3.3 再制造工艺时间解模糊化36
• 3.4 自适应学习机制36-40
• 3.5 本章小结40-41
• 4 面向不确定性的再制造工艺过程优化调度方法41-53
• 4.1 再制造调度问题描述41-42
• 4.2 再制造工艺过程优化调度模型42-43
• 4.3 基于 SA/TS 的再制造优化调度算法43-52
• 4.3.1 基于 SA 求解最优工艺路线43-47
• 4.3.2 基于 TS 求解最优加工优先级47-52
• 4.4 本章小结52-53
• 5 应用案例仿真分析53-65
• 5.1 工程背景53
• 5.2 废旧机床主轴再制造工艺时间的模糊学习仿真53-57
• 5.2.1 模糊学习仿真系统54-56
• 5.2.2 再制造工艺时间模糊学习过程56-57
• 5.2.3 再制造设备总工时预测57
• 5.3 废旧机床再制造工艺过程优化调度算例57-63
• 5.3.1 SA/TS 算法性能验证58-60
• 5.3.2 再制造调度结果分析60-63
• 5.4 本章小结63-65
• 6 结论与展望65-67
• 致谢67-69
• 参考文献69-75
• 附录75
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表或录用的论文目录75
• B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目75
• C. 作者在攻读硕士学位期间所获奖励75

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本文编号：371331