作业车间生产系统调度及仿真

发布时间：2017-08-27 11:10

  本文关键词：作业车间生产系统调度及仿真

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【摘要】：近年来,市场对机械产品的需求已经趋于越来越多样化、个性化,再加上市场本身正在复苏,市场有些低迷,这就要求制造性企业在目前市场不是很景气的情况下,以合理的成本用尽可能短的时间生产出尽可能多变的产品。现代企业必须具备有高效的产品研发能力,缩短产品周期,推出新产品,从而在竞争中处于优势地位。生产系统调度的目标就是安排处理工作的机器上处理时间和优先顺序的操作来实现充分调整物料运输、加快产品流通速度、合理分配生产材料、提高设备利用率、缩短产品生产周期,进而达到降低产品成本、产品生产优化的预期结果。 本文针对珠海W公司车间的AGV需求和作业生产系统需求,主要研究了AGV自动导引车仿真和作业车间生产系统调度仿真,以期解决W公司在在经济增长比较脆弱,复苏动力不强的情况下,如何降低公司的生产成本,提高公司的生产效率的问题,并通过仿真,为管理人员对作业车间调度问题的决策提供重要的参考依据。在本文中,针对W公司的车间需求,主要提出了以下两个方面的仿真： (1)W公司对AGV自动导引车的需求仿真：AGV自动牵引车仿真调度是基于Plant Simulation软件实现的,本文对该软件进行了简单的介绍。针对W公司车间对AGV的需求数量的问题,进行了AGV仿真。需要对部分条件进行假设,在仿真建模时详细分析了仿真路径布置,结合第二章中的需求,进行AGV仿真建模,输入相关程序和数据,并调试该程序,使其能够正常运行。通过反复运行该模型,将产生仿真时间进行对比分析,得到最佳的仿真时间,并分析出合适的AGV需求数量,给出机器利用率云图,并对仿真结果进行了总结。 (2)W公司的作业车间调度需求仿真：由于作业车间调度是基于遗传算法的,这里对遗传算法进行了简单的介绍,强调了算法的设计和遗传操作。通过设计算法和遗传算子进行仿真。本文采用的是近似方法,通过选择初始种群,遗传算子进行作业车间调度仿真。针对W公司提出的30工件×20机器的JSP问题,介绍了JSP问题的处理流程,建立JSP仿真模型,通过对各个参数设置和运行该模型,得到该问题的结果输出：优化曲线和甘特图。 本文在通过通过仿真解决了AGV自动导引车和作业车间调度问题的仿真,给公司管理层决策提供了重要参考。通过在工厂中实施,可以满足W公司的需求,经过一段时间运行,可以推广到解决其他类似的问题。
【关键词】：作业车间调度问题 自动导引车 需求 仿真
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH186;TP391.9
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 生产系统调度综述10-22
• 1.1 本课题研究的意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 AGV的国内外应用现状12-13
• 1.2.2 作业车间调度问题的国内外现状13-14
• 1.3 生产系统调度的研究14-19
• 1.3.1 生产系统调度的描述14-16
• 1.3.2 调度系统的分类16
• 1.3.3 调度系统的特点16-18
• 1.3.4 作业车间调度问题建模方法18-19
• 1.4 本文的主要工作19-20
• 1.5 本文内容安排20-22
• 2 珠海某生产系统调度需求分析22-31
• 2.1 公司主要简介22-23
• 2.2 需求1：AGV调度23-26
• 2.2.1 AGV种类23
• 2.2.2 W公司车间23-25
• 2.2.3 W公司对AGV的需求25-26
• 2.3 需求2：作业车间生产调度26-30
• 2.3.1 作业车间调度问题描述26-27
• 2.3.2 作业车间调度问题的分析27-28
• 2.3.3 作业车间调度仿真需求28-30
• 2.4 本章小结30-31
• 3 作业生产系统的AGV调度及分析31-48
• 3.1 AGV仿真基础31-34
• 3.1.1 Plant Simulation软件介绍32-33
• 3.1.2 AGV调度系统结构33-34
• 3.2 AGV仿真研究34-38
• 3.2.1 AGV仿真的条件选择34-36
• 3.2.2 AGV调度中关键词36
• 3.2.3 AGV的工作流程36-38
• 3.3 AGV仿真建模38-46
• 3.3.1 AGV仿真条件假设38
• 3.3.2 仿真总体路线38-39
• 3.3.3 仓库和卸货站点的布置39-40
• 3.3.4 仿真路径设置40-41
• 3.3.5 仿真建模41-43
• 3.3.6 仿真模型运行43-46
• 3.4 AGV调度仿真输出和分析46
• 3.5 本章小结46-48
• 4 基于遗传算法的生产调度仿真48-63
• 4.1 遗传算法概述48-53
• 4.1.1 遗传算法的基本思想48-49
• 4.1.2 遗传算法设计49-52
• 4.1.3 优化方法52-53
• 4.2 基于遗传算法求解JSP问题53-54
• 4.2.1 JSP问题约束53-54
• 4.2.2 JSP问题处理流程54
• 4.3 建立作业调度仿真模型54-59
• 4.3.1 W公司问题描述及仿真目标55
• 4.3.2 作业调度工序数据55-56
• 4.3.3 建立JSP仿真模型56-58
• 4.3.4 JSP机器模型输出58-59
• 4.4 作业调度输出及分析59-62
• 4.4.1 作业调度输出59-62
• 4.4.2 作业调度分析62
• 4.5 本章小结62-63
• 5 结论与展望63-65
• 5.1 研究总结63
• 5.2 研究展望63-65
• 参考文献65-68
• 致谢68-69

【参考文献】

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本文编号：745385