白车身混流焊装线物流仿真和投产序列研究

发布时间：2017-09-26 18:20

  本文关键词：白车身混流焊装线物流仿真和投产序列研究

  更多相关文章： 混流焊装线 物流 实验 投产序列

【摘要】：白车身焊装线是汽车生产中最重要的工序,对提高汽车的生产效率和质量有着至关重要的影响。但混流焊装线的生产物流工艺非常复杂,传统的焊装线规划设计和优化改造周期较长,且缺乏柔性,随着计算机数字化仿真技术的快速发展,面向对象建模的系统仿真技术应运而生,为解决上述问题提供了重要的途径。本文首先研究了生产物流系统仿真和白车身混流焊装线的相关理论概念,然后对本文的研究对象某汽车制造企业白车身混流焊装线的生产物流工艺进行了具体分析。结合上文对焊装线的具体分析,从实体对象建模、生产流程定义、系统参数设置和逻辑控制设置四个方面详细阐述了利用Plant Simulation仿真软件建模的方法和步骤,并最终得到了高度模拟焊装线真实生产情况的生产物流系统仿真模型。基于仿真模型利用软件的DOE (Design of Experiment)实验设计工具对影响焊装线生产效率的因素进行分析,实验结果表明：瓶颈工位的设备故障率因素是影响的最关键因素；然后分别采用单缓存区和多缓存区两种方法对瓶颈工位进行优化,实验结果表明：通过在瓶颈工位和非瓶颈工位前适当配比添加一定容量的缓存区可以更高效的提升焊装线的生产效率。最后选取最小完工时间作为目标函数建立投产序列优化模型,然后通过软件内置的遗传算法工具对模型进行求解,取得了较为满意的结果。本课题来源于实际企业项目,可以为汽车企业白车身混流焊装线的规划设计与优化提供一定的理论技术支持。
【关键词】：混流焊装线 物流 实验 投产序列
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U468.2;TP391.9
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-16
• 第一章 绪论16-20
• 1.1 课题背景16
• 1.2 研究目的及意义16-17
• 1.3 国内外研究现状17-19
• 1.3.1 汽车生产线生产物流仿真技术研究现状17-18
• 1.3.2 流装配线投产序列问题研究现状18-19
• 1.4 主要研究内容19-20
• 第二章 生产物流系统仿真与白车身混流焊装线理论研究20-32
• 2.1 生产物流系统仿真理论研究20-25
• 2.1.1 生产物流系统概述20-21
• 2.1.2 生产物流系统仿真体系结构21-22
• 2.1.3 生产物流系统仿真的优势及作用22
• 2.1.4 生产物流系统仿真在汽车行业中的应用22-24
• 2.1.5 生产物流系统仿真软件Plant Simulation介绍24-25
• 2.2 白车身混流焊装线理论研究25-30
• 2.2.1 汽车混流装配系统概述25-26
• 2.2.2 白车身概述26-27
• 2.2.3 白车身焊装线工艺设备构成27-29
• 2.2.5 某汽车企业白车身混流焊装线实例分析29-30
• 2.3 本章小结30-32
• 第三章 白车身混流焊装线生产物流系统仿真建模32-53
• 3.1 仿真建模基本步骤32-33
• 3.2 混流焊装线建模分析与说明33-38
• 3.2.1 建模目标与范围33
• 3.2.2 建模假设与简化33-34
• 3.2.3 仿真软件建模对象34-36
• 3.2.4 模型架构与建模思路36-38
• 3.3 仿真模型建立38-49
• 3.3.1 焊装线实体对象建模38-44
• 3.3.2 生产流程定义及实体连接44-45
• 3.3.3 系统参数设置45-48
• 3.3.4 逻辑控制设置48-49
• 3.4 混流焊装线生产物流系统仿真模型总览49-52
• 3.5 本章小结52-53
• 第四章 系统仿真模型优化分析53-66
• 4.1 DOE实验设计53-54
• 4.1.1 DOE实验设计基本概念53
• 4.1.2 软件DOE实验设计工具介绍53-54
• 4.2 焊装线平衡影响因素分析54-58
• 4.2.1 影响因素确定54
• 4.2.2 工位故障率因素影响作用分析54-55
• 4.2.3 加工时间波动因素影响作用分析55-56
• 4.2.4 两者联合影响作用分析56-58
• 4.3 瓶颈工位优化改善58-65
• 4.3.1 单缓存区优化58-61
• 4.3.2 多缓存区优化61-65
• 4.4 本章小结65-66
• 第五章 混流焊装线投产序列优化分析66-76
• 5.1 优化方法简介66
• 5.2 投产序列优化目标66-67
• 5.2.1 投产序列问题概述66-67
• 5.2.2 优化目标确定67
• 5.3 遗传算法介绍67-68
• 5.3.1 遗传算法基本概念67-68
• 5.3.2 软件GA遗传算法工具介绍68
• 5.4 遗传算法求解过程68-73
• 5.4.1 基因编码方案确定68-69
• 5.4.2 初始种群产生69-70
• 5.4.3 适应度值函数确定70
• 5.4.4 遗传算子设计70-72
• 5.4.5 算法参数选择72-73
• 5.5 优化结果分析73-74
• 5.6 本章小结74-76
• 第六章 总结与展望76-78
• 6.1 本文总结76-77
• 6.2 研究展望77-78
• 参考文献78-81
• 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况81

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本文编号：925011