考虑装配关系复杂性的多目标装配线平衡优化方法
发布时间:2021-06-08 05:12
针对装配关系复杂性影响工人工作效率,进而产生瓶颈工位的问题,提出一种考虑装配关系复杂性的改进型多目标装配线平衡优化方法。建立了一种合理测度作业元素装配关系复杂性的方法,继而定义装配关系复杂性平滑系数这一指标。以生产节拍、平滑系数和装配关系复杂性平滑系数为优化目标,工序优先关系和工作站数为约束,建立了多目标装配线平衡优化方法模型。采用遗传算法作为优化算法,并对遗传算法的交叉环节利用模糊聚类算法进行改进,判断选作交叉的两个个体的近亲概率,在一定概率上防止了近亲交叉,增加了种群繁衍的多样性。通过算例验证了所提平衡优化方法的有效性,为制定考虑装配关系复杂性的平衡方案提供了一种可行方法。
【文章来源】:计算机集成制造系统. 2019,25(07)北大核心EICSCD
【文章页数】:11 页
【部分图文】:
节拍优化过程圈
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【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
[1]基于改进遗传算法的汽车装配生产线平衡问题研究[D]. 李险峰.北京科技大学 2017
硕士论文
[1]基于改进遗传算法的混流装配线多目标平衡优化研究[D]. 董双飞.重庆交通大学 2015
本文编号:3217770
【文章来源】:计算机集成制造系统. 2019,25(07)北大核心EICSCD
【文章页数】:11 页
【部分图文】:
节拍优化过程圈
1672??计算机集成制造系统??第25卷??20?40?60?80?100?120?140?160?180?200??遗传代数??图4平滑系数优化过程图??24?r??20?40?60?80?100?120?140?160?180?200??遗传代数??图3节拍优化过程图??滑系数SI以及装配关系复杂性平滑系数三个??目标的优化过程如图3?图5所示,其中图4、图5分??别表示每代种群中SJ和HSJ的最优值。聚类类别??个数的设置没有统一标准,通常是凭借经验进行调??试,这里取3的目的是选取一个合理值,展示模糊聚??类改进的遗传算法对装配线实例的平衡优化效果。??1261,??124??20?40?60?80?100?120?140?160?180?200??遗传代数??图5装配关系复杂性平滑系数优化过程图??续表2??10??7??6??13??1.497?9??11??3??10??13??1.?389?7??12??4??9??13??1.445?2??13??5??8??13??1.480?6??14??6??7??13??1.497?9??15??7??6??13??1.497?9??16??2??7??17??1.?195?1??17??3??6??17??1.248?5??18??15??5??6??1.?403?4??19??16??4??6??1.?334?7??20??17??3??6??1.?248?5??21??1??6??19??0.?999?7??22??2??5??19??1.?072?7??23??3??4??19??1.?105?6??24??4??3??
1672??计算机集成制造系统??第25卷??20?40?60?80?100?120?140?160?180?200??遗传代数??图4平滑系数优化过程图??24?r??20?40?60?80?100?120?140?160?180?200??遗传代数??图3节拍优化过程图??滑系数SI以及装配关系复杂性平滑系数三个??目标的优化过程如图3?图5所示,其中图4、图5分??别表示每代种群中SJ和HSJ的最优值。聚类类别??个数的设置没有统一标准,通常是凭借经验进行调??试,这里取3的目的是选取一个合理值,展示模糊聚??类改进的遗传算法对装配线实例的平衡优化效果。??1261,??124??20?40?60?80?100?120?140?160?180?200??遗传代数??图5装配关系复杂性平滑系数优化过程图??续表2??10??7??6??13??1.497?9??11??3??10??13??1.?389?7??12??4??9??13??1.445?2??13??5??8??13??1.480?6??14??6??7??13??1.497?9??15??7??6??13??1.497?9??16??2??7??17??1.?195?1??17??3??6??17??1.248?5??18??15??5??6??1.?403?4??19??16??4??6??1.?334?7??20??17??3??6??1.?248?5??21??1??6??19??0.?999?7??22??2??5??19??1.?072?7??23??3??4??19??1.?105?6??24??4??3??
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[7]混合遗传算法在汽车混流装配线平衡中的应用研究[J]. 曹振新,许少华,朱建昌. 机械制造. 2014(07)
[8]基于人因的混流装配系统复杂性优化[J]. 赵小松,吴瑕,何桢. 计算机集成制造系统. 2013(06)
[9]基于遗传算法的装配线平衡问题研究[J]. 梁雨生,李向波. 价值工程. 2013(05)
[10]基于装配关系复杂性的装配线动态平衡问题[J]. 何非,饶运清,邵新宇. 计算机集成制造系统. 2013(01)
博士论文
[1]基于改进遗传算法的汽车装配生产线平衡问题研究[D]. 李险峰.北京科技大学 2017
硕士论文
[1]基于改进遗传算法的混流装配线多目标平衡优化研究[D]. 董双飞.重庆交通大学 2015
本文编号:3217770
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