【摘要】：隨著客戶個(gè)性化需求的增加,產(chǎn)品的制造由大批量生產(chǎn)轉(zhuǎn)為多品種小批量的生產(chǎn)方式,這使得企業(yè)制造和裝配線都應(yīng)具有較強(qiáng)的柔性。由于工藝過(guò)程柔性化的提升,制造系統(tǒng)產(chǎn)品裝配過(guò)程中各工序的裝配關(guān)系復(fù)雜程度也極大的增加�；诖�,本文將裝配關(guān)系復(fù)雜性引入到裝配線平衡的優(yōu)化中,從工作站負(fù)荷的均衡性和各工作站上裝配工序復(fù)雜性差異兩方面綜合考慮,得出裝配線平衡優(yōu)化方案,使各工作站裝配任務(wù)更加合理,減少裝配錯(cuò)誤率。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,提出了一種基于信息熵的裝配關(guān)系復(fù)雜性的表征方法。為描述工序裝配關(guān)系,定義了工序間的關(guān)聯(lián)屬性,并給出了關(guān)聯(lián)屬性值的計(jì)算方法,然后利用信息熵公式提出了某個(gè)工序的復(fù)雜性以及整條裝配流水線的復(fù)雜性的表征方法。其次,建立了單品種和混合多品種裝配流水線平衡優(yōu)化問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型。模型以裝配關(guān)系復(fù)雜性差異指數(shù)最小和裝配線工作站負(fù)荷均衡指數(shù)最小為優(yōu)化目標(biāo),給出了裝配關(guān)系復(fù)雜性差異指數(shù)計(jì)算方法。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了求解兩個(gè)問(wèn)題的基于優(yōu)先權(quán)重和多層序列編碼的改進(jìn)粒子群算法。最后,運(yùn)用本文的建模理論和改進(jìn)算法,分別進(jìn)行了單品種和混合多品種的實(shí)證研究,通過(guò)優(yōu)化前后的結(jié)果分析,證明了運(yùn)用本文的方法進(jìn)行裝配線平衡優(yōu)化可以在保證裝配線負(fù)荷均衡,平衡率最高的情況下,降低各工作站間的復(fù)雜性差異,提高產(chǎn)品合格率,使得裝配過(guò)程達(dá)到真正意義上的均衡。本文共包含圖29幅,表12個(gè),參考文獻(xiàn)68篇。
【圖文】：

車系列組裝為例，進(jìn)行實(shí)例研究。該批小車是結(jié) CAR-A，，CAR-B，CAR-C，如圖 5-1 中（a）、（以只裝配單品種也可以同時(shí)裝配多個(gè)品種，通別對(duì)單品種和混合多品種的平衡優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行a） （b）

圖 5-4 各方案結(jié)果比較通過(guò)觀察結(jié)果，可以看出工作站負(fù)荷均衡指數(shù)與復(fù)雜性差異指數(shù)總體是負(fù)相關(guān)的關(guān)系，它們有明顯的博弈，復(fù)雜性差異指數(shù)更優(yōu)時(shí)，工作站負(fù)荷均衡指數(shù)明顯較差，工作站負(fù)荷均衡指數(shù)更優(yōu)時(shí)，復(fù)雜性差異指數(shù)較差，通過(guò)對(duì)比，在方案 4 的情況下，兩個(gè)目標(biāo)均得到了較好的優(yōu)化，因此確定方案 4 為最優(yōu)方案，最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重為0.3,0.712ω = ω=，表 5-6 表示考慮復(fù)雜性的情況下，經(jīng)過(guò)求解后的最優(yōu)任務(wù)分配方案，優(yōu)化過(guò)程如圖 5-5 所示。表 5-6 考慮復(fù)雜性最優(yōu)分配方案工作站 工序分配情況 時(shí)間(s)工作站負(fù)荷均衡指數(shù) SI復(fù)雜性差異指數(shù) HI最大復(fù)雜度差異(bit)裝配線平衡率1 1,2,4 516.131 14.008 4.642 91.67%2 3,5,6 603 7,8,10, 604 11,12,14 54
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TB49

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本文編號(hào)：2633479