本文關(guān)鍵詞：多品種柔性生產(chǎn)車間物料流控制方法研究

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【摘要】：隨著市場競爭的愈加劇烈和客戶對產(chǎn)品需求日趨多樣化、個(gè)性化,使得生產(chǎn)模式由單品種大批量向多品種小批量轉(zhuǎn)變。生產(chǎn)車間各種不確定性因素對物料配送的影響增大,給生產(chǎn)作業(yè)車間物料流控制提出更高的要求。針對多品種柔性生產(chǎn)車間中存在裝配現(xiàn)場物料流信息無法實(shí)時(shí)感知、物料配送方案缺乏科學(xué)合理的規(guī)劃等問題,本文研究了多品種柔性生產(chǎn)車間物料流信息感知和物料配送方法,并在此基礎(chǔ)上開發(fā)了物料流控制系統(tǒng)。 首先,闡述了柔性生產(chǎn)的內(nèi)涵和特點(diǎn),對生產(chǎn)物流系統(tǒng)的組成進(jìn)行概述,并介紹了推動(dòng)式和拉動(dòng)式物料配送兩種基本思想以及傳統(tǒng)物料配送模式存在的問題。針對傳統(tǒng)車間物料配送模式存在物料流信息實(shí)時(shí)感知系統(tǒng)不健全、物料配送過程缺乏柔性等缺點(diǎn),提出柔性生產(chǎn)車間物料流控制方法。基于RFID和條碼技術(shù),通過對物料流數(shù)據(jù)的分類,構(gòu)建了物料流信息感知平臺(tái)信息感知平臺(tái),并具體分析了典型物料流信息采集的流程,實(shí)現(xiàn)了物料流信息的實(shí)時(shí)感知。其次,針對生產(chǎn)過程中各種不確定因素下的物料配送路徑問題,構(gòu)建了模糊工位預(yù)約時(shí)間條件下的多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,并提出一種改進(jìn)遺傳算法對其模型進(jìn)行求解。在算法設(shè)計(jì)上,采用可行插入法生成初始種群以加快收斂速度,提出狹義基因相似度的概念避免相似度高的個(gè)體交叉操作,同時(shí)將雙變異機(jī)制加入到變異過程控制全局解空間的搜索范圍和收斂速度。采用Matlab進(jìn)行算法實(shí)現(xiàn),驗(yàn)證了所提出模型和算法的可行性和有效性。 最后,基于物料流信息感知和物料配送方法的研究,開發(fā)了多品種柔性生產(chǎn)車間物料流控制系統(tǒng),并在某企業(yè)變速箱總裝車間得以實(shí)現(xiàn),驗(yàn)證了物料流控制方法的可行性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：物料流控制 信息感知 物料配送 改進(jìn)遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TB497;TP273
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 目錄11-13
• 插圖清單13-15
• 表格清單15-16
• 第一章 緒論16-23
• 1.1 引言16-17
• 1.2 課題的研究目的和意義17-18
• 1.3 課題的研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3.1 物料配送模型和系統(tǒng)19-20
• 1.3.2 物料配送路徑規(guī)劃20
• 1.4 課題的來源和研究內(nèi)容20-21
• 1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)21-23
• 第二章 柔性生產(chǎn)物料流控制相關(guān)理論分析23-36
• 2.1 柔性生產(chǎn)內(nèi)涵和特點(diǎn)23-26
• 2.1.1 柔性生產(chǎn)的內(nèi)涵23-25
• 2.1.2 柔性生產(chǎn)的特點(diǎn)25-26
• 2.2 生產(chǎn)物流系統(tǒng)的組成26-28
• 2.3 物料配送模式28-35
• 2.3.1 物料配送的兩種基本思想28-31
• 2.3.2 傳統(tǒng)物料配送模式31-33
• 2.3.3 柔性生產(chǎn)物料配送模式33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 物料流信息感知關(guān)鍵技術(shù)及方法研究36-50
• 3.1 物料流信息采集相關(guān)技術(shù)36-41
• 3.1.1 條碼自動(dòng)識別技術(shù)36-40
• 3.1.2 無線射頻識別技術(shù)40-41
• 3.2 物料流信息感知平臺(tái)構(gòu)建41-43
• 3.3 物料流信息采集流程分析43-49
• 3.3.1 關(guān)重件信息采集分析43-45
• 3.3.2 在制品監(jiān)控分析45-46
• 3.3.3 上下線處理流程分析46-47
• 3.3.4 物料Andon處理流程分析47-48
• 3.3.5 當(dāng)日庫出庫處理流程分析48-49
• 3.4 本章小結(jié)49-50
• 第四章 基于改進(jìn)遺傳算法的物料配送方法研究50-62
• 4.1 遺傳算法概述50-51
• 4.2 物料配送問題描述51-52
• 4.2.1 問題描述51
• 4.2.2 模糊預(yù)約時(shí)間和工位滿意度51-52
• 4.3 數(shù)學(xué)模型建立52-53
• 4.3.1 決策變量52
• 4.3.2 多目標(biāo)數(shù)學(xué)模型52-53
• 4.4 用改進(jìn)的遺傳算法求解模型53-57
• 4.4.1 初始種群的產(chǎn)生53-55
• 4.4.2 適應(yīng)度函數(shù)55
• 4.4.3 用狹義基因相似度區(qū)分染色體的相似性55-56
• 4.4.4 雙變異率的改進(jìn)遺傳算法56-57
• 4.4.5 改進(jìn)遺傳算法步驟57
• 4.5 實(shí)例驗(yàn)證57-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 第五章 多品種柔性生產(chǎn)物料流控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)62-72
• 5.1 系統(tǒng)概述62-64
• 5.1.1 總裝車間介紹62-63
• 5.1.2 系統(tǒng)特點(diǎn)63
• 5.1.3 系統(tǒng)方案63-64
• 5.2 系統(tǒng)建模64-68
• 5.2.1 系統(tǒng)模型64-65
• 5.2.2 系統(tǒng)功能模型65-66
• 5.2.3 數(shù)據(jù)庫模型66-68
• 5.3 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)68
• 5.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)68-71
• 5.4.1 物料控制系統(tǒng)基礎(chǔ)配置模塊68-70
• 5.4.2 物料實(shí)時(shí)信息采集模塊70
• 5.4.3 在制品跟蹤模塊70-71
• 5.4.4 物料Andon模塊71
• 5.5 本章小結(jié)71-72
• 第六章 總結(jié)與展望72-74
• 6.1 總結(jié)72-73
• 6.2 展望73-74
• 參考文獻(xiàn)74-77
• 攻讀學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果清單77

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：891425