航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2022-08-07 22:55
航空結(jié)構(gòu)件作為飛機(jī)的重要組成部分,是航空制造業(yè)智能制造的重點(diǎn)發(fā)展對(duì)象。在歷經(jīng)多年發(fā)展后,我國(guó)航空結(jié)構(gòu)件生產(chǎn)車(chē)間雖已在數(shù)字化與信息化方面取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,卻仍面臨著數(shù)字化,智能化水平低的問(wèn)題。尤其在生產(chǎn)調(diào)度方面,存在著人工干預(yù)現(xiàn)象嚴(yán)重、生產(chǎn)數(shù)據(jù)丟失、生產(chǎn)調(diào)度不合理、生產(chǎn)管理效率低等諸多問(wèn)題,從而導(dǎo)致加工制造總流程時(shí)間過(guò)長(zhǎng),制造過(guò)程增值比過(guò)低等問(wèn)題。此外,航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間具有多品種、小批量、批產(chǎn)與試制相混合的生產(chǎn)特征,使得其生產(chǎn)調(diào)度變得更為復(fù)雜。因此,本文以航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間的生產(chǎn)調(diào)度為研究對(duì)象,通過(guò)建立符合其生產(chǎn)特征的多目標(biāo)分批優(yōu)化調(diào)度模型和設(shè)計(jì)了高效的求解算法,并在最終設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)集生產(chǎn)資源管理、任務(wù)管理、車(chē)間調(diào)度、生產(chǎn)狀況反饋功能于一體的原型車(chē)間調(diào)度系統(tǒng),從而提升車(chē)間的調(diào)度性能與智能化水平。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)基于對(duì)航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間的生產(chǎn)流程、生產(chǎn)特征及調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)的調(diào)研分析,建立符合該車(chē)間生產(chǎn)特征的多目標(biāo)分批優(yōu)化靜態(tài)調(diào)度模型。在該調(diào)度模型中,同時(shí)考慮加工時(shí)間指標(biāo),車(chē)間能耗指標(biāo),延期指標(biāo)與設(shè)備負(fù)荷指標(biāo)。對(duì)于工件批量的劃分選用等量分批法,以兼顧批量劃分的細(xì)粒度與求解的難度;對(duì)于分批調(diào)度優(yōu)化...
【文章頁(yè)數(shù)】:88 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究的背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 車(chē)間調(diào)度研究現(xiàn)狀
1.2.2 多目標(biāo)調(diào)度國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.3 分批調(diào)度國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容及論文框架
1.3.1 課題來(lái)源
1.3.2 主要研究?jī)?nèi)容
第二章 柔性作業(yè)車(chē)間多目標(biāo)分批調(diào)度理論
2.1 考慮批量的柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題
2.2 分批調(diào)度
2.3 多目標(biāo)調(diào)度
2.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題基本理論
2.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度求解算法
2.3.3 多目標(biāo)優(yōu)化決策方法
2.4 本章小結(jié)
第三章 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間多目標(biāo)分批靜態(tài)調(diào)度
3.1 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題分析
3.1.1 生產(chǎn)流程
3.1.2 生產(chǎn)特征
3.1.3 調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)
3.2 調(diào)度模型的建立
3.2.1 模型描述
3.2.2 變量定義
3.2.3 約束條件
3.2.4 優(yōu)化函數(shù)
3.3 調(diào)度模型求解算法設(shè)計(jì)
3.3.1 算法框架
3.3.2 編碼與解碼
3.3.3 種群初始化
3.3.4 進(jìn)化算子
3.4 實(shí)例驗(yàn)證與結(jié)果分析
3.4.1 實(shí)例構(gòu)建
3.4.2 調(diào)度模型驗(yàn)證
3.4.3 算法驗(yàn)證
3.5 本章小結(jié)
第四章 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間多目標(biāo)分批動(dòng)態(tài)調(diào)度
4.1 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題描述
4.2 多目標(biāo)分批動(dòng)態(tài)調(diào)度模型
4.3 重調(diào)度方法
4.3.1 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間擾動(dòng)事件描述與分類(lèi)
4.3.2 延遲系數(shù)
4.3.3 基于延遲系數(shù)的重調(diào)度混合驅(qū)動(dòng)機(jī)制
4.3.4 重調(diào)度策略
4.4 完全重調(diào)度求解算法設(shè)計(jì)
4.4.1 算法框架
4.4.2 編碼方式
4.4.3 種群初始化
4.5 實(shí)例分析
4.5.1 實(shí)例說(shuō)明
4.5.2 實(shí)例仿真
4.5.3 對(duì)比分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
5.1 調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5.1.1 系統(tǒng)需求分析
5.1.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
5.1.3 系統(tǒng)工作流程設(shè)計(jì)
5.1.4 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
5.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)模型
5.2.2 數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)
5.3 開(kāi)發(fā)環(huán)境及技術(shù)路線選擇
5.3.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境
5.3.2 技術(shù)路線
5.4 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
5.4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊
5.4.2 調(diào)度管理模塊
5.4.3 狀態(tài)反饋模塊
5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]聚類(lèi)差分進(jìn)化算法求解多目標(biāo)工藝規(guī)劃與調(diào)度集成問(wèn)題[J]. 杜軒,潘志成. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(07)
[2]基于產(chǎn)品制造過(guò)程內(nèi)含能分級(jí)的沖壓車(chē)間節(jié)能調(diào)度研究[J]. 熊瑋,黃海鴻,朱利斌,劉志峰. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2019(10)
[3]面向智能制造的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件數(shù)字化車(chē)間構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)[J]. 宋智勇,李杰,劉大煒. 航空制造技術(shù). 2019(07)
[4]基于機(jī)床加工匹配特性的混合流水車(chē)間綠色生產(chǎn)調(diào)度[J]. 孔琳,王黎明,李方義,劉欣玥,王耿. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(05)
[5]面向節(jié)能的導(dǎo)彈結(jié)構(gòu)件混線生產(chǎn)作業(yè)車(chē)間多目標(biāo)調(diào)度研究[J]. 魏鑫,張澤群,唐敦兵,楊長(zhǎng)祺,金永喬,秦威. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(09)
[6]數(shù)字化車(chē)間及航空智能制造實(shí)踐[J]. 隋少春,牟文平,龔清洪,黎小華,陳尚宇. 航空制造技術(shù). 2017(07)
[7]面向能耗的多工藝路線柔性作業(yè)車(chē)間分批優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 李聰波,沈歡,李玲玲,易茜. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2017(05)
[8]柔性作業(yè)車(chē)間批量劃分與并行調(diào)度優(yōu)化[J]. 徐本柱,費(fèi)曉璐,章興玲. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(08)
[9]飛機(jī)結(jié)構(gòu)件智能數(shù)控加工關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀[J]. 牟文平,隋少春,李迎光. 航空制造技術(shù). 2015(13)
[10]航空智能工廠的基本特征與框架體系[J]. 杜寶瑞,王勃,趙璐,周元莉. 航空制造技術(shù). 2015(08)
博士論文
[1]群智能優(yōu)化算法及在流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用研究[D]. 王鵬飛.吉林大學(xué) 2019
[2]多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度模型及其進(jìn)化算法研究[D]. 王春.江南大學(xué) 2018
[3]基于分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法及其應(yīng)用[D]. 袁源.清華大學(xué) 2015
[4]面向多品種變批量生產(chǎn)的重構(gòu)調(diào)度方法[D]. 李京生.北京理工大學(xué) 2014
[5]多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度方法研究[D]. 王曉娟.華中科技大學(xué) 2011
[6]離散制造企業(yè)批量生產(chǎn)車(chē)間調(diào)度智能優(yōu)化研究[D]. 曾強(qiáng).重慶大學(xué) 2010
[7]智能制造系統(tǒng)車(chē)間生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度[D]. 袁坤.南京航空航天大學(xué) 2007
碩士論文
[1]柔性作業(yè)車(chē)間批量重調(diào)度方法研究[D]. 王若鑫.西南交通大學(xué) 2018
[2]考慮模具約束的并行機(jī)批量流調(diào)度問(wèn)題研究[D]. 張震.蘇州大學(xué) 2018
[3]基于多Agent的柔性生產(chǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)研究[D]. 梁慰樂(lè).華南理工大學(xué) 2018
[4]面向雙柔性多目標(biāo)工作車(chē)間調(diào)度的智能算法研究[D]. 公旭冉.湖南大學(xué) 2018
[5]雙柔性多目標(biāo)作業(yè)車(chē)間調(diào)度方法研究及原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[D]. 劉偉.湖南大學(xué) 2018
[6]面向節(jié)能的沖壓車(chē)間分批調(diào)度研究[D]. 周春生.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[7]不確定環(huán)境下柔性作業(yè)車(chē)間的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)度研究[D]. 左樂(lè).北京交通大學(xué) 2015
本文編號(hào):3671193
【文章頁(yè)數(shù)】:88 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究的背景與意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 車(chē)間調(diào)度研究現(xiàn)狀
1.2.2 多目標(biāo)調(diào)度國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.3 分批調(diào)度國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容及論文框架
1.3.1 課題來(lái)源
1.3.2 主要研究?jī)?nèi)容
第二章 柔性作業(yè)車(chē)間多目標(biāo)分批調(diào)度理論
2.1 考慮批量的柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題
2.2 分批調(diào)度
2.3 多目標(biāo)調(diào)度
2.3.1 多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題基本理論
2.3.2 多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度求解算法
2.3.3 多目標(biāo)優(yōu)化決策方法
2.4 本章小結(jié)
第三章 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間多目標(biāo)分批靜態(tài)調(diào)度
3.1 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度問(wèn)題分析
3.1.1 生產(chǎn)流程
3.1.2 生產(chǎn)特征
3.1.3 調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)
3.2 調(diào)度模型的建立
3.2.1 模型描述
3.2.2 變量定義
3.2.3 約束條件
3.2.4 優(yōu)化函數(shù)
3.3 調(diào)度模型求解算法設(shè)計(jì)
3.3.1 算法框架
3.3.2 編碼與解碼
3.3.3 種群初始化
3.3.4 進(jìn)化算子
3.4 實(shí)例驗(yàn)證與結(jié)果分析
3.4.1 實(shí)例構(gòu)建
3.4.2 調(diào)度模型驗(yàn)證
3.4.3 算法驗(yàn)證
3.5 本章小結(jié)
第四章 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間多目標(biāo)分批動(dòng)態(tài)調(diào)度
4.1 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間動(dòng)態(tài)調(diào)度問(wèn)題描述
4.2 多目標(biāo)分批動(dòng)態(tài)調(diào)度模型
4.3 重調(diào)度方法
4.3.1 航空結(jié)構(gòu)件車(chē)間擾動(dòng)事件描述與分類(lèi)
4.3.2 延遲系數(shù)
4.3.3 基于延遲系數(shù)的重調(diào)度混合驅(qū)動(dòng)機(jī)制
4.3.4 重調(diào)度策略
4.4 完全重調(diào)度求解算法設(shè)計(jì)
4.4.1 算法框架
4.4.2 編碼方式
4.4.3 種群初始化
4.5 實(shí)例分析
4.5.1 實(shí)例說(shuō)明
4.5.2 實(shí)例仿真
4.5.3 對(duì)比分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 車(chē)間調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)
5.1 調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計(jì)
5.1.1 系統(tǒng)需求分析
5.1.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
5.1.3 系統(tǒng)工作流程設(shè)計(jì)
5.1.4 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
5.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
5.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)模型
5.2.2 數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)
5.3 開(kāi)發(fā)環(huán)境及技術(shù)路線選擇
5.3.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境
5.3.2 技術(shù)路線
5.4 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)
5.4.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理模塊
5.4.2 調(diào)度管理模塊
5.4.3 狀態(tài)反饋模塊
5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]聚類(lèi)差分進(jìn)化算法求解多目標(biāo)工藝規(guī)劃與調(diào)度集成問(wèn)題[J]. 杜軒,潘志成. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(07)
[2]基于產(chǎn)品制造過(guò)程內(nèi)含能分級(jí)的沖壓車(chē)間節(jié)能調(diào)度研究[J]. 熊瑋,黃海鴻,朱利斌,劉志峰. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2019(10)
[3]面向智能制造的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件數(shù)字化車(chē)間構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)[J]. 宋智勇,李杰,劉大煒. 航空制造技術(shù). 2019(07)
[4]基于機(jī)床加工匹配特性的混合流水車(chē)間綠色生產(chǎn)調(diào)度[J]. 孔琳,王黎明,李方義,劉欣玥,王耿. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2019(05)
[5]面向節(jié)能的導(dǎo)彈結(jié)構(gòu)件混線生產(chǎn)作業(yè)車(chē)間多目標(biāo)調(diào)度研究[J]. 魏鑫,張澤群,唐敦兵,楊長(zhǎng)祺,金永喬,秦威. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2018(09)
[6]數(shù)字化車(chē)間及航空智能制造實(shí)踐[J]. 隋少春,牟文平,龔清洪,黎小華,陳尚宇. 航空制造技術(shù). 2017(07)
[7]面向能耗的多工藝路線柔性作業(yè)車(chē)間分批優(yōu)化調(diào)度模型[J]. 李聰波,沈歡,李玲玲,易茜. 機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2017(05)
[8]柔性作業(yè)車(chē)間批量劃分與并行調(diào)度優(yōu)化[J]. 徐本柱,費(fèi)曉璐,章興玲. 計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(08)
[9]飛機(jī)結(jié)構(gòu)件智能數(shù)控加工關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀[J]. 牟文平,隋少春,李迎光. 航空制造技術(shù). 2015(13)
[10]航空智能工廠的基本特征與框架體系[J]. 杜寶瑞,王勃,趙璐,周元莉. 航空制造技術(shù). 2015(08)
博士論文
[1]群智能優(yōu)化算法及在流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用研究[D]. 王鵬飛.吉林大學(xué) 2019
[2]多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度模型及其進(jìn)化算法研究[D]. 王春.江南大學(xué) 2018
[3]基于分解的多目標(biāo)進(jìn)化算法及其應(yīng)用[D]. 袁源.清華大學(xué) 2015
[4]面向多品種變批量生產(chǎn)的重構(gòu)調(diào)度方法[D]. 李京生.北京理工大學(xué) 2014
[5]多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度方法研究[D]. 王曉娟.華中科技大學(xué) 2011
[6]離散制造企業(yè)批量生產(chǎn)車(chē)間調(diào)度智能優(yōu)化研究[D]. 曾強(qiáng).重慶大學(xué) 2010
[7]智能制造系統(tǒng)車(chē)間生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度[D]. 袁坤.南京航空航天大學(xué) 2007
碩士論文
[1]柔性作業(yè)車(chē)間批量重調(diào)度方法研究[D]. 王若鑫.西南交通大學(xué) 2018
[2]考慮模具約束的并行機(jī)批量流調(diào)度問(wèn)題研究[D]. 張震.蘇州大學(xué) 2018
[3]基于多Agent的柔性生產(chǎn)動(dòng)態(tài)調(diào)度系統(tǒng)研究[D]. 梁慰樂(lè).華南理工大學(xué) 2018
[4]面向雙柔性多目標(biāo)工作車(chē)間調(diào)度的智能算法研究[D]. 公旭冉.湖南大學(xué) 2018
[5]雙柔性多目標(biāo)作業(yè)車(chē)間調(diào)度方法研究及原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[D]. 劉偉.湖南大學(xué) 2018
[6]面向節(jié)能的沖壓車(chē)間分批調(diào)度研究[D]. 周春生.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[7]不確定環(huán)境下柔性作業(yè)車(chē)間的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)調(diào)度研究[D]. 左樂(lè).北京交通大學(xué) 2015
本文編號(hào):3671193
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