發(fā)布時間：2023-03-31 22:39

　　為有效描述裝配人員水平、工件質量等因素對飛機裝配作業(yè)質量的影響,并為飛機裝配過程建立合理的前攝調度計劃,提出支持向量回歸(SVR)預測模型和兩階段循環(huán)迭代搜索算法.采集相關歷史質量數(shù)據(jù),以裝配人員水平和工件質量等數(shù)據(jù)為輸入,作業(yè)質量為輸出訓練SVR預測模型.基于已訓練的SVR預測模型,采用基于作業(yè)列表禁忌搜索框架對作業(yè)列表進行鄰域搜索,并通過內嵌人員分配搜索模塊的串行調度實現(xiàn)人員配置的優(yōu)化.數(shù)值實驗結果表明:采用SVR預測模型求得的作業(yè)質量預測值相較實測值的誤差能夠控制在5%以內,預測精度最高達到97.38%;兩階段循環(huán)迭代搜索算法求解所得模板計劃與CPLEX偏差均值保持在9.99%～27.54%,與其他前攝調度生成方法相比偏差最小;在不確定性環(huán)境中,右移算法在兩階段循環(huán)迭代搜索算法所得模板計劃中能取得最優(yōu)或次優(yōu)的平均裝配工期和平均計劃偏差. SVR預測模型能夠對飛機裝配作業(yè)質量進行有效預測,而兩階段循環(huán)迭代搜索算法則能滿足構建飛機裝配前攝調度計劃的需求.

【文章頁數(shù)】：9 頁

【文章目錄】：
1 問題描述及數(shù)學模型
    1.1 問題描述
    1.2 數(shù)學模型
2 算法設計
    2.1 SVR預測模型
    2.2 兩階段循環(huán)迭代搜索算法
        2.2.1 基于作業(yè)列表禁忌搜索框架
        2.2.2 內嵌人員分配搜索模塊串行調度
3 實例應用及分析
    3.1 實驗平臺
    3.2 SVR預測模型效果驗證
    3.3 兩階段循環(huán)迭代搜索算法效果驗證
        3.3.1 模板調度計劃實驗結果
        3.3.2 右移算法實驗結果
4 結 論



本文編號：3775927