該文通過分析國內(nèi)外對RGV在加工系統(tǒng)應(yīng)用的現(xiàn)狀,結(jié)合口腔設(shè)備加工的實(shí)際情況,在熟悉RGV構(gòu)成及作業(yè)流程的基礎(chǔ)下,對口腔設(shè)備的自動(dòng)加工系統(tǒng)中RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度問題展開研究。結(jié)合加工系統(tǒng)參數(shù),針對加工系統(tǒng)中的單個(gè)RGV進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度分析,構(gòu)建貪心算法模型,找出RGV工作時(shí)的最佳路線,提高加工效率,運(yùn)用Matlab對該最優(yōu)路線進(jìn)行迭代,驗(yàn)證了該RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度順序的可信性和可行性。 

【文章來源】：西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,50(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

RGV系統(tǒng)構(gòu)成

得到調(diào)度順序如圖2所示。為了驗(yàn)證效果是否理想，利用Matlab編程對RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度模型進(jìn)行迭代，效果圖如圖3所示。參數(shù)在進(jìn)化1～10代期間內(nèi)，成品完成量急劇上升，在第10～90代時(shí)出現(xiàn)了很大的波動(dòng)，但增加較為緩慢，為此可以看出隨著迭代次數(shù)的增加，每一代平均成品完成量趨于穩(wěn)定狀態(tài)。當(dāng)?shù)螖?shù)超過100次后，浮動(dòng)變大，因此，認(rèn)定迭代100次左右時(shí)較為合適。圖4為RGV調(diào)動(dòng)的軌跡路線圖，可以看出，RGV在運(yùn)行過程中具有十分明顯的周期性，與最初提出的做策略選擇時(shí)需要保證每一步達(dá)到局部最優(yōu)解的目的一致，因此可信度很高。

為了驗(yàn)證效果是否理想，利用Matlab編程對RGV動(dòng)態(tài)調(diào)度模型進(jìn)行迭代，效果圖如圖3所示。參數(shù)在進(jìn)化1～10代期間內(nèi)，成品完成量急劇上升，在第10～90代時(shí)出現(xiàn)了很大的波動(dòng)，但增加較為緩慢，為此可以看出隨著迭代次數(shù)的增加，每一代平均成品完成量趨于穩(wěn)定狀態(tài)。當(dāng)?shù)螖?shù)超過100次后，浮動(dòng)變大，因此，認(rèn)定迭代100次左右時(shí)較為合適。圖4為RGV調(diào)動(dòng)的軌跡路線圖，可以看出，RGV在運(yùn)行過程中具有十分明顯的周期性，與最初提出的做策略選擇時(shí)需要保證每一步達(dá)到局部最優(yōu)解的目的一致，因此可信度很高。圖4 工作路徑

【參考文獻(xiàn)】：
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