本文關(guān)鍵詞：單晶硅生產(chǎn)排產(chǎn)算法的研究與應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 單晶硅 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 非穩(wěn)態(tài) 知識(shí)庫(kù)

【摘要】：生產(chǎn)排產(chǎn)計(jì)劃在單晶硅生產(chǎn)中起著有序協(xié)調(diào)生產(chǎn)資源、提高產(chǎn)品生產(chǎn)效率的重要作用。但由于大多數(shù)單晶硅生產(chǎn)企業(yè)仍采用非智能算法,使得生產(chǎn)排產(chǎn)計(jì)劃存在響應(yīng)滯后、預(yù)見性不強(qiáng)、全局意識(shí)較弱等缺陷。本文基于非穩(wěn)態(tài)單晶硅生產(chǎn)環(huán)境,研究了制定單晶硅生產(chǎn)排產(chǎn)計(jì)劃的關(guān)鍵算法及應(yīng)用。不同型號(hào)的單晶硅具有不同的產(chǎn)出率,這給單晶硅排產(chǎn)計(jì)劃的制定帶來(lái)較大的難題。文中提出了一種基于穩(wěn)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境的多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行單晶硅排產(chǎn)調(diào)度。首先利用雙隱含層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)對(duì)不同型號(hào)的單晶硅歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測(cè)訂單的次品率,并以此獲得較為準(zhǔn)確的投料量。然后使用改進(jìn)的遺傳算法針對(duì)投料量及車間生產(chǎn)資源進(jìn)行排產(chǎn)計(jì)劃的制定。該調(diào)度方案具有并行計(jì)算、快速響應(yīng)、避免二次調(diào)度的特點(diǎn),并能夠?qū)崿F(xiàn)最小完工時(shí)間、最小逾期時(shí)間及最小能耗之間的綜合最優(yōu)。實(shí)際單晶硅生產(chǎn)車間是具有多種擾動(dòng)因子的非穩(wěn)態(tài)生產(chǎn)環(huán)境,因此基于穩(wěn)態(tài)環(huán)境制定的排產(chǎn)計(jì)劃存在較大的局限性。結(jié)合穩(wěn)態(tài)多目標(biāo)優(yōu)化模型,提出了一種基于非穩(wěn)態(tài)的混合調(diào)度模型進(jìn)行單晶硅排產(chǎn)調(diào)度。該模型具備預(yù)測(cè)投料量能力的同時(shí),使用工序保存機(jī)制將臨界加工信息存儲(chǔ)下來(lái),利用突發(fā)擾動(dòng)重調(diào)度機(jī)制針對(duì)擾動(dòng)因子和剩余生產(chǎn)任務(wù)制定最優(yōu)調(diào)度方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在臨時(shí)訂單增加、臨時(shí)訂單減少、突發(fā)機(jī)器故障三種擾動(dòng)因子影響下,混合調(diào)度方案在最小完工時(shí)間、最小逾期時(shí)間及最小能耗等指標(biāo)對(duì)比中表現(xiàn)優(yōu)異,具有一定的理論和實(shí)踐價(jià)值。從日常生產(chǎn)信息中歸納總結(jié)出的知識(shí),不僅有利于混合調(diào)度模型獲取更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)投料量、更合理的排產(chǎn)計(jì)劃,還有助于管理者詳細(xì)了解車間動(dòng)態(tài)和市場(chǎng)供需變化。然而這些知識(shí)的形成是離散的、碎片化的。因此,文中提出一種基于B/S模式和RESTful接口技術(shù)的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該系統(tǒng)除了能針對(duì)生產(chǎn)資源快速生成排產(chǎn)計(jì)劃,還能從海量數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)知識(shí)的提取、更新和應(yīng)用。知識(shí)資源的合理有序管理為單晶硅生產(chǎn)提供可靠的決策支持。通過對(duì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的實(shí)地部署和測(cè)試,驗(yàn)證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,并在快速獲取排產(chǎn)計(jì)劃的同時(shí),充分挖掘生產(chǎn)信息內(nèi)在價(jià)值,實(shí)現(xiàn)了預(yù)定的設(shè)計(jì)目標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：單晶硅 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 非穩(wěn)態(tài) 知識(shí)庫(kù)
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN304.12;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀10
• 1.2.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.3 存在的主要問題11-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容12
• 1.3.1 研究目標(biāo)12
• 1.3.2 關(guān)鍵問題12
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 關(guān)于單晶硅生產(chǎn)排產(chǎn)的相關(guān)技術(shù)綜述14-23
• 2.1 單晶硅生產(chǎn)排產(chǎn)相關(guān)概念14
• 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法14-17
• 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介14-15
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理15-17
• 2.3 遺傳算法17-19
• 2.3.1 遺傳算法簡(jiǎn)介17
• 2.3.2 遺傳算法原理17-18
• 2.3.3 遺傳算法求解流程18-19
• 2.4 Java與MATLAB混合編程19-22
• 2.4.1 混合編程原理19-21
• 2.4.2 編程步驟21
• 2.4.3 接口具體實(shí)現(xiàn)21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 穩(wěn)態(tài)下單晶硅生產(chǎn)排產(chǎn)問題研究23-40
• 3.1 穩(wěn)態(tài)下單晶硅投料預(yù)測(cè)23-29
• 3.1.1 單晶硅投料預(yù)測(cè)23
• 3.1.2 單晶硅投料預(yù)測(cè)參數(shù)設(shè)計(jì)23-29
• 3.1.3 單晶硅投料預(yù)測(cè)結(jié)果29
• 3.2 改進(jìn)的遺傳算法優(yōu)化排產(chǎn)調(diào)度29-33
• 3.2.1 編碼方式30
• 3.2.2 選擇運(yùn)算30
• 3.2.3 自適應(yīng)交叉和變異運(yùn)算30-31
• 3.2.4 優(yōu)化交叉方法31
• 3.2.5 子種群劃分的并行計(jì)算31-32
• 3.2.6 多目標(biāo)的排產(chǎn)調(diào)度32-33
• 3.3 穩(wěn)態(tài)下排產(chǎn)調(diào)度33-39
• 3.3.1 調(diào)度計(jì)劃衡量指標(biāo)33-34
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)34-35
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析35-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 非穩(wěn)態(tài)下單晶硅生產(chǎn)排產(chǎn)問題研究40-57
• 4.1 基于擾動(dòng)因子的非穩(wěn)態(tài)混合調(diào)度模型40
• 4.2 基于臨時(shí)訂單增加問題的混合調(diào)度40-46
• 4.2.1 臨時(shí)訂單增加問題調(diào)度模型40-44
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)44
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析44-46
• 4.3 基于臨時(shí)訂單減少問題的混合調(diào)度46-50
• 4.3.1 臨時(shí)訂單減少問題調(diào)度模型46-47
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)47-48
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析48-50
• 4.4 基于加工機(jī)器突發(fā)故障和維保問題的混合調(diào)度50-55
• 4.4.1 加工機(jī)器突發(fā)故障和維保問題調(diào)度模型50-51
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)51-52
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析52-55
• 4.5 本章小結(jié)55-57
• 第五章 基于混合調(diào)度的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)57-75
• 5.1 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)57-59
• 5.1.1 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)57-58
• 5.1.2 知識(shí)庫(kù)業(yè)務(wù)模型58-59
• 5.2 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)59-66
• 5.2.1 任務(wù)管理59-60
• 5.2.2 模板管理60-62
• 5.2.3 規(guī)則管理62-63
• 5.2.4 算法管理63-65
• 5.2.5 模型管理65-66
• 5.3 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)66-69
• 5.4 知識(shí)庫(kù)的實(shí)現(xiàn)69-74
• 5.4.1 開發(fā)工具69
• 5.4.2 算法接口實(shí)現(xiàn)69-70
• 5.4.3 知識(shí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)70-74
• 5.5 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 本文研究工作總結(jié)75-76
• 6.2 存在的不足和今后工作展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果81-82
• 致謝82

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

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4 鄒超;就市排產(chǎn)打通效益經(jīng)脈[N];中國(guó)石化報(bào);2014年

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6 李東;ERP應(yīng)用:細(xì)部排產(chǎn)是道坎[N];中國(guó)信息化周報(bào);2014年

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8 本報(bào)記者 周光軍;困難，但有希望[N];中國(guó)汽車報(bào);2000年

9 本報(bào)評(píng)論員 苗凡卒;落實(shí)“新36條”不能口惠而實(shí)不至[N];深圳商報(bào);2012年

10 本報(bào)記者 劉超;鋼鐵MES：冶鑄軋一體化和排產(chǎn)優(yōu)化是發(fā)力方向[N];中國(guó)電子報(bào);2009年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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4 楊志偉;多品種小批量面向訂單生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)排產(chǎn)研究[D];清華大學(xué);2009年

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本文編號(hào)：1104575