【摘要】：針對產(chǎn)品裝配次數(shù)不確定且裝配組的調(diào)整時間與工序間排序相關(guān)的航空發(fā)動機裝配車間,對不確定環(huán)境下知識化制造系統(tǒng)(Knowledgeable manufacturing system,KMS)的自進化問題進行研究。采用事件和周期混合驅(qū)動型的自進化機制,結(jié)合滾動時域方法實現(xiàn)航空發(fā)動機裝配車間自進化,并給出一種可行的滾動規(guī)則。建立系統(tǒng)在各個決策時刻的靜態(tài)決策子問題的數(shù)學(xué)模型,并針對該模型提出一種具有雙層結(jié)構(gòu)的遺傳算法進行求解。在下層的混合型遺傳算法中,給出一種直接解碼算法,并引入了變鄰域搜索算法,以增強局部搜索的能力。通過仿真對算法的性能進行了測試,此外,試驗數(shù)據(jù)表明執(zhí)行自進化操作的系統(tǒng)具有較好的生產(chǎn)性能。尤其是對于更敏感于自身調(diào)整的系統(tǒng),自進化操作發(fā)揮的作用更大。
[Abstract]:The self-evolution of the knowledge-based manufacturing system (Knowledgeable manufacturing system,KMS) in uncertain environments is studied for the aeroengine assembly workshop where the product assembly times are uncertain and the adjustment time of assembly groups is related to the sequencing among processes. An event and periodic hybrid driven self-evolution mechanism is used to realize the self-evolution of the aeroengine assembly workshop with the rolling time domain method and a feasible rolling rule is given. The mathematical model of the static decision subproblem of the system at each decision time is established, and a genetic algorithm with two-layer structure is proposed to solve the model. In order to enhance the ability of local search, a direct decoding algorithm and a variable neighborhood search algorithm are presented in the lower layer hybrid genetic algorithm. The performance of the algorithm is tested by simulation. In addition, the experimental data show that the system that performs the self-evolution operation has good production performance. In particular, for systems that are more sensitive to self-adjustment, self-evolutionary operations play a greater role.
【作者單位】： 東南大學(xué)自動化學(xué)院;東南大學(xué)復(fù)雜工程系統(tǒng)測量與控制教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(60934008) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2242014K10031) 江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項目
【分類號】：V263.2;TP18

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2308038