發(fā)布時間：2020-09-28 15:29

　　 不合格品返工通常分為部件返工、產(chǎn)品返工及售后產(chǎn)品返廠維修三種情況,在制造系統(tǒng)中客觀存在,且返工數(shù)量及發(fā)生時間是不確定的。尤其在定點裝配車間,返工不確定性直接導(dǎo)致預(yù)先制定的調(diào)度不可行,進而影響生產(chǎn)計劃執(zhí)行。因此,本論文以定點裝配車間為研究對象,研究部件返工、產(chǎn)品返工及售后產(chǎn)品返廠維修情況下生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化問題,提出增設(shè)單元檢測點、將返工延后處理、預(yù)留返工處理時間的方法,以降低返工對生產(chǎn)管理的干擾,建立部件返工、產(chǎn)品返工及售后產(chǎn)品返廠維修不確定情況下定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化模型;并證明工件與裝配班組的開工時間應(yīng)滿足的約束條件;通過對模型結(jié)構(gòu)與特點的分析研究,提出了解決此類問題快速而有效的求解技術(shù);最后進行算例運算仿真以檢驗?zāi)Ｐ团c算法的有效性,進而完善補充不確定條件下生產(chǎn)計劃與調(diào)度的集成優(yōu)化理論。本論文的主要內(nèi)容概括如下:1.研究了不確定可重入定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度問題,提出基于隨機期望值規(guī)劃的定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化方案。不確定可重入定點裝配車間存在同一工件的不同加工階段重復(fù)訪問同一設(shè)備的情況,且重復(fù)次數(shù)依據(jù)上一工序的質(zhì)檢結(jié)果具有不確定性,這給生產(chǎn)計劃制定帶來很大難度。為滿足工廠-車間一體化管理需求,分析了定點裝配車間的特點。在工件質(zhì)檢成功事件服從的概率分布已知的情況下,利用期望值描述不確定可重入情況,建立了雙層生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化隨機期望值模型,上層為能力約束下成本最小的生產(chǎn)計劃模型,下層為不確定可重入定點裝配車間調(diào)度模型,并證明了可行調(diào)度解的遞推公式。然后提出了一種具有雙層結(jié)構(gòu)的交替迭代式改進遺傳算法,采用精英遺傳算法求解上層模型獲得生產(chǎn)計劃,然后代入下層模型后采用基于隨機模擬技術(shù)的遺傳模擬退火算法求解調(diào)度,再將調(diào)度結(jié)果返回代入上層重新求解新計劃,如此不斷交替迭代實現(xiàn)計劃與調(diào)度的同時優(yōu)化。最后的算例仿真驗證了所建模型及所提算法的有效性。為制定不確定可重入定點裝配車間生產(chǎn)計劃提供了一種合理可行的方法。2.研究了部件返工情況下定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化問題,提出在產(chǎn)品裝配過程中父節(jié)點工件處增設(shè)裝配單元檢測點的方法,降低返工對生產(chǎn)管理的干擾。在部件返工次數(shù)波動所屬區(qū)間數(shù)據(jù)已知的情況下,建立了定點裝配車間雙層生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化模型,上層為效益最大的生產(chǎn)計劃模型,下層調(diào)度層中將各單元檢測點工件返工次數(shù)的不確定情況用不同的場景表示,建立了基于場景的調(diào)度性能均值-方差模型,并證明各場景下工件與裝配班組的開工時間應(yīng)滿足的約束條件。通過對模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜性的研究,提出一種具有雙層結(jié)構(gòu)的交替迭代式遺傳-文化基因算法求解該模型,同時證明了算法的局部搜索條件。最后的算例驗證了所提方法的可行性和實用性。3.研究了存在不合格產(chǎn)品返工的定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化問題,提出一種基于返工延后處理的定點裝配車間生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化方法。在分析定點裝配車間特點及返工流程的基礎(chǔ)上,將每周期產(chǎn)生的不合格品放入緩沖區(qū)等待下周期期初重新調(diào)整生產(chǎn)計劃及調(diào)度。首先在各周期每種產(chǎn)品不良品率已知的情況下,建立了以生產(chǎn)效益最大為目標(biāo)的返工延后處理的粗生產(chǎn)計劃模型,并設(shè)計遺傳算法求解;下達(dá)計劃生產(chǎn)后,針對實際裝配過程中需返工的不合格品,采用二分法重新調(diào)整生產(chǎn)計劃,并通過文化基因算法求解新計劃下定點裝配車間的最優(yōu)調(diào)度,同時根據(jù)模型特點證明了文化基因算法的局部搜索條件,判斷其是否滿足裝配班組負(fù)載率要求,交替迭代直至達(dá)到計劃與調(diào)度的均衡和優(yōu)化;最后的算例驗證了所提方法的有效性,表明所提方法能有效化解不合格產(chǎn)品返工對生產(chǎn)計劃和調(diào)度的影響。4.研究了售后產(chǎn)品返廠維修不確定情況下定點裝配車間的生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化問題,提出在混合模式下分兩階段處理售后產(chǎn)品返廠維修不確定情況。第一階段,在僅有需返廠維修的售后產(chǎn)品數(shù)量估計值情況下,提出預(yù)留空閑時間處理售后產(chǎn)品返修的方法,吸收售后產(chǎn)品返廠維修不確定性對生產(chǎn)計劃的干擾,構(gòu)建空閑時間的多情景規(guī)劃模型,提出一種改進候鳥遷徙優(yōu)化算法求解模型,并證明了算法鄰域搜索的可行性質(zhì)以及采用的啟發(fā)式搜索規(guī)則;然后建立一種帶空閑時間的生產(chǎn)計劃與預(yù)測調(diào)度集成優(yōu)化模型,并采用雙層交替迭代遺傳-候鳥遷徙優(yōu)化算法求解,從而獲得考慮含售后產(chǎn)品返廠維修情況下的生產(chǎn)計劃及預(yù)測調(diào)度。第二階段,在執(zhí)行預(yù)測調(diào)度時對實際發(fā)生的售后產(chǎn)品返廠維修情況,利用空閑時間進行反應(yīng)式調(diào)度。最后的算例仿真表明,該方法可以使車間在順利完成生產(chǎn)計劃的同時及時處理售后產(chǎn)品返廠維修,最終達(dá)到計劃與調(diào)度的同時優(yōu)化。
【學(xué)位單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F273;TP18
【部分圖文】：

第一章 緒論 配”)完成，車間內(nèi)同一工藝的裝配班組有多組且加工能力相同。由于航空發(fā)動機對求極高，工序需反復(fù)進行以嚴(yán)格確保發(fā)動機每個零部件都合格，因此整個裝配工藝工廠生產(chǎn)階段和檢驗試車階段，其中部件、傳裝、總裝和工試這四個工序在工廠生成，分解、故檢、返件、部件*、傳裝*、總裝*、檢試和試車這八個工序在檢驗試車。檢驗試車過程中的部件*、傳裝*、總裝*、檢試工序和工廠生產(chǎn)過程中的部件、和工試工序加工過程雖然屬于不同的生產(chǎn)階段，但對應(yīng)工序由相同的班組在同一加完成，工序基本類似，共用相同的型架在同一車間進行。故在圖 1-1 中用*加以標(biāo)示，、3M 、4M 表示不同工序共用相同班組和加工設(shè)備的情況。

東南大學(xué)博士學(xué)位論文 (3) 不合格售后產(chǎn)品返廠維修：航空發(fā)動機的質(zhì)量對飛機的安全行駛至關(guān)重要役過程中由于可能的性能衰退、時壽件到壽、硬件損傷、適航指令/ 服務(wù)通告需定期拆下送到試車車間進行檢查維修。若發(fā)動機檢測不合格，則需將發(fā)動機部件后，重新進入裝配車間，進行部件、傳裝、總裝、試車、分解、故檢、返發(fā)動機裝配的試車車間不僅需處理上游總裝檢試車間裝配好的發(fā)動機，還需處外部送檢發(fā)動機，且需返廠維修的拆發(fā)檢修件數(shù)量及到達(dá)時間具有不確定性。圖 1-2 中用虛線代表航空發(fā)動機裝配過程中返工不確定性的三個環(huán)節(jié)。

4.反應(yīng)式調(diào)度5.數(shù)值實驗圖1-3 本文的研究框架基于可行域的算法編碼、修復(fù)、交叉、變異方法，針對調(diào)度層決策變量多、遺傳算法局部搜索能力弱的特點采用遺傳模擬退火算法，求解出裝配順序和裝配班組分配，證明了可行調(diào)度解的遞推公式，并由此得到了定點裝配車間的生產(chǎn)能力，從而交替迭代制定出合理可行的生產(chǎn)計劃；(4) 最后通過算例仿真和算法對比，驗證了模型的正確性和算法的有效性。第三章針對定點裝配車間存在的部件返工不確定情況，研究了生產(chǎn)計劃與調(diào)度集成優(yōu)化問題。提出在裝配過程中父節(jié)點工件處添加單元檢測點的方法

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊煜俊;龍傳澤;陶宇;;作業(yè)車間類型多機器人制造單元調(diào)度算法[J];計算機集成制造系統(tǒng);2015年12期

2 胡盛強;張畢西;廖朝輝;程碩;;MTO模式下基于隨機不合格品返工的計劃投產(chǎn)量決策[J];工業(yè)工程與管理;2015年05期

3 劉金承;費佳慧;;改進的動物遷徙算法求解全局優(yōu)化問題[J];長春大學(xué)學(xué)報;2015年08期

4 賈文友;江志斌;李友;;面向產(chǎn)品族優(yōu)化時間窗下可重入批處理機調(diào)度[J];機械工程學(xué)報;2015年12期

5 吳滿成;韓文民;孫曉梅;張信兵;;舾裝作業(yè)中考慮周期驅(qū)動的虛擬單元多階段動態(tài)調(diào)度研究[J];上海管理科學(xué);2015年03期

6 張博文;陸志強;張岳君;;并行機系統(tǒng)生產(chǎn)計劃與預(yù)防性維護聯(lián)合建模[J];上海交通大學(xué)學(xué)報;2015年04期

7 張畢西;王文龍;高晶晶;韓正濤;;考慮合格率和返工合格率的多階段MTO生產(chǎn)系統(tǒng)投產(chǎn)量決策[J];科技管理研究;2015年01期

8 謝展鵬;賈艷;張超勇;邵新宇;李大雙;;基于候鳥優(yōu)化算法的阻塞流水車間調(diào)度問題[J];計算機集成制造系統(tǒng);2015年08期

9 姜天華;嚴(yán)洪森;汪崢;;知識化制造環(huán)境下航空發(fā)動機裝配車間自進化[J];控制與決策;2014年07期

10 郭艷東;王慶;黃敏;;就緒時間受限的負(fù)荷單機環(huán)境下返工工件重調(diào)度方法[J];自動化學(xué)報;2013年12期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 王越;不確定環(huán)境下生產(chǎn)計劃和調(diào)度的研究[D];浙江大學(xué);2016年

2 杜輝;飛機裝配工裝制造執(zhí)行系統(tǒng)中的計劃與調(diào)度研究[D];南京航空航天大學(xué);2013年

3 蔡斌;基于文化基因算法的車間作業(yè)調(diào)度理論研究及實踐[D];重慶大學(xué);2012年

4 丁然;不確定條件下魯棒性生產(chǎn)調(diào)度的研究[D];山東大學(xué);2006年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 趙奎領(lǐng);基于支持向量機的產(chǎn)品合格率預(yù)測研究[D];華南理工大學(xué);2012年

本文編號：2828954