【摘要】：再制造是中國(guó)制造業(yè)發(fā)展的重要方向,設(shè)備維護(hù)是影響生產(chǎn)制造的重要影響因素,將生產(chǎn)調(diào)度和設(shè)備維護(hù)集成優(yōu)化可以有效指導(dǎo)調(diào)度計(jì)劃的實(shí)施,有利于提高再制造企業(yè)的生產(chǎn)效率。本論文以再制造為研究背景,置換流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題為研究對(duì)象,考慮了再制造中加工時(shí)間的不確定性,探討設(shè)備維護(hù)時(shí)間線性惡化的生產(chǎn)調(diào)度與設(shè)備維護(hù)集成優(yōu)化問(wèn)題,旨在合理制定調(diào)度和預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃。本文采用三角模糊數(shù)表示加工時(shí)間,以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo),建立數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。在研究過(guò)程中,考慮維護(hù)時(shí)長(zhǎng)的惡化,假設(shè)設(shè)備維護(hù)時(shí)長(zhǎng)是與設(shè)備連續(xù)運(yùn)作時(shí)長(zhǎng)相關(guān)的線性增長(zhǎng)函數(shù),分析發(fā)現(xiàn)線性函數(shù)在不同常數(shù)項(xiàng)的情況下,最優(yōu)的預(yù)防性維護(hù)時(shí)間點(diǎn)也有不同,對(duì)于這一發(fā)現(xiàn)提出并證明了相關(guān)的性質(zhì)和定理,為設(shè)備預(yù)防性維護(hù)策略提供了依據(jù)和參考。根據(jù)上述研究基礎(chǔ),以遺傳算法為框架,設(shè)計(jì)了改進(jìn)的智能優(yōu)化算法。首先,將上述所提出的預(yù)防性維護(hù)策略作為啟發(fā)式規(guī)則,設(shè)計(jì)了編碼方案;然后,采用順序交叉操作、逆序變異操作和精英保留策略等進(jìn)化方法;最后,對(duì)每一代最優(yōu)個(gè)體執(zhí)行禁忌搜索,提出自適應(yīng)選擇鄰域空間的規(guī)則,以此提升改進(jìn)算法的局部搜索能力。為了驗(yàn)證本文數(shù)學(xué)模型和改進(jìn)算法的有效性,本文進(jìn)行了多組仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)將分別采用隨機(jī)規(guī)則、啟發(fā)式規(guī)則生成的初始解進(jìn)行對(duì)比,將本文改進(jìn)算法與其他算法在不同規(guī)模的算例中最優(yōu)解進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比結(jié)果證明了本文提出的啟發(fā)式規(guī)則對(duì)提高初始解質(zhì)量的優(yōu)越性,本文算法相對(duì)其他算法的優(yōu)勢(shì),最終表明了本文的算法和模型可以為再制造企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度決策者的調(diào)度計(jì)劃和預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃的實(shí)施提供決策支持。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：F424;F273;TP18

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本文編號(hào)：2664702