制造车间工艺规划与智能调度集成方法研究

摘要

车间制造系统是现代柔性制造系统的基本单元,工艺规划和车间调度是车间制造系统的两个重要子系统。在传统的制造系统中,工艺规划和车间调度往往被作为两个相对独立的系统来研究和组织生产,从而使研究成果具有很大的局限性,制造过程也难以实现整体优化。生产实践表明,将工艺规划和调度集成为一个系统进行研究,能够提高生产效率,降低管理成本,有利于实现智能化的柔性制造。
　　本文针对制造业生产实践中亟待解决的工艺规划和车间调度二者集成问题,进行了较深入的研究,主要创新成果如下:
　　1.在CAD特征建模技术基础上,提出了基于零件加工特征的特征向量工艺知识表述方法,将零件CAD模型的加工特征信息直接表述为CAPP系统的工艺知识。并针对零件工艺知识表述方法,设计了基因编码方案、目标函数,约束规则,改进了交叉和变异算子,提出了一种改进的基于遗传算法的工艺规划方法。
　　2.提出了一种基于混合遗传算法的柔性作业车间调度方法。在分析柔性作业车间调度特点的基础上,确定了柔性作业车间调度问题的4种性能指标,提出了一种改进的两段式染色体表达方案,将染色体分为工序染色体和机床染色体两部分。采用GMT和RS两种方法进行种群初始化,设计了新的交叉算子和变异算子,工序染色体和机床染色体分别执行两点交叉和均匀交叉操作,并且各自独立进行变异操作。另外,将模拟退火技术应用于基于较优解的局部搜索,既提高了遗传算法的收敛速度,又避免了局部最优解的出现。
　　3.提出了一种基于蚁群算法的工艺规划和调度集成的方法。在研究了基于非线性工艺规划的工艺规划和调度集成问题基础上,改进了基于AND/OR图的工艺规划和调度集成问题的表述方法,提出了两个阶段的工艺规划和调度集成优化策略。为了避免局部收敛和收敛过慢的问题,调整了蚁群算法的影响参数和信息更新策略,建立了自适应动态访问策略,验证了该改进的蚁群算法中部分参数调整的有效性。
　　本文提出的改进的基于遗传算法的工艺规划方法和基于混合遗传算法的柔性作业车间调度方法,不仅为解决工艺规划和调度集成问题提供了基础,也可为传统的制造系统工艺规划和调度的研究提供参考。

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第一章 绪 论

1.1 课题的研究背景和意义

1.2 课题的研究历史和研究现状

1.3 课题的研究内容

第二章 工艺路线规划方法研究

2.1 基于特征向量的工艺知识表述方法

2.2 遗传算法的基本原理

2.3 基于遗传算法的工艺路线规划方法研究

2.4 本章小结

第三章 柔性作业车间智能调度方法研究

3.1 柔性作业车间问题描述

3.2 基于遗传算法的柔性作业车间调度方法研究

3.3 基于混合遗传算法的柔性作业车间调度方法研究

3.4 本章小结

第四章 工艺规划与车间调度集成方法研究

4.1 工艺规划与车间调度集成模型

4.2 蚁群算法的基本原理

4.3 基于蚁群算法的工艺规划与车间调度

4.4 算例分析

4.5本章小结

第五章 结论

5.1 工作总结

5.2 展望

参考文献

附录A

附录B

附录C

附录D

附录E

附录F

附录G

附录H

攻读学位期间所取得的相关科研成果

致谢