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一种针对质检扰动的柔性车间动态分批调度方法 

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申请/专利权人:西南交通大学

摘要:本发明公开了一种针对质检扰动的柔性车间动态分批调度方法,具体为:首先针对车间生产中由于质量问题引起的生产运行扰动问题,建立以车间生产成本最小、机床总能耗成本最小和动静态调度方案差异成本最小为优化目标的柔性作业车间动态分批调度模型;接着针对质检扰动引起的生产运行扰动问题,设计重调度策略,针对质检扰动造成同类工件不同批次下工艺路线不一致的问题,对重调度的工件进行重组批,并采用双层搜索框架改进灰狼算法求解。本发明可有效应对车间质检扰动,同时缩短完工时间、降低车间能耗、保证静态调度方案的鲁棒性,为企业带来更好的经济效益。

主权项:1.一种针对质检扰动的柔性车间动态分批调度方法,其特征在于,具体为:步骤1:确定柔性作业车间动态分批调度问题的描述;设有M台机床M={Mk|k=1,2,…,m},n类工件J={Ji|i=1,2,…,n},第i类工件的数量为Ri,并且每类工件有Oi={Oil|l=1,2,…,wi}道工序,能加工每道工序的机床有Mil,Mil∈M台,每道工序的加工时间随机床性能差异而变化;每类工件分成多个子批量Fi={Fis|s=1,2,…,ui}在不同机器上加工,各子批量作为一个整体处理,并占用同一辅助时间;步骤2:建立柔性作业车间动态分批调度目标优化的数学模型;目标函数为车间生产成本、机床能耗成本和动静态调度方案差异成本,并采用加权归一的方式对三个目标函数值进行处理;目标函数: min{ω1·f1+ω2·f2+ω3·f3}4约束条件: T=maxZil·Eislk6ifSislk<T,DSislk-Sislk=07 其中,Cis表示第i类工件第s批的完工时间,tislk表示第i类工件的第s批的第l道工序在机器Mk上的单件工时,Pilk表示第i类工件的l道工序在机床Mk上的辅助时间,Sislk表示第i类工件的第s批的第l道工序在机器Mk上的开始加工时间,Eislk表示第i类工件的第s批的第l道工序在机器Mk上的加工完成时间,γilk表示机器选择决策变量,当工序Oil可在机器Mk加工时γilk=1,否则γilk=0,表示辅助时间决策变量,当在机床Mk上加工的工件类别与在该机床加工的上一个工件的类别相同时,反之Qk表示机器k的最大完工时间,Wk表示机器k的负载,PCk表示机器Mk负载时单位时间内平均能耗成本,NCk表示机器Mk空载时单位时间内平均能耗成本,RCk表示机器Mk准备时单位时间内平均能耗成本,η表示车间内单位时间完工成本,ω1表示完工成本权重系数,ω2表示能耗成本权重系数,ω3表示动静态调度方案差异成本权重系数,DSislk表示动态调度方案中第i类工件的第s批的第l道工序在机器Mk上的开始加工时间,DWislk表示动态调度方案中第i类工件的第s批的第l道工序在机器Mk上的加工完成时间,Dislk表示动态调度方案中工序Oil仍在静态调度方案中的机器Mk加工时,Dislk=0,否则Dislk=1,Sislk表示静态调度方案中第i类工件的第s批的第l道工序在机器Mk上的开始加工时间,V表示动静态调度方案差异单位成本,T表示扰动时间节点,DFis表示动态调度方案中的第i类工件的第s个子批,SFis表示静态调度方案中扰动时间节点后第i类工件的第s个子批量,R表示扰动造成的新增工件数,Zil表示工序Oil是扰动工序,Zil=1,否则Zil=0;其中,式5表示动态调度方案中一批工件一道工序的加工完成时间要大于或等于该工序的开始加工时间、辅助时间和该批次所有工件工时三者之和;式6表示扰动时间节点是第i类工件的第s批的第l道工序在机器Mk上的加工完成时间;式7表示扰动时间节点前以及开始加工的工序不参与动态调度;式8表示动态调度方案中工件总批量数等于扰动时间节点时未加工工件数与扰动造成的新增工件数之和;步骤3:针对质检扰动的重调度;质检扰动处理流程是根据静态调度方案执行工序,当执行到需要进行质检的关键工序后,首先对当前加工批次工件的质检结果进行判断:1质检结果合格的工件,继续执行后续工序;2质检结果为返修的工件,需要对当前关键工序进行二次加工,并添加至未加工工件集;3质检结果为报废的工件,需要从首个工序重新开始加工,同样添加至未加工工件集;在得到所有工件信息后,已加工工件集的工件不做处理,未加工工件集的工件需要进行重调度;步骤4:针对质检扰动的重组批;在进行重调度时,需要对各类工件进行组批,生成新的加工任务,以便重调度;重组批具体过程为:在质检扰动发生后,各工件的待加工工序不同,对相同工艺路线的工件进行重组批,即把各类工件下待加工工序相同的工件组合为新的一批工件,形成新的调度问题;步骤5:以双层搜索框架改进灰狼算法优化求解;针对动态扰动后的重组批工件设计编码解码方式,编码架构由分批层、工序层和机器层三层组成,分批层编码代表工件分批信息,工序层编码为工件和工序,不同数字编码出现的次数代表不同批次,机器层表示各工序的加工机器;解码方式分为两部分,首先是对批量层进行解码,得到具体批次批量划分策略,以求得各批工件具体的批量数,接着对工序层和机器层进行解码并计算调度方案的目标值,在对工序层解码时,重组批后的工件需按照原工件信息进行计算;设计改进灰狼算法,该算法主要分为两层,其中外层搜索主要对分批方案进行求解,内层搜索则对调度方案进行求解,求解过程为:在灰狼算法进行求解时,采用bernoulli混沌映射进行种群初始化,使得种群分布更加均匀,提高了算法收敛速度和最优解质量,在更新控制参数时,采用非线性控制参数,使得算法在前期全局搜索能力强,后期局部优化的收敛速度快。

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