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面向損傷零件的再制造柔性作業(yè)車間調(diào)度研究

發(fā)布時間:2024-06-16 08:33
  當前,全球能源枯竭、自然環(huán)境持續(xù)惡化問題日益凸顯,推行再制造產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為實現(xiàn)資源循環(huán)利用和循環(huán)經(jīng)濟的有效途徑和必然選擇。再制造生產(chǎn)車間的合理規(guī)劃管理能夠有效改善再制造產(chǎn)業(yè)的能源效率,緩解能源壓力,促進可持續(xù)發(fā)展。現(xiàn)今,關系到平衡經(jīng)濟利益與環(huán)境資源問題的再制造車間的生產(chǎn)調(diào)度問題已被國內(nèi)外學者廣泛關注。由于再制造車間的加工路徑較復雜,是典型的再制造柔性作業(yè)車間,因此,本文針對再制造柔性作業(yè)車間的生產(chǎn)調(diào)度問題展開研究,為以后再制造產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)決策和管理提供理論支持。本論文主要內(nèi)容如下:由于再制造過程中即使是同種工件,損傷類型不同時,其修復的工藝路線也不同。再制造柔性作業(yè)車間中存在批量加工設備,即該設備可同時加工若干工件,且不同時間段的電價差距較大。為合理安排車間生產(chǎn),最小化最大完工時間和生產(chǎn)過程中電力成本,建立了基于部分工位批量加工的再制造柔性作業(yè)車間的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,為求解該數(shù)學模型,在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎上,設計了符合模型的遺傳算法的交叉、變異算子,最終結(jié)合實際實例,與傳統(tǒng)批量調(diào)度作對比,驗證該數(shù)學模型的有效性。其次,在再制造柔性作業(yè)車間中,由于工件的損傷程度不同,每道工序的加工時間是...

【文章頁數(shù)】:62 頁

【學位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的主要問題
        1.2.1 車間生產(chǎn)調(diào)度的建模方法
        1.2.2 車間生產(chǎn)調(diào)度的優(yōu)化算法
        1.2.3 再制造車間生產(chǎn)調(diào)度研究現(xiàn)狀
        1.2.4 存在的主要問題
    1.3 論文的主要研究內(nèi)容
2 基于時間-電耗的再制造柔性作業(yè)車間批量調(diào)度
    2.1 再制造柔性作業(yè)車間調(diào)度問題描述
    2.2 再制造柔性作業(yè)車間的多目標混合整數(shù)線性規(guī)劃模型
    2.3 基于遺傳算法的再制造柔性作業(yè)車間調(diào)度求解
        2.3.1 遺傳算法
        2.3.2 編碼與解碼設計
        2.3.3 適應度函數(shù)
        2.3.4 遺傳算法的參數(shù)設計
        2.3.5 遺傳算子設計
    2.4 實例應用
    2.5 本章總結(jié)
3 不確定情況下的再制造柔性作業(yè)車間調(diào)度
    3.1 不確定情況下再制造柔性作業(yè)車間的模糊調(diào)度模型
        3.1.1 車間調(diào)度問題描述
        3.1.2 模糊變量描述
        3.1.3 模糊機會約束規(guī)劃模型
    3.2 基于禁忌搜索的模糊機會約束規(guī)劃模型求解
        3.2.1 禁忌搜索算法
        3.2.2 編碼與解碼設計
        3.2.3 適配值函數(shù)
        3.2.4 鄰域及模糊模擬
        3.2.5 禁忌表
        3.2.6 禁忌步長和候選解
        3.2.7 藐視規(guī)則
    3.3 實例應用
    3.4 本章總結(jié)
4 再制造柔性作業(yè)車間的動態(tài)調(diào)度
    4.1 再制造柔性作業(yè)車間的動態(tài)調(diào)度模型
    4.2 動態(tài)調(diào)度的模型
        4.2.1 初始調(diào)度模型
        4.2.2 再調(diào)度模型
    4.3 面向動態(tài)調(diào)度的遺傳算法
        4.3.1 初始調(diào)度的遺傳算法
        4.3.2 再調(diào)度的遺傳算法
    4.4 實例應用
    4.5 本章總結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況
致謝



本文編號:3995155

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