关键词： 柔性钣金作业车间调度   Jaya优化算法   动态调度   车间模拟监测系统  

摘要： 当前钣金加工的需求正在从单品种、大批量转变成为多品种、小批量,柔性钣金作业车间调度问题(FJSSP)亟需解决。在钣金车间柔性化作业中,单个工序将有不止一台备选机器,同时钣金工艺存在作业先后次序的要求。这给了工序选择加工设备更大的自由度,也极大增加了解决问题的难度。本文解决的是作业次序约束的柔性钣金作业车间问题(FJSSP-JSC),是在FJSSP基础上的延展问题。在实际钣金加工过程中停机事件干扰生产调度的现象较为普遍,因此本文对停机事件干扰的FJSSP-JSC进行研究。工作内容如下。FJSSP-JSC在扰动还未发生前是无干扰场景。针对钣金车间的特点,建立FJSSP-JSC的静态调度数学模型,以最小化完工时间、最大单一机器加工时间和总工序加工时间为优化的三目标。分别为产品的作业、工序和加工机器设计一个整数向量,将调度计划表示为三向量解。其中,向量中的整数将转化为可选集合的索引来保证工件次序约束。提出增强型Jaya算法(EJAYA)为每个解选择最佳和最差解作为参考解进行优化。在种群经过pareto分层后,较差子种群中的解有一定几率选择更好子种群中的参考解。通过设定变异因子避免优化结果陷入局部最优,并测试得到最优的变异因子的值。对比论证本文提出的EJAYA算法的有效性。FJSSP-JSC在扰动发生后,静态调度计划需要修正。本文针对钣金车间多种停机事件进行模拟,并研究钣金车间动态调度问题。提出一种混合重调度策略(HRS),其运行速度快并且可以平衡完工时间和稳定性两个指标。停机事件发生在早期,HRS分别对应停机设备恢复期短和长两种情况。短期恢复时,HRS先右移调整再基于关键路径调整。长期恢复时,HRS先转移调整再基于关键路径调整。而晚期停机事件受影响工序少,此时原始调度方法运行快,继续被用作重调度方法。通过模拟停机事件,实验对比多个重调度方法验证HRS策略。停机事件干扰的FJSSP-JSC采用事件触发的方式,即当停机事件发生和停机事件恢复的关键时刻触发重调度策略,对钣金车间异常事件监测的研究很有必要。本文搭建实验平台验证车间模拟监测系统的可行性。实验平台具有电气和机械部件实现其运动功能,依托感知层、传输层和平台层的物联网结构实时监测。车间模拟监测系统通过部署传感器采集数据,利用工业网关的无线网络实现数据的传输,并且在云平台设计实现远程监测和控制的界面。本文建立的车间模拟监测系统对设备和人员情况进行监测,实现对停机事件发生和恢复场景的识别。本文为停机事件干扰的钣金作业车间调度问题提供一种解决方案。

关键词： 传统机械设计   现代机械设计   对比优劣   比较分析  

摘要： 现代机械设计在设计理念、设计工具和设计方法等方面具有许多优点，但也存在一些挑战和限制。传统机械设计则在特定领域和行业中表现出灵活性和标准化的优势。通过比较和分析这两种方法的优劣，以及它们对产品功能、设计流程和成本等方面的影响，以期为机械设计领域的从业人员和研究者提供更深入的认识和理解，助力未来机械设计行业发展。

关键词： 柔性作业车间调度   灰狼算法   邻域搜索   多目标柔性作业车间调度  

摘要： 国内船舶制造厂目前仍存在车间级的信息化程度不高的问题,通常按照每天、每周等定期生产进度来临时决定后续生产计划,生产计划也一般根据经验做出,不能充分的调用车间的场地、设备及班组等资源,计划的科学性,合理性难以保证。为了解决以上问题,本文对单目标和多目标场景下的柔性作业车间调度问题(Flexible JobShop Scheduling Problem,FJSP)分别展开研究,基于灰狼算法(Grey Wolf Optimization,GWO)提出新的解决方法,论文的主要工作如下: (1)针对单目标柔性作业车间调度问题,提出一种新的VG-GWO(Variable Neighborhood Search Genetic Operations-Grey Wolf Optimization)算法。VG-GWO算法是对灰狼算法的改进,采用基于佳点集的种群初始化方法,使得个体散步更加均匀,避免一些无效搜索,改善了原始灰狼算法使用随机初始化造成的初始解个体分布不均匀问题;引入交叉,变异算子,提高种群个体的多样性,加快算法局部的收敛速度,改善了局部搜索能力不足的问题;加入一种基于关键工序的两级邻域搜索,更加充分的挖掘解空间,改善了算法易陷入局部最优的问题,加强了算法的全局搜索能力。最后通过对比实验证明在最晚完工时间这一指标上相比于同领域其他算法在标准算例上更有优势。 (2)针对多目标柔性作业车间调度问题,提出一种新的MVG-GWO(Multiple Variable Neighborhood Search Genetic Operations-Grey Wolf Optimization)算法。MVGGWO算法是对单目标中提出的VG-GWO算法进行扩展,在适应度排序上使用非支配等级和拥挤距离排序,并且引入外部档案更新策略,避免算法早熟,加入了一种多目标情境下的两级邻域搜索,保证算法在多目标情境下的搜索能力。最后通过对比实验证明算法在HV(Hyper Volume),IGD(Inverted Generational Distance),集合覆盖率三个指标下的优越性。

关键词： 机械小车   搬运装置   机械设计   YOLO算法   管纱  

摘要： 时代变迁,科技发展迅速,我们进入了一个智能化的时代,廉价的劳动力逐渐被替代,成为了新时代的代名词。在物流和生产领域搬运装置领域变得愈加火热,但是我国类似于纺织这种古老的产业还有大部分工厂的大部分的工作都还在利用体力来进行运作,人们对机械搬运小车的研发变得越来越关注,本文正是为了解决大多数工厂中有关于细纱部分的管纱的搬运还是依靠员工大量体力进行的问题。本文通过文献研究、问卷调查和实地考察的方法对于工厂现状进行收集与分析,得到广泛纺纱员工以及管理人员的诉求,从而建立起一个包含行走、夹持、搬运和翻转的机构模型,并根据当地工厂的场地要求对机构模型的尺寸要求设计与选材,而功能部分采用模块式的方式将四个基本功能分别设计并用有限元分析软件对小车受力最危险夹持臂进行模拟力学校核的,并将管纱搬运小车实物做出,最后在搬运小车的基础上加入了一个目标识别模块,利用YOLO系列算法来对纱框数据集进行训练得到一个使得训练模型来对纱框进行识别,从而帮助管纱搬运小车可以更加准确的找到纱框的位置。并且通过召回率、识别精度与置信度阈值等之间相关的关系来向模型的性能以图示法方式表现出来,有助于对训练模型相关参数的调整。本课题希望能通过智能管纱搬运机的设计帮助一般纺织工厂解决细纱车间人口普遍老龄化,管纱搬运困难的事情,并为其他工序的搬运装置建立起一个参考模型。

关键词： 柔性作业车间调度   多目标优化   鲸鱼优化算法  

摘要： 车间调度问题是影响先进制造的关键因素，也直接关系到企业的生产经营。在不影响生产所需材料、机器、人力的情况下，将企业所需的主要性能指标最优化是每个企业追求的目标。柔性作业车间调度问题（Flexiblejob-shopschedulingproblem，FJSP）是在传统作业车间调度问题的基础上，放宽了对加工机器的约束，更加符合现代企业对柔性制造的要求，但是该问题在求解过程中较为复杂，求解难度大。因此，柔性作业车间调度问题更具有研究价值。　　随着各种高效群智能优化算法的提出，将群智能优化算法用于解决车间调度问题的方案越来越多，本文根据FJSP的特点，设计了一种新型混合鲸鱼优化算法（HybridWhaleOptimizationAlgorithm,HWOA）用于求解该问题。在多个不同规模的FJSP国际标准算例中验证了HWOA算法的有效性，并与其他文献中算法所取得的结果进行了对比，进一步证明了HWOA算法具有明显的优越性。本文主要研究工作如下：　　（1）在原始鲸鱼优化算法的框架下，针对鲸鱼算法优劣进行分析并给出相应改进策略。在设计中，本文在鲸鱼算法的更新基础上融入了遗传算法和模拟退火算法的更新思想，提出了一种新型混合鲸鱼优化算法。在该算法中设计四种改进策略：其一，以佳点集初始化策略增加初始种群的均匀性与广泛性;其二，提出了新的非线性收敛因子的更新方式，用于协调HWOA算法的全局搜索和局部搜索;其三，提出一种新的多邻域结构，该邻域结构包含三种邻域，即分别从不同方向对求解目标进行优化;其四，提出了种群多样性接收机制，在一定程度上保证了算法不会随迭代的进行而陷入局部最优。最后，将HWOA算法在7个Benchmark算例中进行了对比测试。实验结果表明，在两种维度下，与其他7种算法相比，本文所提出的HWOA算法具有较强的鲁棒性及优越性。　　（2）研究了单目标柔性作业车间调度问题，以最小化最大完工时间为目标建立了数学模型。采用本文所提出的HWOA算法对该问题进行求解。为了验证所提策略在求解FJSP问题的有效性，将本文所提出策略进行拆分，构建了HWOA-1、HWOA-2和HWOA三个算法，在两种不同规模的国际标准算例集中进行了测试，通过对比结果中的最小值、偏差率及提升率等指标，证明了HWOA算法所提出策略在求解FJSP问题的有效性。同时，将HWOA算法针对BRdata标准算例和Kacem标准算例求得的结果与已发表文献中的结果进行了对比，实验结果表明，HWOA算法求解该问题的性能表现出较强的竞争力。　　（3）研究了多目标柔性作业车间调度问题。首先，以最小化最大完工时间和机器碳排放量为目标建立数学模型;其次，采用Pareto理论和系数加权法对目标进行综合评估，并采用HWOA算法对该问题进行求解。具体来讲，在Pareto理论求解中，将HWOA算法求得的结果与原始WOA算法进行了对比，结果表明，在解集数量和解的质量评价中，HWOA算法更占优势。在系数加权法求解中，由于多个优化目标处于不同量纲，本文对其进行了归一化处理，以总指标??最小对实验结果进行评价。最后，将HWOA算法求得的结果与其他5种算法求得的结果进行了对比分析，结果表明，无论是开发能力还是勘探能力，HWOA算法均表现出较强的优越性。

ISBN: (纸本)9787111735533

关键词： 人工智能技术   机械设计   生产制造  

摘要： 文章探讨了人工智能（AI）技术在机械设计和生产制造中的应用。首先阐述了人工智能技术的基本概念及其主要应用领域，接着分析了人工智能技术在机械设计的各个环节，如设计优化、三维建模和仿真、材料选择和测试中的应用；人工智能技术在生产制造过程中的应用，包括生产流程优化、质量控制和预测性维护中的应用。结论部分强调了人工智能技术在这些领域中发挥的关键作用，并展望了未来的发展方向。

关键词： 自动化技术   机械设计制造   具体应用  

摘要： 自动化技术是当前工业生产中的核心技术，是机械制造企业提升自身核心竞争力的有效途径。在机械制造企业中，自动化技术的应用可以有效提高产品生产效率和产品质量、节约人力资源，是机械制造企业未来发展的必然趋势。本文通过阐述自动化技术在机械设计制造中的应用价值，分析了当前自动化技术在机械设计制造应用中存在的问题，提出了完善我国机械设计制造领域自动化技术应用的策略，旨在为机械设计制造企业运用自动化技术提供参考。

关键词： 柔性作业车间   RW结构   遗传算法   调度策略求解  

摘要： 柔性作业车间是一类典型的制造场景,其在汽车生产、芯片制造和包装印刷等制造业方面具有广泛应用。为了提高生产效率,柔性作业车间需要根据生产任务进行调度策略研究。柔性作业车间的加工过程具有工件加工路径和工序可选机器多样化特性,其调度策略的求解存在模型状态结构复杂,计算复杂度较高的问题。针对柔性作业车间调度策略(Flexible Job Shop,FJSP)求解,本论文从离散事件系统(Discrete Event System,DES)的Ramadge-Wonham结构出发,基于自动机模型和状态树结构的基本理论,提出了基于自动机和遗传算法的柔性作业车间调度策略求解算法,对于系统模型更为复杂的情况提出了基于状态树结构的调度策略求解算法。研究内容如下:(1)基于自动机和遗传算法的调度策略研究针对柔性作业车间调度策略求解中模型复杂度过高的问题,本文提出一种基于自动机和遗传算法相结合的调度求解算法,该算法降低了模型的结构复杂度,提升了算法求解效率。总体求解过程是:首先,根据柔性作业车间的实时生产任务,建立待加工工件和机器的自动机模型,而后根据机器优先级序列生成机器优先级自动机模型,将机器优先级自动机模型编码为染色体,通过遗传算法进行调度策略求解。通过仿真实验可得,与传统的遗传算法和遗传模拟退火算法相比,基于自动机和遗传算法的调度策略求解算法求解效率更快,可行调度解性能更优。(2)基于状态树结构的调度策略研究针对柔性作业车间复杂大规模工况下的调度策略求解问题,提出了一种基于状态树结构的建模方法,解决了复杂系统的调度策略求解问题。传统RW结构下的自动机模型状态允许数量上限为106,超过该数量后,系统模型将面临状态爆炸的问题。为了对更复杂的柔性作业车间进行分析,提出了基于状态树结构的调度策略求解方法。总体研究过程是:首先给出基于状态树结构的柔性作业车间模型构建方法,其次对模型的可达性和可控性进行分析,随后给出系统的非阻塞调度策略方法。最后通过应用举例验证本算法的可行性。综上所述,本论文从离散事件系统的角度出发,研究了柔性作业车间在调度策略方面的问题。给出了柔性作业车间的DES模型,通过将自动机模型和遗传算法结合进行调度策略的求解;对于模型状态数量的大规模复杂情形,提出了基于状态树结构的调度策略求解方法。

关键词： 机械设计   混合动力   正时齿形链系统   振动噪声   动力学特性   频率响应分析   声学边界元仿真分析  

摘要： 基于混合动力乘用车的特殊工况要求，在对发动机正时齿形链系统进行结构设计的基础上，进行了正时齿形链系统的振动噪声特性研究。通过建立正时齿形链系统的动力学模型，分析了其动力学特性，并获得了振动分析所需边界条件；基于有限元分析方法，通过模态分析和频率响应分析了正时齿形链系统的振动特性，同时，以正时齿形链系统的振动特性为输入条件进行齿形链系统的声学边界元仿真分析，并对声压-频率响应曲线以及噪声的分布情况进行了研究。结果表明，该正时齿形链系统具有优异的振动噪声特性，本文方法可为混合动力汽车的减振降噪工作提供参考。