关键词： 柔性车间调度   区间数   可能度   能耗   区间多目标进化算法  

摘要： 车间生产调度作为智能制造系统中资源分配和管理决策的关键环节,在制造业中扮演着极其重要的角色,采用高效的调度优化方法能够快速提高企业生产效率,降低能源消耗,从而高效地实现绿色指标、经济指标的协同优化。柔性作业车间调度问题是车间调度中一类典型的问题,广泛应用于各类柔性制造中,区别于作业车间调度的机器唯一性,柔性作业车间调度中机器选择更具有灵活性,实际生产可基于现有资源科学分配,从而提高制造过程的柔性。在传统柔性作业车间调度中,工件加工时间、完工时间等时间参数通常被定义为确定值,然而在制造车间实际生产中不确定因素广泛存在,如机器故障、操作人员的认知水平以及生产环境等不确定因素的影响,导致精确的加工信息很难获得。因此本文围绕工件加工时间不确定的柔性作业车间节能调度进行较为深入的研究,将区间数理论与柔性作业车间相结合,采用区间数表征工件相关不确定时间参数,研究了考虑区间工时的柔性作业车间节能调度。具体研究内容如下:本文阐述了课题研究背景及研究意义;在相关理论基础上对柔性作业车间调度节能调度、加工时间不确定下车间调度的国内外研究现状进行了概述,基于现有的研究现状,提出本文所研究的考虑区间工时的柔性作业车间节能调度问题。基于对设备能耗和资源限制的考虑,本文将区间数理论与多目标柔性作业车间调度相结合,以最小化最大区间完工时间及总能耗为调度目标,对考虑区间工时的柔性作业车间节能调度问题构建了区间优化模型;同时,依据区间可能度的支配关系,设计了一种有效求解该区间问题的区间多目标进化算法。为了检验该算法的性能,本文基于所构建的区间多目标模型,构造了三种不同规模的算例,采用NSGA-II、SPEA-II作为对比算法,选用反转世代距离(IGD)和覆盖集测度(C测度)两种性能指标作为评价指标,从解的质量与多样性以及评价指标方面分别对三种算法进行实验分析,并验证了本文所提算法的优越性;以某制造企业为实例,利用本文设计的区间多目标进化算法对问题进行求解,进而为企业制定更加合理的生产调度方案提供决策支持与参考。

关键词： 线上线下   混合式教学   机械设计基础   翻转课堂  

摘要： 线上线下混合式教学是今后教学模式改革的趋势,但目前线上线下混合式教学存在诸多问题亟待探索和解决,常用的线上教学平台各有千秋,建议若远程授课可采取中国大学MOOC+腾讯会议、中国大学MOOC+钉钉,若线上线下授课可采取传统课堂+中国大学MOOC、传统课堂+云班课。高效的线上线下教学设计方案包括课前学习知识架构,问题反馈;课中讲解重难点,采用翻转课堂,引入应用案例,推动师生、生生间高效互动;课后进行课程总结和教学反思,并改进方案。线上线下教学实践包含设计教学改革方案、优化课程体系、优化考核评定方案等,有利于解决当前网络资源多但针对性低、利用率低的问题。

关键词： 柔性车间调度   鲁棒调度   复杂网络   抗毁性测度值  

摘要： 柔性作业车间调度问题中工件、机器、工序之间存在错综复杂的约束关系,可以看作一种复杂网络关系。通过复杂网络理论对节点和边等产生的行为特征之间的关系进行分析,可以获取一些目前数学模型等无法获取的对于调度的指导性意见用于求解调度问题。用复杂网络理论建立调度问题的网络模型,发现复杂网络抗毁性测度值的大小变化受到网络结构拓扑的影响,表现为调度方案的执行过程中动态扰动事件的发生,假设复杂网络抗毁性与调度方案鲁棒性有关联,并进行验证。提出一种基于复杂网络抗毁性测度值以提高调度方案鲁棒性的方法,初始调度方案在保证效率的同时具有较好的稳定性。本文基于复杂网络抗毁性测度值的柔性作业车间鲁棒调度,研究内容包括:(1)用复杂网络理论描述柔性作业车间调度问题,建立了以机器为节点的,更贴近实际的有向加权的复杂网络模型,分析了节点度、边权等与调度关系紧密的网络拓扑特征,引入复杂网络抗毁性测度值函数。(2)为了研究复杂网络抗毁性测度值与调度方案鲁棒性的关联关系,列举了网络中对抗毁性测度值产生影响的网络结构变化,分析了网络结构的变化与调度方案的映射关系,本文作出假设复杂网络抗毁性测度值大的调度方案的鲁棒性更好。(3)为了验证复杂网络抗毁性测度值与调度方案鲁棒性的关联关系,本文选取常用的最小化最大完工时间为优化目标并且用粒子群算法求解,对调度方案的复杂网络图进行拓扑变化,抗毁性测度值变小,调度方案鲁棒性降低。(4)提出了一种基于复杂网络抗毁性测度值以提高调度方案鲁棒性的方法。以最小化最大完工时间和复杂网络抗毁性测度值的倒数为优化目标,研究FJSP问题鲁棒调度,采用粒子群算法求解。对比实验中以最小化最大完工时间为优化目标,计算调度方案的机器空闲时间与机器总负载的比值的鲁棒性指标(RM),验证了考虑抗毁性测度值的调度方案具有更好鲁棒性。

关键词： 中职教育   机械设计制造和自动化专业   教学问题   解决对策  

摘要： 在中职教育中,机械设计制造学科占有非常重要的地位,而随着科学技术的不断进步,自动化技术已经全面地融入机械设计制造学科教学中。因此,传统针对机械设计制造教学模式已经不能满足当前现代化教学需要,中职学校应该正视这一现象,及时的改正教学中出现的问题,针对性地提出教学改革措施,以此来提升中职机械设计制造和自动化专业教学质量,培养更多满足国家和社会需要的优秀专业人才。

关键词： 智能制造   机械设计   应用  

摘要： 21世纪以来,我国科技领域取得巨大突破,智能机械制造等技术取得长足进步,对经济社会发展起到重要作用。智能制造备受企业追捧,其显著特点是省时省力,AGV为智能制造车间重要部分,我国AGV设计处于发展阶段,较少涉及工业设计。我国智能机械制造技术相比发达国家存在明显差距,由于发达国家对我国实行技术壁垒造成,我国必须掌握智能机械制造技术,实现制造向智造转变,才能促进经济持续快速发展。开展智能制造下机械设计技术应用研究具有重要意义。

ISBN: (纸本)9787517095910

关键词： 模糊集合   柔性作业车间调度   量子粒子群算法   多目标优化  

摘要： 生产调度是企业生产管理系统的核心和关键技术。然而,随着工厂规模的扩大以及产品工艺的复杂化,生产系统的随机性和多变性日益突出,使得调度问题的研究愈发困难。在模糊理论得到大力发展的背景下,利用模糊特征能够有效减少调度过程中因生产参数不确定而导致的决策偏差,提高调度方案的可靠性。此外,考虑到企业对柔性化生产模式的急切需求,如何在具有模糊特征的柔性作业车间中实现高质量调度,已经成为了工业界和学术界共同关注的焦点。本文围绕单目标和多目标下的模糊柔性作业车间调度问题开展研究,通过改进量子粒子群算法对其进行优化求解,以下是主要研究内容:（1）以模糊数表示生产参数,给出了模糊柔性作业车间调度问题的建模方法,介绍了模型分类以及常用的目标函数表达式;阐述了基本量子粒子群算法,分析了算法的实现原理、求解模糊柔性作业车间调度问题的可行性以及优化框架。（2）针对现有智能优化算法求解单目标模糊柔性作业车间调度问题时在寻优能力上的欠缺,提出了一种混合量子粒子群算法。结合贪婪策略设计了基于工序的单层编码并在粒子位置上实现了映射;将边界修正策略和协作更新框架作用于量子粒子群算法,改善了其在决策空间的搜索效率;同时,通过融合交叉算子以及路径重链技术,进一步提高了算法的性能。实验结果表明,所提算法在求解模糊调度算例和光纤制造车间的实例时,比基本量子粒子群算法和近期文献中的其他算法效果更佳。（3）针对使用后验嵌入法求解多目标模糊柔性作业车间调度问题时随机性强、复杂度高的不足,提出了一种改进多目标量子粒子群算法。在实现双层编码和映射规则的基础上,通过权重因子和变高斯分布的随机数优化了算法中的平均最优位置和局部吸引子;基于动态分组的思想进一步改进了协作更新框架,加强了算法的深度搜索能力;此外,为了控制优化过程的计算量且确保输出非支配解的多样性,引入了基于拥挤度熵的外部存档实现Pareto前沿的高效维护。实验结果表明,所提算法在求解复杂算例和实际车间案例时,对比加入外部存档的基本量子粒子群算法和现有文献中的先进算法,表现更加优秀。（4）以实际需求为导向,将提出的理论方法运用于实际工厂的排产调度中,开发了面向光纤制造行业的智能调度系统,详细介绍了系统的设计思路和功能模块的实现方法。

关键词： 柔性作业车间调度   数字孪生   神经网络   竞争群优化算法   调度规则  

摘要： 在经济发展进入新常态阶段的当下,我国制造业也积极地向质量型和效率型的生产方式转变。与此同时,在数字经济的不断推动下,制造业的生产特征也发生了巨大的变化,从原先单一产品的刚性生产逐渐转变为多种类、小批量的柔性生产,这让生产过程进一步复杂化,变得难以管控。车间调度是生产过程的重要一环,实现具有智能化、主动化的车间调度对企业重新获得竞争力有着重要意义。智能调度的研究目标是在更复杂、更贴近实际的调度场景下实现具有自主性、先见性的生产调度,但如果无法有效地将虚拟的数据与现实物理车间相映射融合,车间调度的智能性和自主性将难以实现。为了探索智能化的车间调度方式,结合数字孪生,本文对柔性作业车间调度问题进行研究,内容如下:（1）设计了一种基于数字孪生的车间调度方式。为充分利用生产数据来指导车间调度,实现具有自主性、快速响应等特征的生产调度,设计了一种基于数字孪生的车间调度方式,并搭建了其总体架构,同时利用数字孪生的特性搭建智能调度决策服务,并规划了其主要组成部分的运行机制以及工作方式。（2）设计了一种用于初始调度方案生成的混合改进的竞争群优化算法。针对现有算法的计算效率低、求解质量差的问题,在保留原有竞争群优化算法全局搜索能力的基础上,在其优胜个体的更新策略中引入POX交叉（Precedence Operation Crossover）、环形拓扑结构和邻域搜索,提高种群的搜索能力。最后,通过对FJSP基准算例和车间加工实例进行仿真,验证所提算法的求解稳定性。（3）提出一种孪生数据驱动的动态调度决策方法。为了使智能调度决策服务进一步满足实际生产调度的需求,提出了一种孪生数据驱动的动态调度决策方法。首先,设计一种基于实时状态数据的重调度驱动机制,利用孪生网络将车间的隐性扰动转换为随机事件,实现更精准的扰动感知;然后,利用伪孪生网络获取生产状态与调度决策动作的映射关系作为调度规则指导动态调度决策;最后,通过调度实例的仿真验证了所提调度方法的可行性。（4）实现了一个柔性作业车间调度管理系统。综合研究成果,针对车间调度问题设计该调度管理系统的逻辑架构和功能架构,并基于Java Script开发,最终搭建出一个包含机器管理、工件管理、算法管理、日志管理、用户管理、任务管理、初始调度、动态调度和生产状态监测等功能的调度管理系统。

关键词： 柔性作业车间调度   遗传算法   邻域搜索   滚动窗口策略  

摘要： 目前，面对低价位同质化竞争的困局，我国制造企业唯有不断提高生产效率，降低生产成本，才能获取竞争优势，确保企业生存。随着新一代信息技术与制造业深度融合，加速了制造企业的转型升级。高端机床、机器人、智慧物流等智能装备的应用，极大地提升了制造企业的生产效率，全面释放了产能，也成为制造系统智能化升级的首要抓手。随着硬件潜能的不断释放，可提升空间已逐步减少，单位投资收获的效益增幅也随之降低。企业逐步将改善重心由硬件升级转向业务优化，希望通过提高生产运营活动的效率，进一步挖掘潜在产能，如实施精益改进、JIT生产优化等。计划排产是生产运营的基本依据和关键环节，合理的生产计划能够有效减少设备和物料等待的浪费，进而提高生产效率。研究排产优化，既是帮助企业在不增加额外硬件开销的情况下充分利用现有制造资源，释放潜在产能的重要手段，又是制造企业进一步提高生产效率，增强企业竞争力的必然要求。　　某军工企业的导弹舱体加工国产示范线（以下简称“示范线”）所在的机加车间是典型的离散加工车间，零件为多品种小批量，生产周期不一，存在紧急插单和订单延迟的情况，车间计划调度难度较大。目前计划调度一直采用多级人工计划调度结合周/月调度会协调模式，存在计划准确度差，现场调度频繁，扰动响应滞后等缺点，导致生产效率低，任务完工率差，计划完成延后等问题，造成常态的加班加点和年底突击。　　本文以该示范线为物理对象，作为研究需求的基本来源与应用验证的主体对象，同时为了提高研究成果的通用性和普适性，将研究对象扩展至与示范线具有相同业务逻辑、调度特征和问题表征的更高层次的离散柔性机械加工作业车间，通过研究应用先进的智能优化算法和动态调度策略代替传统的经验驱动的人工排产调度，实现离散柔性机加车间的计划排产和扰动响应决策的自主化，解决具备机器选择柔性和动态计划波动的柔性作业车间的静态和动态调度问题。本课题研究成果对确保离散机加车间计划排产准确有效，扰动响应及时合理和实现车间计划调度的智能化，具有重要的实际价值和指导意义。　　采用智能优化算法解决车间排产调度问题时，计划的质量主要取决于所用算法的性能。遗传算法是目前应用最广泛的求解车间调度问题的算法之一，但遗传算法收敛速度慢，精度低。为了克服遗传算法的局限性，本研究提出了一种基于多级邻域结构的混合遗传-粒子群算法。该算法将基于骨干粒子群算法的变异算子、混合启发式初始化策略和基于改进多层邻域结构的可变领域下降算法集成到标准遗传算法框架中，提高了算法的收敛性能和求解精度。为了最大限度地发挥骨干粒子群算法的优势，提出了一种基于实数的染色体表示、编码、解码和交叉方法。为解决动态调度问题，将优化算法和滚动窗口法相结合，将连续的动态调度过程转变为多个离散的静态调度操作，采用优化算法进行调度优化，很好的解决了动态调度问题。

关键词： 现代信息化技术   机械设计   自动化安全控制  

摘要： 基于现代信息化技术背景,机械设计实现自动化安全控制,可增强自动化设备运行可靠性,故而应予以重视。在此之上,本文简要分析了机械设计自动化安全控制的基本要求,并通过加强风险评估、引入高新技术、系统智能化改造、提升功能化需求等措施,以此提高工业领域自动化生产水平,保障运行安全。