导读:本文包含了车间集成论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:能力约束批量计划,柔性流水车间调度,遗传算法,最大完工时间
车间集成论文文献综述
柴剑彬,刘赫,贝晓强[1]（2019）在《考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题》一文中研究指出针对卷烟企业生产中的批量计划和柔性流水车间调度集成问题,构建了整数规划模型,目标函数由卷烟生产时间、生产线调整次数、卷烟质量、库存成本四部分组成。鉴于该问题的NP-hard性,设计遗传算法进行求解,通过合理设计遗传算子,避免不可行解出现。应用某卷烟企业数据得到优化排产结果,与该企业之前依照经验排产方案进行对比,发现优化排程结果在减少品牌转换次数,提高生产的连续性方面具有明显优势。该算法已作为某卷烟企业排产人员的排产参考,应用于排产决策中,取得了良好的效果,对卷烟企业制定排产计划具有一定的实际指导意义。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年10期）
徐修立,林蓝,姜良奎,张剑[2]（2019）在《柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化》一文中研究指出为解决因设备产能配置过程中常忽略后期对其布局影响的问题,针对设备配置与设备布局展开协同优化。基于柔性制造车间零件工艺路径可选、不同加工零件采用不同的搬运设备和搬运批量的特点,考虑规划期内待加工零件的产能需求约束,以最小化设备购置成本和物料搬运成本为目标,建立柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化模型。采用免疫遗传算法对该模型优化求解。为了保证算法的搜索效率和种群多样性,引入抗体浓度计算来强化个体间的交流,同时通过免疫记忆机制避免最优个体丢失和被破坏,确保算法的全局搜索能力。通过算例,将集成优化模型结果与设备产能配置、设备布局分开优化的结果进行对比,验证了集成优化模型和算法的有效性。(本文来源于《机械设计与研究》期刊2019年05期）
葛华辉,冯毅雄,密尚华,谭建荣,王云[3]（2019）在《集成自动导引车路径规划的智能制造数字化车间设备布局优化方法》一文中研究指出智能制造数字化车间具有自动导引车(AGV)、加工设备高度集成的特点。针对智能制造数字化车间布局和AGV路径规划分开优化,使得某区域的物料搬运过于集中,导致该区域AGV搬运工作量繁重,影响AGV路径规划的问题,建立了以物流运输量最小,物料搬运时长最短以及AGV数量最少为目标的智能制造数字化车间布局和AGV路径规划集成优化模型。提出一种改进的带精英策略的快速非支配排序遗传算法,采用系统化布置设计法来生成部分初始种群,增加初始种群分布,防止陷入局部最优;将不等长的双链染色体与疫苗接种策略引入非支配排序遗传算法,提高了算法的寻优速度和精度;最后求解得到一组Pareto解集,供决策者优中选优。通过实例验证了所提方法的有效性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年07期）
盖海江[4]（2019）在《考虑多时间因素的柔性作业车间绿色调度与多行布局集成优化》一文中研究指出在多样化的客户需求及日趋激烈的市场环境下,传统的大批量生产模式难以适应市场的竞争,多品种、小批量生产方式被越来越多的企业所采用。同时,作为国民经济的主体和支柱,制造业不但消耗了大量的资源,也直接或间接地产生了许多环境问题。车间调度和布局规划是影响制造过程生产效率和能源消耗的重要环节,因此,研究考虑能耗的车间调度与布局规划可帮助企业提高生产效率,促进节能减排。在以往的研究中,学者们往往以独立、串行的模式对车间调度与布局规划进行研究。由于未考虑两者的协同交互关系,可能会造成调度方案可行性不高、资源利用不均衡以及布局方案不合理等问题。基于此,车间调度与布局规划的集成优化是解决这一问题的有效途径。本文针对多品种、小批量的生产实际需求,在考虑多时间因素、能源消耗等变量的影响下,研究了柔性作业车间调度与多行布局集成优化问题,具有一定的理论意义和实际应用价值。首先,论文阐述了制造过程中的实际能耗构成,分析了车间调度与布局规划和能耗之间的相互作用关系。同时,对生产活动中的各种时间因素进行分析和梳理,探讨了工件的加工时间、运输时间以及工件的调整时间等时间因素对调度和布局方案的影响,并对考虑多时间因素的柔性作业车间绿色调度与多行布局集成优化问题进行了详细描述。根据柔性作业车间调度与多行布局之间相互制约、相互影响的特点,在综合考虑车间调度效率、布局合理性和能耗成本的情况下,构建了双层规划模型,其中,上层模型以完工时间和总能耗为目标解决柔性作业车间调度问题,下层模型以总物料搬运量为目标解决多行布局问题。其次,为求解多目标优化下的柔性作业车间调度与多行布局集成优化问题,论文提出了一种两阶段多目标贪婪混合算法(Two-Stage Multi-objective Greedy Hybrid Algorithm,TSMOGHA),通过同时优化工件加工顺序、工序设备分配以及设备位置分配,实现完工时间、物料搬运量以及能耗成本叁个目标的协调优化。在该算法中,本文基于贪婪思想设计了一种插入式贪婪迭代解码方法,以最大限度地提高每个解的质量;同时,借鉴多父辈交叉方法的思想,提出了一种多父辈的IPOX和MPX交叉算子,以提高算法的寻优能力和稳定性。然后,根据提出的多目标双层规划模型,论文设计了应用算例,并应用TSMOGHA进行求解。为了验证模型和算法的有效性,本文以收敛性和分布性为评价指标,将设计的算法与NSGA-II算法和带有插入式贪婪迭代解码方法的NSGA-II算法进行比较和分析,结果表明本文设计的算法具有更好的性能。最后,对论文研究结论进行总结,在分析论文不足的基础上,给出了后续的研究方向。(本文来源于《安徽工业大学》期刊2019-06-05）
陈毅[5]（2019）在《L公司柔性车间调度与预防性维护集成优化》一文中研究指出生产调度是确保生产计划顺利完成的基础工作,合理安排车间生产调度可以提高机器设备的利用率、缩短生产周期、降低生产成本;而设备预防性维护则是保障设备可靠运行,保证设备生产效率和降低制造成本的关键。然两者之间存在耦合矛盾,即生产调度会影响机器负荷,进而影响到机器的可靠性和稳定性,设备衰退会造成设备失效,需要依靠维护作业来保证其长时间的可靠运行,但维护会占用机器的运作时间。在以往的研究中常将生产调度和设备维护作为两个独立的因素,分别进行研究,忽略了两者的相互影响,所以其研究成果实际应用起来与研究阶段的预期成效有较大差距,因此运用优化理论,对生产调度和设备维护的集成问题进行研究,构建贴近实际的联合优化模型,对指导企业生产实践,提升企业的生产效率和经济效益具有重要意义。L公司机械加工车间是多品种小批量生产模式下的柔性作业车间,目前仍采用人工制定调度计划的方式,且与维护计划是分部门独立计划和决策的,人工制定的调度计划数量有限且不一定优化,而且制定调度计划时,假设设备一直可用,并未考虑到设备的维护问题,不仅导致车间加工周期长,而且实际完工时间与计划之间存在较大偏差,影响后续计划的推进,还导致生产成本增加。准时交货和较低的生产成本是制造企业在激烈的市场竞争中获取优势的关键要素。因此本文的选取的研究目标是缩短L公司机械加工车间的加工周期和控制维护成本。本论文的研究内容包括以下几个方面:首先,全面综述了生产调度与设备维护集成问题的国内外研究现状,在此基础上对L公司机械加工车间生产调度和预防性维护的现状进行分析,总结了两者存在的问题,并有针对性地提出了改善对策。其次,构建了L公司柔性作业车间调度与预防性维护集成模型,并运用非支配排序遗传算法NRGA对集成模型进行优化求解,在运用NRGA求解过程中,设计了考虑生产调度与预防性维护集成特点的五层编码方法。最后对L公司机械加工车间的实际生产数据和设备故障数据进行整理分析,设计算例,并借助MATLAB2014b编程实现仿真计算。结果表明本文的研究能够有效缩短该车间的加工周期并控制维护成本。此外,通过将生产调度与预防性维护综合计划与独立计划、决策的方案的仿真效果对比也验证了本文构建的集成模型的有效性。(本文来源于《贵州大学》期刊2019-06-01）
方佳成[6]（2019）在《瓶颈驱动的订单投放与车间调度集成负荷控制方法建模与仿真研究》一文中研究指出负荷控制(WLC,WorkLoad Control)通过控制订单池的订单投放,将车间在制品(WIP,Work-In-Process)维持在一个相对稳定的水平,从而缩短生产周期,降低订单的拖期率,被认为是应对订单式生产(MTO,Make To Order)的一种有效生产计划与控制技术。在实际MTO生产环境中纯作业车间并不存在,而是表现为一般作业车间或者一般流水车间。然而,传统的负荷控制方法研究和应用更多适用于作业车间,局限于订单投放,对具有瓶颈的一般流水车间的研究和应用较少,且忽视了现实中常见的订单在机台上加工的安装时间约束。因此,本文在分析传统负荷控制方法研究现状的基础上,针对具有瓶颈的一般流水车间,考虑订单安装时间的生产环境,将“鼓-缓冲-绳子”理论(DBR,Drum Buffer Rope)与负荷控制方法相结合,提出了一种瓶颈驱动的订单投放与车间调度集成负荷控制方法,并以典型的L阀门企业生产计划系统为例构建了相应的仿真模型,实验分析了集成负荷控制方法与传统的订单投放方法和车间调度方法在平均WIP、总通过时间和平均订单拖期率叁个绩效指标上的差异,为负荷控制方法在企业的实施应用提供了参考依据。本文提出瓶颈驱动的订单投放与车间调度集成负荷控制方法的主要特征如下:首先,针对一般流水车间的瓶颈特征,引入DBR机制,构建定期与连续混合投放集成的LUMC COR-DBR(Lancaster University Management School Corrected Order Release-DBR)方法,定期投放采用传统的投放方法,连续投放的触发条件是当瓶颈负荷低于负荷下限时,从订单池拉取首道工序为瓶颈机台的订单投放。其次,对于订单池中的订单,根据是否经过瓶颈机台分为鼓链与非鼓链两种类型。对于非鼓链订单,根据传统方法计算订单的计划开始时间(PST,Planned operation Start Time),对于鼓链订单,通过考虑瓶颈机台上订单的安装时间以及瓶颈前等待的订单安装时间,设计了改进的IPST(Improved PST)方法。最后,为了节约安装时间,设计了订单池中订单投放的启发式规则以及车间瓶颈机台前订单基于缓冲状态的调度规则。以瓶颈驱动的订单投放与车间调度集成负荷控制方法为基础,采用L阀门企业的实际案例,利用FlexSim软件对集成负荷控制方法进行仿真实验。实验结果表明,当负荷限额和负荷限额比为任意水平时,本文提出的IPST方法优于传统的PST方法;当负荷限额≥15,负荷限额比≥1时(或者负荷限额≥25,负荷限额比=0.5时),节约安装时间的调度规则(SOBS,Setup-oriented Buffer State)优于BS(Buffer State)规则以及FCFS(First Come First Service)规则;当不同订单在瓶颈机台上加工时间的差异较小时,订单投放与车间调度集成考虑安装时间节约的负荷控制方法优于仅订单投放层或仅车间调度层考虑安装时间节约的负荷控制方法。(本文来源于《温州大学》期刊2019-05-01）
谢正莹[7]（2019）在《机加工车间工艺规划与作业调度的集成优化》一文中研究指出在传统的机加工车间中,工艺规划与作业分配是两个串行且独立的环节,分别由经验丰富的技术人员、管理人员完成。由于机加工车间具有工艺柔性与机器柔性两大特征,人工难以全局考虑所有的零件工艺,难以实时掌握车间设备的生产状态,由人工进行的工艺规划与作业分配方案很可能会导致资源冲突与瓶颈的出现。针对上述问题,拟研发用于机加工车间生产调度的制造执行系统。将该工程问题抽象为工艺规划与作业调度集成优化问题,即综合考虑工艺规划与作业分配,利用优化算法从众多工艺路径、作业路径的组合中选出生产用时较短的方案。研究内容分为模型建立、算法设计、软件实现叁个部分。首先,考虑工件在设备上的装夹时间、拆卸时间及工件在设备间转移所需的物流时间,提出了车间设备、布局的描述方法;考虑工艺柔性,提出了一种带优先级的析取图以描述零件工艺流程;考虑工件装拆、车间物流、工艺约束,建立了工艺规划与作业调度集成优化问题的数学模型。其次,基于传统蚁群算法思想,依据对车间设备、布局、工艺的描述方法及建立的优化数学模型,设计了该优化问题的求解算法,并对传统算法中的信息素更新环节进行了改进,以提升算法性能。最后,根据设计的算法编写了机加工车间制造执行系统的生产调度软件模块,并用真实案例对其有效性与可用性进行了验证。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-05-01）
饶纳新,栾京东,郭明儒,马琪,李海兵[8]（2019）在《数字化车间DNC/MDC与MES集成技术研究与系统设计》一文中研究指出研究了数字化加工车间中多系统集成技术,提出了一种DNC/MDC与MES的集成模型,构建了系统的通信网络,在此基础上设计了智能加工综合管控平台。以局域网为信息流通渠道,融合数字化制造技术、数据采集技术、分布式数字控制技术,建立的一套实时管理和控制系统,提高了车间的生产效率和管理效率,证明了该集成模型和网络架构的有效性。(本文来源于《航天制造技术》期刊2019年02期）
严都喜,冷杰武,张浩[9]（2019）在《车间切割下料与分架集成优化方法》一文中研究指出针对传统制造企业存在的切割下料与分架集成问题,通过分析制造企业架子数量、生产工艺等生产现场约束,提出了一种先求解下料问题,再调用分架算法完成子材落架的启发式算法。采用启发式策略对下料方案的切割顺序优化和单块子材落架的顺序优化,解决了制造车间下料与分架集成问题。通过实例验证了方法的实用性和有效性,满足实际生产约束和生产需求,实现了企业的智能化生产。(本文来源于《航空制造技术》期刊2019年07期）
贺长征,宋豫川,雷琦,吕向飞,刘软香[10]（2019）在《柔性作业车间多自动导引小车和机器的集成调度》一文中研究指出针对含有AGV的柔性作业车间调度问题,提出基于时间窗和Dijkstra算法的混合遗传算法。建立了AGV/机器的双资源调度数学模型;采用3种解决策略处理多AGV路径规划冲突和碰撞;为了将机器和AGV调度集成考虑,设计了叁链式编码结构及AGV编码链的交叉、变异算子,同时在遗传算法的解码操作中将Dijkstra算法与时间窗原理相结合,以精确地为任务小车规划出一条无碰撞无冲突的最短路径;算例对比验证了该算法的可行性、有效性和优越性。(本文来源于《中国机械工程》期刊2019年04期）
车间集成论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决因设备产能配置过程中常忽略后期对其布局影响的问题,针对设备配置与设备布局展开协同优化。基于柔性制造车间零件工艺路径可选、不同加工零件采用不同的搬运设备和搬运批量的特点,考虑规划期内待加工零件的产能需求约束,以最小化设备购置成本和物料搬运成本为目标,建立柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化模型。采用免疫遗传算法对该模型优化求解。为了保证算法的搜索效率和种群多样性,引入抗体浓度计算来强化个体间的交流,同时通过免疫记忆机制避免最优个体丢失和被破坏,确保算法的全局搜索能力。通过算例,将集成优化模型结果与设备产能配置、设备布局分开优化的结果进行对比,验证了集成优化模型和算法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
车间集成论文参考文献
[1].柴剑彬,刘赫,贝晓强.考虑机器调整次数和产品质量的卷烟批量计划和柔性流水车间调度集成问题[J].运筹与管理.2019
[2].徐修立,林蓝,姜良奎,张剑.柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化[J].机械设计与研究.2019
[3].葛华辉,冯毅雄,密尚华,谭建荣,王云.集成自动导引车路径规划的智能制造数字化车间设备布局优化方法[J].计算机集成制造系统.2019
[4].盖海江.考虑多时间因素的柔性作业车间绿色调度与多行布局集成优化[D].安徽工业大学.2019
[5].陈毅.L公司柔性车间调度与预防性维护集成优化[D].贵州大学.2019
[6].方佳成.瓶颈驱动的订单投放与车间调度集成负荷控制方法建模与仿真研究[D].温州大学.2019
[7].谢正莹.机加工车间工艺规划与作业调度的集成优化[D].合肥工业大学.2019
[8].饶纳新,栾京东,郭明儒,马琪,李海兵.数字化车间DNC/MDC与MES集成技术研究与系统设计[J].航天制造技术.2019
[9].严都喜,冷杰武,张浩.车间切割下料与分架集成优化方法[J].航空制造技术.2019
[10].贺长征,宋豫川,雷琦,吕向飞,刘软香.柔性作业车间多自动导引小车和机器的集成调度[J].中国机械工程.2019