带有拒绝工件和学习效应的资源约束排序问题研究

[目的]研究工件加工时间具有学习效应以及工件可拒绝的单机排序问题.在线性和凸资源分配函数的两种模型下,为求得可接受加工的工件集合、可拒绝工件的集合以及确定可接受工件集合中的最优工件排序,使工件的时间表长、总完工时间、资源耗费费用和工件拒绝费用的加权和最小.[方法]对于线性资源分配函数问题,在拒绝工件数给定的情况下,此问...     

退化条件下的工期指派的单机排序问题

研究退化条件下的工期指派的单机排序问题。每个工件均有一个关于工期的连续非减的惩罚函数。工件的加工时间是退化的,即工件的加工时间是其开始加工时间的一个线性增函数,所有工件都有一个相同的退化率。目标是确定工件的最优加工顺序、最优工期和最优开始加工时间,使总工期、误工工件数及总完工时间之和最小。工件在工期之后完成则称为误工工件,工件在工期之前完成则是提前工件。工期指派分两种情况,一种是所有的工件工期都相等,另一种是不同的工件有不同的工期。对于上述两种情况分别给出了最优解的3个性质,并且证明了这个问题是多项式时间可解的。     

带有维修活动和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期、维修活动和工件可拒绝的单机排序问题,这一问题是将所有的工件分成2个集合,分别是被接受的工件集和被拒绝的工件集。规定每个被接受的工件都有一个待定的交货期,且所有工件的交货期的大小相同。如果工件在交货期内完工,则不产生任何费用,否则工件提前或延误,会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言,它的费用只与工件有关。维修活动需要在一个固定的时间长度内完成,排在维修活动之后的工件的加工时间将会减少。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和,目标函数是确定被接受工件的最优排序,极小化接受工件和拒绝工件的总费用,该问题在多项式时间可解,在今后的应用中能发挥作用。     

运筹学与控制论两台平行机环境下加工时间退化的可拒绝排序问题

研究两台平行机环境下加工时间线性退化的可拒绝排序问题，工件的实际加工时间是关于该工件开始加工时间的线性函数，每个工件都有一个独立的截止工期，在截止工期之前或之后完工的任务将分别受到提前和误工工件惩罚。工件允许被拒绝，如果工件被拒绝则需要支付一定的拒绝费用。目标是分别确定接受工件和拒绝工件的任务集合，找到接受任务的最优排序和每个被接受工件的最优任务工期最小化工期、误工工件惩罚、总完工时间以及被拒绝工件的惩罚费用之和。证明了此 NP 难问题可以通过动态规划方法求得最优解，并通过动态规划运用简化执行空间的方法给出了复杂度为o(n5D2/ε2)的全多项式近似策略（FPTAS），其中 n 表示工件的数量，ε 是允许误差界。
     

基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法

工件定位是自动化生产线的重要过程,是后续分拣、装配等操作的基础。为了解决传统的工件定位误差较大的问题,提出一种基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法。系统建立之前,采集一张拟合板的图像,获得位置信息作为拟合的样本点。工件的定位首先要采集待定位的工件图像,进行图像预处理,通过特征提取获得工件形心的像素值,然后利用样本点进行正交函数局部最小二乘拟合,获得工件形心的平面坐标,最后通过双目重构,获得工件形心的空间坐标。实验结果表明:基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法在精度上比传统的相机标定、三维重建的定位方法有明显提高。该方法不仅提高了工件定位精度,而且避免了标定环节,具有较好的应用价值。     

机器人手爪的功能分析与设计研究

本文对机器人手爪的抓取运动范围、工件的定位要求、夹紧力的计算方法、工件的检测、清洁和安全等相关功能要求进行了系统的介绍，对设计手爪时工件结构形式的分析、工件定位点及夹紧方式的确定、工件检测传感器位置及数量的确定、工件表面的清洁、手爪的安全性等相关设计事项进行了研究，在分析了机器人手爪的有关设计要素后，提出了机器人手爪的设计的步骤和设计思路，为机器人手爪在现代工业制造领域的推广和应用提供技术支持。     

可拆分平行机排序问题的一个启发式算法

为缩短工件的完工时间,将极小化最大完工时间的平行机排序问题作为研究目标.在此问题中,允许同一工件拆分成多个子工件在不同的机器上同时加工,同一工件的任何2个子工件不可在同一台机器上加工.与以往研究不同,对工件的拆分方式进行了限制,即工件拆分后所得子工件的长度不能小于给定的阀值,且工件拆分次数尽量少,这是一个NP难问题.借助于LPT算法的思想,提出了一个求解该问题的启发式算法,实现了工件的自动拆分和工件到机器上的自动分配.通过多个实例对文中算法进行了测试,数值结果表明:该算法可行、稳定性良好,适用于工件拆分方式具有类似限制的平行机排序问题的方案决策.     

基于图像的二步法工件快速识别

提出了一种用于工件快速计算机视觉识别的方法.该识别方法基于工件的图像,充分利用工件的形状特征,将易于计算和使用的工件面积作为第一步识别的特征,并对不能识别的工件进行分类;然后采用BP网络,使用较少的编码值进行工件的第二步识别.实验表明,该方法可以较好地用于柔性自动化生产系统中,适于多品种、小批量和单件的制造模式.     

同时具有学习和恶化效应的不同工期指派问题研究

讨论工件同时具有学习和恶化效应的单机排序模型,其中工件的实际加工时间是其基本加工时间、开工时间和所排位置的函数,每个工件都有自己的工期。目标是确定工件的加工顺序和工期,使工件的提前成本、延迟成本和工期的机会成本的加权和最小。证明此问题在工件引入学习和恶化效应后,依然多项式时间可解,同时给出了求解算法和实例来说明如何最优的求解这个问题。     

带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。     

带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题(运筹学与控制论)

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。
     

重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。
     

带有退化、拒绝和不可用区间的单机排序问题

【目的】考虑带有退化工件、拒绝和不可用区间的单机排序问题。【方法】假设工件有不同的基本加工时间和相同的退化率,工件可以被拒绝,被拒绝的工件需要支付拒绝惩罚,机器在给定的时间区间内是不可用的且工件不可恢复。目标是极小化接受工件的总完工时间与被拒绝工件的总拒绝惩罚之和。【结果】对于这个NP-难问题,在不可用区间前、后,工件按照基本加工时间a_j的非减顺序排列可以得到最优解,给出一个拟多项式时间动态规划算法和一个完全多项式时间近似策略。【结论】推广了已有文献的模型。     

带有不可用区间的单机排序问题

考虑的是带有到达时间、拒绝工件、不可用区间的单机排序问题。一个工件或者被拒绝加工,或者被接受。若工件被拒绝加工,厂家必须支付一定的拒绝惩罚;若工件被接受,则把工件放在机器上进行加工。在张丽琦工作的基础上增加了一个不可用区间,机器在此区间内不能加工工件,并且在同一时刻至多加工一个工件。目标函数是最小化所有接受工件的时间表长与所有拒绝工件的拒绝惩罚之和。首先给出一个动态规划算法,然后通过构造输入,将拒绝惩罚进行取整运算,再通过动态规划算法,得到拒绝惩罚取整后的一个最优排序,按照这个工件排序得到原问题的一个可行排序,最后借助一个3—因子算法得到一个全多项式时间近似方案。     

重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。     

40Cr超高速磨削工艺实验研究

采用CBN砂轮,在砂轮线速度为90~210 m/s的磨削条件下,对40Cr进行了超高速磨削工艺实验.分析了在超高速磨削过程中砂轮周围气障对磨削过程的影响,讨论了砂轮线速度、切削深度、工件速度等工艺参数对磨削力、工件表面粗糙度、比磨削能的影响.实验表明,在高速超高速磨削过程中,砂轮速度提高使得磨削力大大减小,工件表面粗糙度值下降,工件表面质量得到提高;加大切削深度而工件表面粗糙度值增加不大,大大提高了磨削效率,同时也保证了工件表面质量.     

磨削表面波纹度的若干影响因素

本文对外圆切入磨削过程中工件表面的波纹度进行了试验研究,讨论了磨削参数(砂轮速度、金属切除率、速比)、砂轮特性和修整用量对工件表面波纹度的影响,并在试验的基础上建立了磨削参数与工件波纹度之间的经验公式。研究表明,速比对工件波纹度有较明显的影响,砂轮特性和修整用量对工件波纹度也有一定的影响。     

带有不可用区间及拒绝的最大完工时间单机排序问题

研究带有退化效应、拒绝工件及不可用区间的单机排序问题。该问题中,工件可以被排在机器上进行加工,也可以被拒绝,但是需要支付一定的拒绝惩罚。加工工件的开始加工时间越晚,则工件的实际加工时间越大。机器带有不可用区间,在此区间内任何工件都不能被加工。目标函数为所有拒绝工件的拒绝惩罚与接受工件的最大完工时间之和。首先给出了拟多项式时间的动态规划算法,最后得到了一个全多项式近似方案。
     

同时带有安装时间和送出时间的单机排序问题

在实际生产,如钢铁和冶金工业生产过程中,工件在加工之前需要预热或安装必要的夹具和固定装置,在加工之后工件需要进行冷却处理等,也就是工件在进行加工时常常带有安装时间和送出时间。讨论带有学习效应、安装时间和送出时间的单机排序问题。在这一模型中,工件的实际加工时间是与工件的基本加工时间和工件的实际加工位置相关的一般函数。工件的安装时间和送出时间均依赖于已加工完的工件的实际加工时间,即p-s-d形式。目标函数分别为最大完工时间、总完工时间、加权总完工时间、总延误时间、最大延误时间和最大延迟时间,提出了上述问题的最优排序规则。     

工件可拒绝的分批配送问题研究

考虑工件可拒绝的分批配送问题:一个制造商为一个客户加工n个工件,每个工件既可以被接受加工,也可以被拒绝加工(但要支付拒绝费用),工件加工完之后要安排车辆运送给客户,完工时间为工件送达客户的时间.目标函数为被接受工件的总完工时间、总配送费用和被拒绝工件的总拒绝费用三者之和,文中对处理机为单机的情形给出了多项式时间算法,且证明了两台平行机的情形下该问题是NP-完备的,并给出了伪多项式时间算法.