机床故障导致的生产作业计划再生研究

本文研究了机床故障导致的生产作业计划再生方法及有关参数的确定方法。最后,文章探讨了几种扩展问题,指出,这些扩展问题仍可运用本文给出的方法予以解决。     

生产作业计划模糊调整专家系统

本文针对生产作业调整问题的多目标和模糊性特点,综合应用层次分析法和专家系统的方法以确定调整参数、方向和程度,提出了框架结构的知识表示方法,以及综合粗糙集的定性分析能力和ＢＰ神经网络的精确逼近功能进行知识采掘的算法。最后论述了本系统的主要功能和基本结构。     

生产作业计划调整的优先调度算法研究

本文基于生产作业计划生成的优先调度法,提出了针对生产作业计划调整的机床优先调度算法和工件优先调度算法。在机床优先调度算法中,设计了机床优先调度算法的步骤。而在工件优先调度算法中,利用归纳学习方法,研究了面向生产系统状态的生产作业计划调整方法。     

考虑随机因素的单件车间生产作业计划方法研究

本文应用改进的随机动态神经网络解决单件车间生产作业计划问题（ＪＳＰ）,然后在以较好的生产作业计划为起点寻优的过程中,使用了基于工件加工时间服从概率分布的禁忌搜索,并且用ＴｕｒｂｏＣ＋＋１．０和Ｆｏｘｐｒｏ２．５ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ在微机上实现上述神经网络和禁忌搜索方法。     

基于Petri网的原油处理生产作业计划油罐动态分配分析

石化炼油企业采用递阶方法进行调度,以使短期调度方法在生产运作中切实可行.在上层,企业根据市场需求产生一个目标炼油计划.在下层,企业得到一个详细调度以实现目标炼油计划.在这个过程中,如何动态分配油罐将起到至关重要的作用,同时也是生产运作中的难题.为了解决这个难题,建立Petri网模型描述原油处理生产过程的行为特征.基于该模型,分析了油罐分配对目标炼油计划可实现性的影响,鉴别出那些使系统进入不可行状态的操作,并对其进行调整.这样,通过避免这样的不可行操作而提出一种实现目标炼油计划的油罐动态分配方法.最后,用一个工业实例验证了提出的方法的应用.     

带搬运时间的批量生产制造系统生产作业计划方法

为给考虑搬运时间的批量生产制造系统中的同类型工件制定生产作业计划,对批量工件的加工与搬运时间、搬运车辆调度和工件移动方式决策等问题进行深入研究.构建同类型批量工件在不同移动方式中的加工与搬运时间模型并设计相应的计算流程图.建立基于生产周期和搬运车辆总投入数量两个决策目标的工件移动方式决策模型.研究结果表明:本研究可有效选择工件移动方式,可为考虑搬运时间的同类型批量工件制定精确的生产作业计划,并可对搬运车辆进行合理调度.     

大规模产品生产作业计划作业事项号的自动生成

大规模产品生产作业计划作业事项号的自动生成王克海（云南省计算技术研究所，昆明６５０２２３）ＴｈｅＡｕｔｏｍａｔｉｃＧｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＥｖｅｎｔＮｕｍｂｅｒｆｏｒｔｈｅＬａｒｇｅ…ＳｃａｌｅｄＰｒｏｄｕｃｔｉｎｇＴａｓｋＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇ...     

热轧钢管主生产计划模型与算法研究

建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型．该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题，但与传统批量问题存在以下不同：①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点；②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本；③允许订单积压；④考虑库存能力约束；⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束．鉴于该问题的NP难性，使用两种基于优化的启发式算法进行求解，并提出两条策略加以改进．     

热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.     

轧制计划的优化模型及其算法的应用研究

为保证热轧生产调度计划的可行性，提高排程的效率，根据热轧生产模式和轧制计划的结构特点，提出了一种车辆路径问题（VRP）模型来建模轧制调度问题，发展了一种混合调度方法（SAMPSO算法）来解决这个问题．试方法利用修正粒子群优化算法的局部和全局搜索能力来寻找全局最优解，利用模拟退火方法来避免陷于局部最优。对某钢厂实际生产数据的仿真结果表明，所提出的模型和算法具有良好的适应性和可行性。     

热轧批量计划编制模型及其算法

针对钢铁企业生产调度中的热轧生产批量计划编制问题,建立了以提高平均单元计划轧制长度和热装比为目标的数学模型,在实际生产中两个优化目标具有不同的优先级。提出了一种两阶段变邻域搜索算法,该算法按照先优化平均单元计划轧制长度后优化热装比的顺序求解该问题。基于生产实际数据的仿真试验表明了所提出的模型和算法的有效性。     

一种可求逆的模糊神经网络模型及其在热轧产品中应用

提出了一种新的模糊神经网络及其学习算法.利用这种模糊神经网络模型,由非线性函数的输出值可以方便地求出输入向量的某一区域,使得对此区域中的每一向量,非线性函数的输出与模糊神经网络的输出值之差可以达到任意要求的精度.将这种模糊神经网络用于热轧产品的质量控制,获得了好的效果.     

连续过程生产调度的研究策略

针对连续行业生产调度的特点,给出连续过程生产调度的一般描述、功能结构和动态调度机制。提出应用网络模型进行生产过程结构的分析和求解,阐明了生产调度系统的实现策略、并基于连续行业的生产方式及市场特征,给出了连续过程的四类基本生产模式。     

改进分布估计算法在热轧生产调度中的应用

在热轧生产调度数学模型的基础上,提出一种改进的基于小生境技术的分布估计算法。采用Hebb学习规则来更新概率模型,增强了小生境之间以及整个群体间的相互学习能力。在对新种群采样时,引入了一种竞争选择机制,使得父代中的优秀个体在进化过程中得以保留,从而保证了进化持续有效的进行。为将该算法用于热轧生产调度,设计了一种新的解码方式,并采用某钢厂实际生产数据进行仿真实验,验证了算法的有效性。     

基于混合Petri网建模的纺织生产调度研究

针对纺织生产调度兼有连续性和离散性的特点,选择混合Petri网(HPN)作为建模工具,为其生产过程建立模型,将纺织生产的各加工工序使用统一的形式进行描述。在此模型基础上,根据满足交货期前提下的成本最低原则,综合考虑制造成本、拖期罚款和库存保管等因素,使用数学规划方法对纺织生产调度问题进行优化求解。最后使用纺织生产中的实际数据进行仿真,求得最优调度,验证了该方法的有效性。     

热轧层流冷却过程改进模型建立与仿真研究

针对热轧层流冷却过程非线性、强耦合等特性,对热轧层流冷却过程进行了系统模型分析,并在层流冷却物理过程分析的基础上提出改进方案——将整个物理过程划分为热辐射、空气对流、冷却水对流、辊道热传递和热相变5个部分。对影响卷取温度的关键单元——设定单元进行模型改进,在该模型基础上开发了仿真系统软件,并进行了模型验证和对比,这些表明该系统稳定可靠,可用于现场参数分析和新产品的开发。     

动态单机调度的一种滚动时域策略及全局性能分析

针对全局信息不完全的一种单机的动态调度模型,设计了局部调度子问题带终端惩罚函数的滚动调度策略,并对这种滚动调度策略下的全局性能进行了分析.通过对未知工件按FIFO规则进行虚拟调度,对滚动调度进程中的全局性能进行评估,证明了在所给滚动调度策略下,随着工件信息的逐步获取,全局调度中的虚拟调度逐步变为已知调度,并经过滚动局部调度而部分实现,决策时刻向前推进,对全局性能指标的估计越来越接近将实现的实际值,逐步实现的全局调度性能相对历次的估计值不断改善.终端罚函数滚动调度策略可以保证滚动调度进程中全局性能的稳定性,当工件到达较快时,文中的滚动调度策略更有优势.     

连续过程生产调度5 日滚动作业计划的研究

生产调度是ＣＩＭＳ中的关键环节,也是最困难的环节,它决定了整个ＣＩＭＳ开发的水平。本文用“过程优化”与“系统优化”相结合的方法,研究连续过程生产调度系统的优化问题。将系统优化的结果反馈给过程模型,指导局部装置优化的思想为大系统的总体优化探索了一个新方法,开辟了一条新思路。并给出了生产调度系统的框架结构、大系统的优化原理和应用实例。     

离散事件系统仿真技术在制造系统调度中的应用

离散事件系统仿真方法能够比较有效地解决制造系统的仿真和调度问题。近年来,在提高仿真调度的优化能力方面取得了较大进展。本文分析调度方法的原理,特点,介绍了在生产调度中的应用和最新发展。