面向模具生產的工藝與車間調度緊耦合集成規劃

《面向模具生產的工藝與車間調度緊耦合集成規劃》是依託華南農業大學，由呂盛坪擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：面向模具生產的工藝與車間調度緊耦合集成規劃
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：呂盛坪
• 依託單位：華南農業大學

項目摘要

工藝與車間調度集成規劃是整體上提高製造系統效率的潛在機制。本項目在深入研究模具工藝規劃和車間調度問題結構特性基礎上，提出了面向模具生產的集成規劃新模式。針對現有相關理論方法不足和難以滿足模具生產集成規劃的特殊需求，基於對象化、多色集和混合整數規劃建模理論，建立以特徵對象為核心的集成規劃約束與最佳化模型；設計易融入集成算法和擴展到動態場景的可行集成方案解析生成機制；基於保劣性選擇父個體和衰退種群策略開發遺傳算法與禁忌搜尋結合的複合機制；引入Pareto獨立標量適應度函式和向量評估方法開發多目標最佳化複合算法；調整集成規劃模型和解析機制，開發針對不同動態場景的最佳化策略並以部分模具零件進行驗證。目標是協同最佳化確定模具零件工藝與調度方案，消減目標衝突，快速回響動態場景，整體上提高製造系統效率。本研究對於理解模具生產規劃問題和拓寬求解思路是一種新的嘗試；為集成規劃建模和靜動態最佳化也提供了系統性創新機制。

結題摘要

背景：開展工藝與車間調度集成(Integrated Process Planning and Job Shop Scheduling, IPPS)是提高模具整體生產效率的潛在機制。但當前面向模具的IPPS在模型構建和最佳化效果提升兩方面仍有待深入研究。基於柔性工藝路線和基於特徵的建模是IPPS常見的兩類建模方法。基於柔性工藝路線的建模工藝組合度大、部分約束還具有不確定性、模糊性和動態特性，工藝人員難以全面把握約束組合空間內複雜關係，易生成不可行工藝，同時易遺漏可行或排它性地排斥掉部分工藝方案；基於特徵的最佳化機制集成任務進行了分解，不利於全局最佳化算法設計與全局最佳化結果的獲得。在最佳化實現方面，需要綜合考慮模具加工工時的不確定性、動態特性等，同時有待進一步提升算法效率和效果。研究內容：本研究集中於集成業務對象和約束描述、最佳化模型構建、可行集成方案生成、靜/動態集成最佳化以及原型系統開發等。結果、關鍵數據和科學意義：研究結合工藝人員經驗知識與多色集形式化描述和數理邏輯運算機制分階段生成柔性工藝網路，為模具車間IPPS最佳化的約束關係描述與可行工藝方案解析生成提供了新的機制。提出了交叉熵最佳化機制和激素調節自適應遺傳算法。在綜合考慮其不確定性基礎上，引入了時遷Petri網與啟發式A*搜尋算法；為避免IPPS狀態空間爆炸，同時選擇有價值的節點，提出了一種新的動態窗方法用以提高算法效率；獲得調度策略後，利用Petri網仿真出系統的動態變化規律。所提出的最佳化機制較其它對比算法可得到更短的加工周期、平均流通時間和較高的工具機利用率；動態調度時，所提出方法在最佳化加工周期、維持原有方案最佳化結果上具有明顯優勢。整體上相應最佳化機制在提高車間靜、動態環境下的柔性、最佳化分配資源任務、維持工藝與調度兩者最佳化結果（減少目標衝突）等方面具有明顯優勢，為IPPS特別是模具生產的靜動態集成最佳化實現提供了新機制。最後開發了支持模具IPPS集成的原型系統。