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車間作業(yè)變批量調(diào)度優(yōu)化研究畢業(yè)論文(參考版)

2025-06-29 01:27本頁面
  

【正文】 54。最后衷心感謝我的父母,感謝他們一直以來給予我最無私、最偉大的愛,他們的理解和支持是我不斷努力的動力,是我力量的源泉。兩位學長在我的論文研究中給了我很多的指導和幫助,對本篇論文順利完成提了不少建設(shè)性的一件,給了我很大的啟發(fā)。同時還要感謝老師,王老師在我的論文寫作過程中一直給予關(guān)鍵性的指導。從論文的開題、提綱的設(shè)計到論文的撰寫,無不傾注了杜老師的大量心血和辛勤汗水。 參考文獻[1]:[碩士學位論文].西安:西北工業(yè)大學,2010年3月[2]:[碩士學位論文].南京:南京航空航天大學,2005年12月[3]孫志峻,[J],機械科學與技術(shù),2002,21(3):348~350[4]潘全科,[J],機械工程學報, 2004(4):36 ~ 39[5]鞠全勇,[J].機械工程學報, 2007,43(8): 148~153[6][M].北京:清華大學出版社,2003[7]:[碩士學位論文].武漢:武漢理工大學,2008年5月[8]:[碩士學位論文].西安:西安工業(yè)大學,2009年5月[9]:[碩士學位論文].蘭州:蘭州理工大學,2009年6月[10],2008年9月,36(9):48~51[11]許秀林,2011年7月,28(7):2512~2515[12]陳進,2010年11月,46(21):165~171[13] Michael L Pinedo《Scheduling theory, algorithms, and systems》 2008年[14]Udo Buscher and Liji Shen《An Integer Programming Formulation for the Lot Streaming Problem in a Job Shop Environment with Setups》2011年3月致 謝首先向我的指導老師致以誠摯的謝意和崇高的敬意。end。end。 :=。[5,]:=。 [4,]:=0 else[4,]:=[3,.name]/60*i/60*.lotsize。 [2,]:=.lotsize。 else:=+[3,.name]/60*i/60*.lotsize end。 if i=0 then i:=0i。j:integer。end。 when Finish then .move(Buffer)。 when M4 then .move(Buf_M4)。 when M2 then .move(Buf_M2)。 .CurPreTime:=B03[2,.CurMacXh] end。 when w3 then .CurMacName:=B03[1,.CurMacXh]。 .CurProcTime:=B02[3,.CurMacXh]*.lotsize。 .CurPreTime:=B01[2,.CurMacXh]。 inspect .Name when w1 then .CurMacName:=B01[1,.CurMacXh]。 .duedate:=[2,[4,]]。5. Method2 零件信息初始化isdo .CurMacXh:=.CurMacXh+1。 end。 if .Name/=?.LastEntityName then ?.setuptime:=.CurPreTime。4. Method1 加工安裝時間設(shè)定isdo .StartTime:=。 end。 when M5 then .move(Buf_M5)。 when M3 then .move(Buf_M3)。 inspect .CurMacName when M1 then .move(Buf_M1)。 .CurPreTime:=B03[2,.CurMacXh] end。 when w3 then .CurMacName:=B03[1,.CurMacXh]。 .CurProcTime:=B02[3,.CurMacXh]*.lotsize。 .CurPreTime:=B01[2,.CurMacXh]。 inspect .Name when w1 then .CurMacName:=B01[1,.CurMacXh]。 Result_Table[5,]:=.StartTime。 Result_Table[3,]:=.StartTime。3. Method 設(shè)備工序流轉(zhuǎn)控制:isdo Result_Table[1,+1]:=?.name。[6,]:=。[4,]:=。[3,]:=time_to_num()/60/60*400++。 l:=l++num_to_str([1,[4,i]]) next。l:string。2. EndSim:is i:integer。 :=0。 :=0。 :=0。 。 附錄 Method中SimTalk代碼實例1:1. Reset:isdo 。,對調(diào)度目標和數(shù)學模型進行進一步的研究及修改,更符合車間的實際生產(chǎn)需求。至少還可以從以下幾個方面進行深入的研究和改進:,總結(jié)出一系列確定基準批量的理論規(guī)則和方法。另外,車間生產(chǎn)的復合不可能是一成不變、均勻的,因此需要研究針對車間負荷變化情況下的動態(tài)調(diào)度方法,這也是需要進一步研究之處。現(xiàn)在國內(nèi)外對于車間的靜態(tài)調(diào)度研究較多,但對于如何應對實時生產(chǎn)狀況的動態(tài)調(diào)度研究相對較少。因此,如何從單一的時間目標擴展到多個單獨目標進行調(diào)度算法的研究,進而再在多目標情況下進行調(diào)度優(yōu)化的研究,將是調(diào)度理論的下一個研究重點。但在實際的生產(chǎn)中,調(diào)度目標往往具有多樣性,而且各個目標之間是相互制衡的。如果按照這些算法進行生產(chǎn)計劃的安排,會造成正反饋的累積效應,使得計劃越來越脫離實際。模型對實際生產(chǎn)約束的考慮不夠。特別是蟻群算法對復雜問題的描述很弱,只能通過建立二維的析取圖模型進行優(yōu)化。一旦求解的問題改變,相應的問題建模方法就要改變,而原先的算法也不再適用,必須重新?lián)Q用新的方法建立數(shù)學模型和求解優(yōu)化即缺乏較為通用的建模方法和優(yōu)化算法。應該說,從理論研究的角度而言,這方面的經(jīng)典調(diào)度理論已經(jīng)較為成熟,但這些方法在實際生產(chǎn)調(diào)度中的應用一直不是很理想,主要表現(xiàn)在一下幾個方面:(1) 調(diào)度模型有局限性調(diào)度模型的局限性主要表現(xiàn)在兩個方面:模型不具有通用性。;對仿真軟件進行了簡單的介紹;利用仿真軟件建立仿真模型,通過實例來說明變批量調(diào)度算法的可行性。,簡單介紹了其分類;與傳統(tǒng)調(diào)度進行了細致的比較,分析并建立了相應的數(shù)學模型;最后對其研究現(xiàn)狀進行了簡單介紹。本文基于eMPlant仿真軟件,采用一種變批量調(diào)度算法來進行車間作業(yè)調(diào)度問題的優(yōu)化研究,獲得了比較好的調(diào)度結(jié)果。同時,eMPlant軟件中的GA優(yōu)化模塊,具有非常強大的優(yōu)化功能,對于解決生產(chǎn)調(diào)度問題有很大的幫助。調(diào)度方法生產(chǎn)周期非變批量調(diào)度12小時53分鐘變批量調(diào)度10小時10分鐘50秒表48采用變批量調(diào)度可明顯縮短總生產(chǎn)周期。圖421該調(diào)度方式的總生產(chǎn)周期為10小時10分鐘50秒。產(chǎn)品名稱w1w2w3w4w5w6w7w8w9分批數(shù)量231222123批量大小8,126,6,8208,1210,108,122010,106,6,8表47利用GAWizard對投產(chǎn)順序進行優(yōu)化,優(yōu)化過程如圖420所示:圖420優(yōu)化后得出最佳投產(chǎn)順序為:w1(12) →w1(8) →w8(10) →w2(6) →w2(6) →w3(20) →w6(12) →w9(6) →w7(20) →w9(8) →w5(10) →w5(10) →w4(12) →w9(6) →w6(8) →w2(8) →w8(10) →w4(8)。圖419該調(diào)度方式的總生產(chǎn)周期為12小時53分鐘。圖417三.仿真運行結(jié)果分析利用GAWizard對投產(chǎn)順序進行優(yōu)化,優(yōu)化過程如圖418所示:圖418優(yōu)化后得出最佳的投產(chǎn)順序為:w3→w5→w6→w2→w7→w9→w8→w4→w1。工件加工信息表如表46。同時,通過兩種不同的分批方案,可以看出,分批數(shù)量及批量對目標函數(shù)的影響是巨大的,良好的分批策略有利于實現(xiàn)調(diào)度的更優(yōu)。調(diào)度方法生產(chǎn)周期提前完工懲罰(元)拖期完工懲罰(元)運行費用(元)目標函數(shù)(元)傳統(tǒng)調(diào)度260小時7分鐘1463060140變批量調(diào)度方案1189小時27分鐘075780變批量調(diào)度方案2180小時072000表45通過表45的數(shù)據(jù)可以看出,變批量調(diào)度的費用大量集中在提前完工懲罰上,沒有拖期的現(xiàn)象存在,從企業(yè)的信譽方面來說也是積極的。產(chǎn)品名稱w1w2w3分批數(shù)量768批量大小8,8,8,8,8,8,126,6,6,6,6,1010,10,10,10,10,10,10,10表44利用GAWizaed來對投產(chǎn)順序進行優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果如圖415所示:圖415優(yōu)化后的最佳投產(chǎn)順序為:w2(6)→w2(6)→w2(10)→w1(8)→w2(6)→w1(8) →w2(6)→w1(12)→w2(6)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w1(8) →w1(8)→w3(10)→w3(10)→w3(10)→w1(8)→w1(8).最佳調(diào)度結(jié)果如圖416所示:圖416該調(diào)度方式總生產(chǎn)周期為180小時,拖期完工懲罰費用為0元,生產(chǎn)線運行費用為72000元。圖414該調(diào)度方式總生產(chǎn)周期為189小時27分鐘,拖期完工懲罰費用為0元,生產(chǎn)線運行費用為75780元。括號中的數(shù)字表示該批次工件的數(shù)目,即批量大小。2. 變批量調(diào)度方案1:分批方案如表43所示。優(yōu)化結(jié)果如圖411所示:圖411優(yōu)化后得到的最佳投產(chǎn)順序為w1→w3→w2在傳統(tǒng)調(diào)度的方式下的最佳調(diào)度結(jié)果如圖412所示圖412該調(diào)度方式的總成產(chǎn)周期為260小時7分鐘,提前完工懲罰費用為14630元,拖期完工懲罰費用為60140元。通過模型中的優(yōu)化模塊,進行投產(chǎn)順序的優(yōu)化。投產(chǎn)順序:w1→w2→w3。如圖49。(11)GanttWizard的設(shè)置GanttWizard用來顯示調(diào)度的甘特圖。(9)全局變量的定義Total_Earlier_Cost:記錄工件加工提前完工懲罰值;Total_Later_Cost:記錄工件加工拖期完工懲罰值;Total_Cost:記錄工件加工總費用;makespan:記錄工件加工的總時間;OE:記錄工件加工的運行費用。代碼內(nèi)容見附錄。Method3:用來計算各批次的目標函數(shù)值。Method2:用來將零件信息初始化。Method1:用來設(shè)定加工設(shè)備對某個工件的準備時間及加工時間。當仿真運行結(jié)束后自動調(diào)用EndSim對象;Method:用來控制工件工序的加工設(shè)備的流轉(zhuǎn)。圖48(7)編寫Method對象Reset:使模型初始化。在Buffer的“控制”選項中,將Method3插入“入口”欄中,如圖48。其余設(shè)備的參數(shù)設(shè)置與M1相同。圖46(5)設(shè)置MM…、M6的參數(shù)在M1的“控制”選項中,將“Method1”插入其“入口”欄中,將“Method”插入其“出口”欄中,如圖47。圖45(4)設(shè)置PlaceBuffer對象的參數(shù)在PlaceBuffer的“控制”選項中,將“Method2”插入其“出口”欄中,如圖46。圖44LastEntityNam為該設(shè)備所加工的上一個工件的名稱,定義此屬性的用途是來判斷批次的準備時間。(1)自定義Enitity的屬性打開Enitity,在“用戶定義的屬性”中新建一些自定義屬性,如圖43圖43其中CurMacName為當前設(shè)備名稱;CurPreTime為工件在當前設(shè)備上的準備時間;CurProcTime為工件在當前設(shè)備上的加工時間;StartTime為工件在當前設(shè)備上的開始加工時間;Lotsize為當前工件的批量大?。籇uedate為當前工件的交貨期。2. 在Frame窗口中放入模型所需的各類對象。用最小化提前完工懲罰費用、拖期懲罰費用以及生產(chǎn)線運行費用三者之和作為目標函數(shù)。進化代數(shù)、適應度評估函數(shù)等等,整個過程采用可視化操作,十分方便。eMPlant內(nèi)置的遺傳算法主要由“遺傳算法向?qū)А保℅AWizard)、“遺傳染色體”(GASequence)2個組件來完成,適應度評估函數(shù)則利用Method對象來實現(xiàn),在eMPlant中,為現(xiàn)有的仿真模型添加遺傳算法優(yōu)化功能只需要在仿真模型加入“遺傳算法向?qū)А睂ο?、“GASequence”類型染色體和一個用于評估染色體適應度值的Method對象即可,根本無需更改系統(tǒng)現(xiàn)有的仿真模型。(4)選擇算法選擇算法決定如何從父代群體中
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