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      基于遺傳算法的RGV動態(tài)調(diào)度模型

      2019-05-31 05:55:10伊新銅王紅雨李文娟
      山東工業(yè)技術(shù) 2019年15期
      關(guān)鍵詞:遺傳算法

      伊新銅 王紅雨 李文娟

      摘 要:本文針對基于CNC和RGV構(gòu)成的智能加工系統(tǒng)的動態(tài)調(diào)度進(jìn)行了詳細(xì)研究,分別建立了1道工序無故障的動態(tài)優(yōu)化模型,并分別利用貪心算法和遺傳算法對所建優(yōu)化模型進(jìn)行求解。

      關(guān)鍵詞:動態(tài)調(diào)度模型;遺傳算法;搜索樹

      DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.15.129

      有8臺CNC和1輛REV小車構(gòu)成的一般智能RGV加工系統(tǒng),RGV作為RGV加工系統(tǒng)中的主要作業(yè)設(shè)備,其運(yùn)輸線路對整個(gè)系統(tǒng)的工作效率有很大的影響。假設(shè)8臺CNC對有n(n=1)道工序的物料進(jìn)行加工,建立動態(tài)優(yōu)化模型,目標(biāo)函數(shù)為使得智能RGV加工系統(tǒng)在一個(gè)班次內(nèi)生產(chǎn)的熟料個(gè)數(shù)最多,即所有CNC空閑狀態(tài)的時(shí)長最少。同樣時(shí)間內(nèi),在滿足約束條件的情況下移動時(shí)間的減少可使得對CNC作業(yè)的數(shù)量盡可能多,可達(dá)到CNC空閑狀態(tài)的時(shí)長最少的目的,此動態(tài)優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為求RGV移動路徑最短的問題。

      考慮到一般RGV動態(tài)調(diào)度模型的調(diào)度機(jī)制,RGV車對系統(tǒng)調(diào)度的影響主要為RGV車的行走問題上,CNC僅參與物料的加工以及對RGV發(fā)送需求信號,RGV作為RGV加工系統(tǒng)中的主要作業(yè)設(shè)備,其運(yùn)輸線路對整個(gè)系統(tǒng)的工作效率有很大的影響。并且假設(shè)每臺CNC前的傳送帶提供物料量足夠大的情況下,只對物料的開始加工時(shí)間有影響,在物料加工時(shí)間內(nèi)RGV車可以繼續(xù)為其他CNC服務(wù),并且RGV距發(fā)送需求信號CNC的距離對物料加工線路的選擇也有一定的影響。

      要使RGV系統(tǒng)作業(yè)效率盡可能提高,即令所有CNC空閑狀態(tài)時(shí)間盡可能減少,CNC等待的時(shí)間最少同時(shí)也是RGV移動路徑最短,則需使RGV小車對發(fā)出需求指令的CNC確定進(jìn)行作業(yè)的順序。本組同學(xué)采用建立三層的搜索樹的方法尋找全局最優(yōu)線路。同樣時(shí)間內(nèi),移動時(shí)間的減少可使得同樣時(shí)間內(nèi)對CNC作業(yè)的數(shù)量盡可能多,從而處于空閑狀態(tài)的CNC少;對于有n(n=1)道加工工序的物料,將RGV的工作狀態(tài)分為第道工序進(jìn)行上下料幾個(gè)作業(yè)狀態(tài),并考慮到n道加工順序和CNC出現(xiàn)故障后維修時(shí)間的連續(xù)性,找到一種可行的調(diào)度方案,使CNC在時(shí)間約束下空閑時(shí)間最小。

      1 符號說明

      2 模型假設(shè)

      (1)CNC系統(tǒng)在整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行過程中,保持正常運(yùn)行;

      (2)RGV調(diào)度系統(tǒng)無故障,可實(shí)時(shí)了解材料加工情況和RGV的實(shí)時(shí)位置。

      3 模型的建立與求解

      假定在8臺CNC上加工且CNC發(fā)生故障的概率約為1%,每件物料加工完成有相同的n(n=1,2)道工序,有一臺RGV在加工系統(tǒng)中作業(yè),RGV在運(yùn)輸過程中按照規(guī)定的路線行駛。

      約束條件為:

      (1)第i個(gè)CNC空閑狀態(tài)的時(shí)間為從系統(tǒng)運(yùn)行到結(jié)束,此次加工完成時(shí)間到下一次RGV為其上下料作業(yè)時(shí)間差的和;

      (2)對于第i個(gè)CNC來說,第k次加工完成時(shí)間到下一次RGV為其上下料的時(shí)間差大于等于0;

      (3)智能加工系統(tǒng)作業(yè)的時(shí)長為一個(gè)班次,為8小時(shí);

      (4)RGV在直線軌道上移動,可連續(xù)移動1個(gè)單位(兩臺相鄰CNC間的距離)、2個(gè)單位(三臺相鄰CNC間的距離)和3個(gè)單位(四臺相鄰CNC間的距離);

      (5)對于2道加工工序,8臺CNC的分配根據(jù)加工第i道工序所用時(shí)間與加工完成所有工序時(shí)間的按比例分配加工第i道工序CNC數(shù)量為;

      (6)CNC發(fā)生故障的概率約為1%,每次故障排除時(shí)間介于10~20分鐘之間,未完成的物料報(bào)廢。

      調(diào)度的目標(biāo)為在給定約束條件下,CNC加工完成的熟料最多,即所有CNC空閑狀態(tài)時(shí)間最少。按照問題描述所建立的數(shù)學(xué)模型如下:

      式中表示在整個(gè)系統(tǒng)工作工程中,某一時(shí)刻的時(shí)間;表示RGV位置的隨著時(shí)間的變化;表示編號為i的CNC發(fā)生故障的概率;表示2道加工工序中,用于加工第j道工序的CNC數(shù)量,表示CNC加工完成一個(gè)多道工序物料的第j道工序所需時(shí)間,即對8臺CNC進(jìn)行按比例分配,加工第j道工序所需時(shí)間越長,則用于加工第j道工序的CNC越多,根據(jù)實(shí)際情況分析此分配方案是合理的。

      模型中,式(1)表示極小化所有CNC的空閑狀態(tài)時(shí)間;式(2)為編號為i的CNC空閑時(shí)間的表示;式(3)保證了第k次加工完成時(shí)間到下一次RGV為其上下料的時(shí)間差大于等于0;式(4)和式(5)分別保證了整個(gè)智能加工系統(tǒng)作業(yè)的時(shí)長為一個(gè)班次、RGV在RGV直線軌道上移動;式(6)保證了在2道工序物料加工情況下,用于加工第j道工序的CNC數(shù)量分配的合理性。

      4 模型結(jié)果分析

      本文中一共建立了個(gè)2相關(guān)的模型,一道工序模型開始的8個(gè)順序1,2,7,8,4,3,6,5,通過運(yùn)行算法輸出第一組、第二組、第三組產(chǎn)出熟料的數(shù)量分別為371、346、371。

      參考文獻(xiàn):

      [1]孫志峻,朱劍英.含機(jī)器人的作業(yè)車間雙資源智能優(yōu)化調(diào)度[J].機(jī)器人,2002,24(07):342-345.

      [2]李敏強(qiáng),寇紀(jì)淞,林丹等.遺傳算法的基本理論與應(yīng)用[M].北京:科學(xué)出版社,2002.

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