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      多因素約束下公路橋涵裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間工期優(yōu)化模型及應(yīng)用*

      2023-10-26 03:06:40李佳希于競宇陳川輝王波
      項(xiàng)目管理技術(shù) 2023年10期
      關(guān)鍵詞:公路橋余弦工期

      李佳希 于競宇 陳川輝 王波

      (合肥工業(yè)大學(xué)土木與水利工程學(xué)院,安徽 合肥 230009)

      0 引言

      2020年,住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、國家發(fā)展和改革委員會等部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于推動智能建造與建筑工業(yè)化協(xié)同發(fā)展的指導(dǎo)意見》(建市〔2020〕60號),提出推動建筑工業(yè)化、數(shù)字化和智能化升級,助推建筑業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。2021年,中共中央、國務(wù)院印發(fā)《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》,提出到2035年,國家綜合立體交通網(wǎng)實(shí)體線網(wǎng)總規(guī)模合計70萬km左右(不含國際陸路通道境外段、空中及海上航路、郵路里程)。在加快建設(shè)交通強(qiáng)國、構(gòu)建現(xiàn)代化高質(zhì)量綜合立體交通網(wǎng)的背景下,公路橋涵建設(shè)面臨新的要求。

      在國家相關(guān)政策推動下,裝配式建筑得到快速發(fā)展。與傳統(tǒng)公路橋涵構(gòu)件生產(chǎn)模式相比,公路橋涵裝配式構(gòu)件所有生產(chǎn)工序均在室內(nèi)車間進(jìn)行,可確保預(yù)制構(gòu)件各道工序全天候、不間斷生產(chǎn),不受大風(fēng)、降雨、冰凍等不利自然氣候條件影響,有效提高了公路橋涵裝配式構(gòu)件產(chǎn)能。同時,公路橋涵裝配式構(gòu)件預(yù)制生產(chǎn)質(zhì)量更加可控[1]。公路橋梁大型裝配式構(gòu)件生產(chǎn)屬于典型的混合流水車間調(diào)度問題(Hybrid Flow Shop Scheduling Problem,HFSP),可以描述為:在生產(chǎn)流水線上對N個獨(dú)立的構(gòu)件進(jìn)行生產(chǎn),該生產(chǎn)系統(tǒng)中的每一個構(gòu)件都有I道工序,每一道工序都有J臺設(shè)備,且每一個需要生產(chǎn)的構(gòu)件中至少有一道工序需要多臺并行機(jī),設(shè)備使用情況符合占用約束和順序約束。

      公路橋涵裝配式構(gòu)件體積大、生產(chǎn)車間內(nèi)部空間受限,同時需要滿足公路項(xiàng)目建設(shè)施工需求,因此生產(chǎn)工期較緊。目前,公路橋涵裝配式構(gòu)件的生產(chǎn)過程中人工投入大、生產(chǎn)效率低,且車間內(nèi)存在生產(chǎn)缺乏規(guī)劃、布局不合理等問題。為了進(jìn)一步優(yōu)化生產(chǎn)工期,提高車間內(nèi)的生產(chǎn)效率,本文提出一種多因素約束下公路橋涵裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間工期優(yōu)化模型。

      1 文獻(xiàn)綜述

      近年來,隨著裝配式構(gòu)件的快速發(fā)展,裝配式構(gòu)件的生產(chǎn)調(diào)度問題得到業(yè)界學(xué)者關(guān)注。龍春曉[2]從預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)流程入手,對生產(chǎn)工序進(jìn)行劃分,并根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)求出每項(xiàng)工序的學(xué)習(xí)曲線方程,結(jié)合生產(chǎn)過程的其他限制條件,建立適用于預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)過程的人力配置方案;謝思聰?shù)萚3]在對比分析預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)與一般制造業(yè)區(qū)別的基礎(chǔ)上,提出預(yù)制構(gòu)件廠生產(chǎn)參數(shù)的量化途徑,采用基于多層編碼遺傳算法解決預(yù)制構(gòu)件的生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化問題;李瑩瑩[4]指出,目前我國裝配式建筑發(fā)展仍處于探索階段,規(guī)?;?biāo)準(zhǔn)化、工業(yè)化、通用化、產(chǎn)業(yè)化水平不高,初期投資成本較大,諸多原因?qū)е卵b配式工業(yè)化建筑成本偏高;Mahdavi等[5]通過工人資源的分配優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了對工人資源的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究;Ko等[6]以最短完工時間和延誤或提前交貨懲罰成本為目標(biāo),構(gòu)建多目標(biāo)預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)調(diào)度模型;Yang等[7]以完工時間、合同罰款、工作站空閑時間最短等為目標(biāo),構(gòu)建多條預(yù)制生產(chǎn)線的生產(chǎn)調(diào)度模型;Wang等[8]考慮了模具制造、運(yùn)輸過程等對預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)的影響,以最小化拖延和提前處罰的總成本為目標(biāo),構(gòu)建了改進(jìn)的預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)調(diào)度模型;Ma等[9]提出了預(yù) 制 生 產(chǎn) 線 流 水 作 業(yè) 調(diào) 度 模 型(MP-FSM)和基于遺傳算法的流水作業(yè)調(diào)度優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)了多生產(chǎn)線流水作業(yè)調(diào)度的優(yōu)化;趙芮等[10]以最小化最大完工時間和最小化最大拖期為目標(biāo),提出了一種多目標(biāo)離散正弦優(yōu)化算法方法。

      由此可見,對于車間調(diào)度優(yōu)化問題的求解,智能優(yōu)化算法是最主要的手段,也是當(dāng)前生產(chǎn)調(diào)度領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前,車間生產(chǎn)線調(diào)度使用較多的求解算法有遺傳算法、蟻群搜索算法、模擬退火算法、粒子群算法等。遺傳算法應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,具有群體搜索的特點(diǎn),適用于復(fù)雜大型的非線性問題,但容易出現(xiàn)過早收斂的問題,且效率不高;蟻群搜索算法全局搜索能力強(qiáng)但局部搜索能力較弱,往往只能得到次優(yōu)解;模擬退火算法全局尋優(yōu)能力強(qiáng)但效率不高;粒子群算法搜索速度快,但極易陷入局部最優(yōu);正余弦優(yōu)化算法具有高度的靈活性,原理簡單,易于實(shí)現(xiàn)。

      在裝配式構(gòu)件生產(chǎn)和調(diào)度問題相關(guān)研究中,研究對象大多是體積/質(zhì)量小、生產(chǎn)工序復(fù)雜的小型裝配式構(gòu)件,對于大型裝配式構(gòu)件的研究集中于構(gòu)件結(jié)構(gòu)設(shè)計、建造技術(shù)、質(zhì)量管理等方面。王彬等[11]提出了裝配式構(gòu)件的新工法;史宏剛等[12]結(jié)合實(shí)際問題,為提升構(gòu)件生產(chǎn)質(zhì)量提供技術(shù)保障。基于此,本文考慮多種約束因素,如受季節(jié)因素影響的生產(chǎn)時長和受工作時間約束的工人影響,利用正余弦算法建立一種適用于公路橋涵大型裝配式構(gòu)件的生產(chǎn)車間工期優(yōu)化模型,并在實(shí)例中進(jìn)行驗(yàn)證,通過借助收斂速度較快且具有高探索性和局部最優(yōu)避免性的正余弦算法求解,達(dá)到工期最優(yōu)化的目的。

      2 公路橋涵裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間工期優(yōu)化模型構(gòu)建

      2.1 模型描述

      作為典型的HFSP問題,公路橋涵裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間優(yōu)化可描述為:數(shù)量為N的構(gòu)件需要在I段工序J條生產(chǎn)線上完成生產(chǎn),每段工序上有J個生產(chǎn)工位,每個構(gòu)件的生產(chǎn)順序相同。調(diào)度目標(biāo)為:N個構(gòu)件生產(chǎn)的最短工期。

      與傳統(tǒng)問題不同的是,公路橋涵裝配式構(gòu)件體積大、影響因素多,具有一定的特殊性,因此,生產(chǎn)時需要考慮多種因素。本文考慮受工作時間約束的工人和受季節(jié)因素影響生產(chǎn)時長的工段,以此為每個構(gòu)件的每段工序確定最佳生產(chǎn)工位,進(jìn)而提高確定N個構(gòu)件生產(chǎn)最短工期的準(zhǔn)確性。模型符號和變量定義見表1。

      表1 模型符號和變量定義表

      同時,根據(jù)生產(chǎn)要求做出以下假設(shè):

      (1)在所有工序開始前,工人和機(jī)器準(zhǔn)備就緒,不考慮準(zhǔn)備工作時間。

      (2)不考慮構(gòu)件加工過程中工序之間的運(yùn)輸轉(zhuǎn)移時間。

      (3)不考慮機(jī)械故障。

      (4)不考慮生產(chǎn)過程中出現(xiàn)質(zhì)量問題導(dǎo)致的重新加工。

      (5)車間內(nèi)構(gòu)件的生產(chǎn)工序一開始已確定。

      2.2 模型構(gòu)建

      分析受工作時間約束的工人和受季節(jié)因素影響生產(chǎn)時長的工段,建立以生產(chǎn)工期為優(yōu)化目標(biāo)的車間調(diào)度優(yōu)化模型,即

      Obj.MIN(TN)=MIN(max(tfijn)1≤j≤J,1≤i≤I-
      min(tsij11)1≤j≤J,1≤i≤I)

      (1)

      s.t.

      max(Y,Z)≥6l,min(Y,Z)≥4+2bJ

      (2)

      ts(i+1)n>tfin

      (3)

      tijk=w×tij

      (4)

      Ht≤Hmax,Hmax=(max(Y,Z)-6l)×J/l

      (5)

      式(1)表示目標(biāo)函數(shù)生產(chǎn)工期最小化;MIN表示最小值函數(shù);min表示最早時間值;max表示最晚時間值;max(tfijn)1≤j≤J,1≤i≤I表示最后一個進(jìn)行第I個工序的公路橋涵裝配式構(gòu)件完成第I個工序加工的自然時間;min(tsij11)1≤j≤J,1≤i≤I表示最早一個進(jìn)行第一個工序的公路橋涵裝配式構(gòu)件開始第一個工序加工的自然時間。

      式(2)表示車間場地面積約束,根據(jù)車間場地面積和待生產(chǎn)裝配式構(gòu)件的長度寬度確定生產(chǎn)線J的總條數(shù);式(3)表示工序時間約束,其中,ts(i+1)n表示第n個待生產(chǎn)裝配式構(gòu)件在任一生產(chǎn)線上開始加工第i+1個工序的自然時間,tfin表示第n個待生產(chǎn)裝配式構(gòu)件在任一生產(chǎn)線上完成加工第i個工序的自然時間;式(4)表示受季節(jié)因素影響的生產(chǎn)時長,其中,tij表示第j條生產(chǎn)線第i段工序的基準(zhǔn)時間,基準(zhǔn)時間為工序在設(shè)定的生產(chǎn)環(huán)境下加工時間,tijk表示當(dāng)前生產(chǎn)環(huán)境下第j條生產(chǎn)線第i段工序上加工第k個T梁的預(yù)測時間,w表示生產(chǎn)環(huán)境對基準(zhǔn)時間的影響系數(shù),w為經(jīng)驗(yàn)值,一般春秋季取值為1,夏季取值為0.7~0.9,冬季取值為1.1~1.3;式(5)表示堆積約束,即生產(chǎn)過程中可在裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間內(nèi)短暫堆積未加工完成的構(gòu)件約束,其中,Ht表示t時刻裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間內(nèi)短暫堆積未加工完成的構(gòu)件數(shù)量,Hmax表示T梁車間內(nèi)允許最大堆積的未加工完成構(gòu)件數(shù)量。

      3 正余弦算法

      3.1 算法簡介

      正余弦優(yōu)化算法(Sine Cosine Algorithm,SCA)是一種新型智能優(yōu)化算法。在算法中會生成多個初始隨機(jī)候選解,并使它們基于正弦和余弦的數(shù)學(xué)模型向外波動或向最優(yōu)解的方向波動,利用多個隨機(jī)變量和自適應(yīng)變量來計算當(dāng)前解所在位置,從而可以搜索空間中的不同區(qū)域,有效地避免局部最優(yōu),收斂于全局最優(yōu)。

      正余弦優(yōu)化算法具有高度的靈活性,原理簡單,易于實(shí)現(xiàn),適用于不同領(lǐng)域的優(yōu)化問題。正余弦優(yōu)化算法的尋優(yōu)過程可分為兩個階段:在探索階段,優(yōu)化算法通過結(jié)合某隨機(jī)解在所有隨機(jī)解中快速尋找搜索空間中的可行區(qū)域;在開發(fā)階段,隨機(jī)解會逐漸發(fā)生變化,且隨機(jī)解的變化速度會低于探索階段的速度。在正弦余弦算法中,候選解會被隨機(jī)初始化,再根據(jù)正弦或者余弦函數(shù)并結(jié)合隨機(jī)因子來更新當(dāng)前解在每一維度上的值。

      3.2 編碼方案與初始化

      3.3 參數(shù)設(shè)置

      第t+1次迭代時個體第m維位置分量的更新為

      r1=a×(1-t/tmax)

      (7)

      在式(7)中,tmax為最大迭代次數(shù);a為常數(shù),一般取值為2。

      3.4 算法求解流程

      使用正余弦算法求解多因素約束下公路橋涵裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間最短工期,算法流程圖如圖1所示。

      圖1 正余弦算法求解最短工期流程圖

      具體步驟如下:

      (1)建立構(gòu)件生產(chǎn)車間受多因素約束的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型,將最短工期定義為優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù),確定決策變量和約束條件。

      (2)定義求解構(gòu)件生產(chǎn)車間最短工期中采用基于工件排序的自然數(shù)編碼。

      (3)種群初始化。初始種群隨機(jī)產(chǎn)生,隨機(jī)的初始種群更有可能在迭代之初遍布可行域的搜索空間,提高算法的多樣性。

      (4)設(shè)置r1、r2、r3、r44個參數(shù),r1由式(7)決定,r2是[0,2π]之間的隨機(jī)數(shù),r3是[0,1]之間的隨機(jī)數(shù),r4也是[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。

      (5)根據(jù)式(6)計算當(dāng)前適應(yīng)度值和當(dāng)前最優(yōu)解Pbest。若不滿足終止條件,則執(zhí)行步驟4,進(jìn)入迭代循環(huán)。反之,輸出最優(yōu)解,結(jié)束迭代。

      4 案例分析

      4.1 案例簡介

      本文以D梁廠為例進(jìn)行分析。D梁廠施工區(qū)域分為輕型T梁預(yù)制區(qū)、箱涵拱涵預(yù)制區(qū)、圓管涵蓋梁預(yù)制區(qū)、鋼筋加工場,預(yù)制總砼方量為14.25萬m3。T梁車間面積為124m×54m;車間內(nèi)工人工作時間為8:00~12:00,14:00~18:00,單休。該車間主要生產(chǎn)的公路橋梁大型裝配式構(gòu)件為25m輕型T梁,臺座尺寸為100cm×1504cm×2490cm。原計劃采用固定模臺生產(chǎn)線布局形式,生產(chǎn)線采用移動臺座+固定液壓模板的形式,模板采用底模移動,側(cè)模固定方式,每條生產(chǎn)線配備1套液壓模板,4個移動臺座,生產(chǎn)線分為鋼筋綁扎工位、混凝土澆筑工位、蒸養(yǎng)工位、張拉壓漿工位。工序如下:

      (1)鋼筋綁扎??砷g斷,必須在工作時間段開始,也必須在工作時間段完成。一片T梁在該工序生產(chǎn)時間t1=24/人數(shù)(h)。

      (2)混凝土澆筑。不可間斷,必須在工作時間段開始并在同一工作時間段完成。一片T梁在該工序生產(chǎn)時間t2=1.5h。

      (3)脫模?;炷翝仓Y(jié)束立即開始計算脫模時間,可在任意時間段完成?,F(xiàn)取一片T梁在該工序生產(chǎn)時間t3=10w3。w3為季節(jié)系數(shù),春秋w=1;夏季w=0.8;冬季w=1.2。

      (4)蒸養(yǎng)。必須在工作時間段開始,可在任意時間段完成?,F(xiàn)取一片T梁在該工序生產(chǎn)時間t4=24w4。w4為季節(jié)系數(shù),春秋w=1;夏季w=0.9;冬季w=1.1。

      (5)張拉壓漿。不可間斷,必須在工作時間段開始并在同一工作時間段完成。一片T梁在該工序生產(chǎn)時間t5=1h。

      4.2 仿真分析

      正余弦算法的參數(shù)設(shè)置如下:種群規(guī)模為1920,最大迭代次數(shù)為100。正余弦算法收斂曲線如圖2所示,調(diào)度甘特圖如圖3所示。

      圖2 正余弦算法收斂曲線

      圖3 調(diào)度甘特圖

      4.3 結(jié)果分析

      通過優(yōu)化前后的對比結(jié)果(表2)可知,工期縮短38d,人工量減少760工日。本次優(yōu)化嚴(yán)格按照工人工作日歷安排生產(chǎn)工作,考慮工序受各生產(chǎn)因素影響,盡可能地優(yōu)化了最短工期,有效減少了人工成本。通過對此次優(yōu)化進(jìn)行詳細(xì)分析可知,工期優(yōu)化主要集中在鋼筋綁扎和混凝土澆筑兩個工序。通過合理安排工人數(shù)量對各工序做出最優(yōu)調(diào)度安排。

      表2 優(yōu)化前后對比結(jié)果

      5 結(jié)語

      本文在考慮公路橋涵裝配式構(gòu)件生產(chǎn)時間受工人的工作日歷影響和生產(chǎn)工序時長受季節(jié)因素影響的基礎(chǔ)上,構(gòu)建針對公路橋涵裝配式構(gòu)件生產(chǎn)車間工期優(yōu)化模型,并使用實(shí)際算例進(jìn)行驗(yàn)證。通過該模型使用正余弦算法求出算例中車間內(nèi)生產(chǎn)任務(wù)的最短工期,并對車間內(nèi)各待生產(chǎn)構(gòu)件的工序做出最優(yōu)調(diào)度安排。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法優(yōu)化了最短工期,有效減少了人力和生產(chǎn)成本。同時,正余弦算法收斂速度快,適用于裝配式構(gòu)件生產(chǎn)研究,可為其他類似預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)的調(diào)度安排提供參考。

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