【摘 要】
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设备产能配置和设备布局是柔性制造车间进行设备规划的两个重要环节。设备产能配置的好坏直接影响着设备投资成本和设备利用率,设备布局的好坏对生产过程中的物料搬运成本和生产效率均有较大影响。设备产能配置和设备布局是两个相互影响的问题,设备产能配置优化会受到车间布局因素的制约,进行车间布局的前提是合理的设备配置方案。因此,本文研究将设备产能配置与设备布局进行集成优化,并针对单阶段和多阶段不同应用场景下的设备
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设备产能配置和设备布局是柔性制造车间进行设备规划的两个重要环节。设备产能配置的好坏直接影响着设备投资成本和设备利用率,设备布局的好坏对生产过程中的物料搬运成本和生产效率均有较大影响。设备产能配置和设备布局是两个相互影响的问题,设备产能配置优化会受到车间布局因素的制约,进行车间布局的前提是合理的设备配置方案。因此,本文研究将设备产能配置与设备布局进行集成优化,并针对单阶段和多阶段不同应用场景下的设备规划特点,提出了柔性制造车间设备产能配置与布局集成优化方法,以同时确定最佳的设备配置方案和设备布局方案,最小化生产投资成本和运行成本,并提高设备负载均衡性。本文主要研究工作如下:(1)单阶段设备产能配置与布局集成优化模型构建。针对柔性制造车间的特点,分析设备产能配置与设备布局基础理论、现有研究上的不足及两者间的耦合关系,考虑待加工零件的多样性与工艺路径柔性,根据规划期内产品零件的生产计划、工艺及设备相关信息,建立了以设备购置成本最小、物料搬运成本最小和设备负载均衡性最大为优化目标的单阶段设备产能配置与布局集成优化模型,以同时确定最佳设备配置方案及设备在车间的具体布局位置。(2)基于免疫遗传算法的单阶段设备产能配置与布局集成优化模型求解研究。结合免疫算法和遗传算法的优良特性,设计免疫遗传算法对问题模型进行优化求解,通过算例验证了集成优化要比先配置设备产能后设计设备布局的两步优化结果更优,并且免疫遗传算法在迭代进化中也能够保持种群多样性,求解精度较遗传算法更好。(3)多阶段设备产能配置与鲁棒性布局集成优化方法研究。考虑到多阶段间产品需求变化,提出了多阶段设备产能配置与鲁棒性布局集成优化模型,设计了鲁棒性约束和鲁棒性布局策略。同时为避免多阶段集成优化求解的“维数灾难”,通过在免疫遗传算法中引入免疫算子和自适应策略,进一步改进算法进行求解,并通过不同算例验证了模型及算法的有效性。(4)设备产能配置与布局集成优化方法的工程实例应用。结合某企业数控厂的实际需求,应用本文所提出的设备产能配置与布局集成优化方法,为企业提供了一种切实可行的设备产能配置方案与设备鲁棒性布局方案,有效解决了该企业动态需求变化下的设备规划问题。
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