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不确定需求下车间设备与AGV路径布局协同优化

发布时间:2024-03-24 03:02
  随着市场需求不确定性和波动性逐渐增大,提升车间系统的柔性成为降低制造企业运营成本的有效手段。区段式AGV系统作为一种柔性较好的布局形式,其规划过程需同时考虑AGV物料搬运路径、中转缓存区位置、设施布局等子问题,不同子问题之间具有一定耦合性。论文以区段式车间系统为对象,研究车间设备与AGV路径布局协同优化,具体研究工作如下:(1)针对不确定性需求下车间布局问题,分析鲁棒性布局和动态布局方法的优点和局限性,综合考虑物料搬运成本和车间重布局成本,提出一种改进的多周期动态布局方法;设计三点离散分布近似描述每个周期不同产品的需求不确定性。(2)分析不同AGV路径布置形式的优缺点,阐明区段式AGV系统在生产实际中的优点和适用性;分析区段式AGV系统特征、物料搬运工艺和几何约束,提出考虑物料装卸点位置的车辆重载搬运距离计算方法;分析AGV执行任务过程中的物流动线和设备组之间的流量大小,提出车辆空载搬运距离计算方法。(3)分析设备布局与AGV路径布置的耦合关系,以AGV重载和空载运行总成本最小化为目标,建立不确定需求下车间设备与AGV路径静态布局协同优化模型;考虑需求波动性,将设备重布局成本设计为固定...

【文章页数】:121 页

【学位级别】:硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 AGV路径布置研究现状
        1.2.2 设备布局研究现状
        1.2.3 设备与AGV路径布局协同优化研究现状
        1.2.4 现有研究的亮点及不足
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
第2章 区段式AGV系统相关问题描述
    2.1 AGV路径布置形式
    2.2 不确定需求下的设备布局方法
        2.2.1 鲁棒性布局方法
        2.2.2 动态布局方法
        2.2.3 改进的动态布局方法
    2.3 区段式AGV系统路径布置与设备布局耦合分析
    2.4 区段式AGV系统的相关描述
        2.4.1 区段式AGV系统的基本定义
        2.4.2 车间系统的几何描述
    2.5 本章小结
第3章 车间设备与AGV路径布局协同优化建模
    3.1 不确定需求的描述方式
    3.2 车间设备与AGV路径静态布局协同优化模型
        3.2.1 参数符号
        3.2.2 距离计算公式
        3.2.3 问题描述与相关假设
        3.2.4 模型构建
    3.3 车间设备与AGV路径动态布局协同优化模型
        3.3.1 参数符号
        3.3.2 车间重布局成本
        3.3.3 问题描述和假设条件
        3.3.4 模型构建
    3.4 本章小结
第4章 求解算法
    4.1 需求信息预处理
        4.1.1 产品的加工工艺顺序
        4.1.2 产品的加权平均需求量
        4.1.3 设备组间的物流量矩阵
    4.2 模型参数的确定
        4.2.1 AGV数量的预估
        4.2.2 中转率系数的确定
    4.3 基于静态模型的改进遗传算法设计
        4.3.1 基于双链染色体编码的增强精英保留遗传算法流程
        4.3.2 适应度函数
        4.3.3 染色体编码
        4.3.4 染色体解码
        4.3.5 选择操作
        4.3.6 交叉操作
        4.3.7 变异操作
    4.4 基于动态模型的算法流程设计
    4.5 本章小结
第5章 案例分析
    5.1 基于静态模型的案例分析
        5.1.1 算例数据
        5.1.2 算法参数
        5.1.3 基于两种算法结果的对比分析
        5.1.4 算法求解的最优规划方案
        5.1.5 模型参数对求解结果的影响
    5.2 两种模型对比的案例分析
        5.2.1 算例数据
        5.2.2 算法参数
        5.2.3 算例结果与模型对比分析
    5.3 本章小结
第6章 论文总结
    6.1 研究成果
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
附录 A
攻读硕士期间发表论文情况



本文编号:3936864

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