刀具智能管理及优化调度技术研究
这是一篇关于柔性生产线,射频识别技术,刀具调度,刀具管理的论文, 主要内容为数控刀具管理系统在柔性制造系统（FMS）中应用最广泛，柔性生产线要实现自动化加工，必须具有刀具管理功能。目前，由于刀具管理系统的研究起步较晚，国内基本处于对国外刀具管理技术的跟踪研究状态，大部分企业也着眼于刀具管理系统的某一方面，比如刀具的类别管理、参数信息管理和最基本的库存管理。 本文中刀具管理系统的研究在传统刀具管理理论的基础上结合企业刀具管理的具体需求，引入了刀具全生命周期管理的思想和方法，实现了刀具从出库到入库的全程跟踪，研究了刀具流的调度问题，完成了对数控刀具智能管理系统的设计与开发。本文主要进行了以下几个方面研究： 首先，提出了刀具分类与自动编码方案，比较了目前刀具管理系统中对刀具进行识别的方法。通过对每一把刀具个体进行编码，实现了对刀具个体从采购、使用、维护到报废的全生命周期管理，建立了基于射频识别技术的自动识别系统方案。 其次，通过分析柔性生产线中刀具流的重要性，建立了刀具流——工件流综合调度数学模型，研究了基于改进双向收敛蚁群算法的柔性生产线刀具静态调度策略，即生产前刀具的预调度。采用Matlab编制算法程序，通过对刀具分派方法的设计以及状态转移规则的改进，缩短了蚁群算法的计算时间，并取得了更好的优化结果。 最后，设计和开发了基于C#+EXT.NET的数控刀具智能管理系统，采用B/S的三层框架结构，实现了刀具库存管理、参数管理、出入库管理、采购管理等功能，在实现刀具全生命周期的基础上，还实现了对刀具在企业内的全称跟踪。
基于MTO的刀具寿命预测与优化调度的智能管理系统及应用研究
这是一篇关于MTO,刀具寿命预测,刀具调度,改进BP算法的论文, 主要内容为随着MTO模式逐渐成为市场主流生产形式,产品种类多、更新快,产量小的特点被不断放大,刀具作为机械加工的重要资源,如何在快节奏、多产线的生产过程中提高刀具管理水平,合理有效的分配刀具资源,成为MTO企业一个棘手的问题,对提升企业生产效益和市场核心竞争力具有重要的现实意义。本文以MTO模式下的刀具管理作为研究对象,阐述了刀具管理研究的重要性,回顾了刀具管理理论的国内外研究现状,深入分析了刀具寿命预测与刀具调度对刀具管理的影响。首先为判定基于MTO模式下刀具加工的临界状态,在多变的生产环境中降低刀具磨损程度,提升刀具维护水平,仔细分析了影响刀具剩余寿命的因素,针对传统BP算法收敛慢,易陷入局部极小的缺点,建立了基于改进BP算法的刀具剩余寿命预测模型,为后续的刀具优化调度奠定了基础。其次以刀具剩余寿命预测结果作为影响刀具优化调度的因素,充分考虑刀具剩余寿命的约束,为实现降低生产成本的目的,建立了以按权优先选配、刀具最小换刀次数以及最小刀具剩余寿命方差为目标的刀具调度模型,并采用遗传算法对模型的有效性进行了验证。最后在实现刀具寿命预测与优化调度的基础上,设计了基于C#+.NET平台,采用B/S架构的刀具智能管理系统,实现了MTO模式下对刀具从采购到使用,最后报废的一体化管理。
基于MTO的刀具寿命预测与优化调度的智能管理系统及应用研究
这是一篇关于MTO,刀具寿命预测,刀具调度,改进BP算法的论文, 主要内容为随着MTO模式逐渐成为市场主流生产形式,产品种类多、更新快,产量小的特点被不断放大,刀具作为机械加工的重要资源,如何在快节奏、多产线的生产过程中提高刀具管理水平,合理有效的分配刀具资源,成为MTO企业一个棘手的问题,对提升企业生产效益和市场核心竞争力具有重要的现实意义。本文以MTO模式下的刀具管理作为研究对象,阐述了刀具管理研究的重要性,回顾了刀具管理理论的国内外研究现状,深入分析了刀具寿命预测与刀具调度对刀具管理的影响。首先为判定基于MTO模式下刀具加工的临界状态,在多变的生产环境中降低刀具磨损程度,提升刀具维护水平,仔细分析了影响刀具剩余寿命的因素,针对传统BP算法收敛慢,易陷入局部极小的缺点,建立了基于改进BP算法的刀具剩余寿命预测模型,为后续的刀具优化调度奠定了基础。其次以刀具剩余寿命预测结果作为影响刀具优化调度的因素,充分考虑刀具剩余寿命的约束,为实现降低生产成本的目的,建立了以按权优先选配、刀具最小换刀次数以及最小刀具剩余寿命方差为目标的刀具调度模型,并采用遗传算法对模型的有效性进行了验证。最后在实现刀具寿命预测与优化调度的基础上,设计了基于C#+.NET平台,采用B/S架构的刀具智能管理系统,实现了MTO模式下对刀具从采购到使用,最后报废的一体化管理。
基于多智体的多资源约束车间调度技术与系统研究
这是一篇关于刀具调度,多智体系统,改进遗传算法,柔性作业车间调度的论文, 主要内容为随着“中国制造2025”的不断推进,企业对于生产制造过程的自动化、智能化的需求越发强烈,车间调度是生产制造过程的关键,而当前的车间调度系统无法结合刀具、物料等制造资源对工序完成调度,其单一资源调度能力成为限制车间智能化的瓶颈,企业生产效率无法提升。同时由于制造环境复杂多变,生产过程中随时会发生干扰与异常,这对调度系统的异常响应与处理能力提出了更高的要求。因此对车间调度系统的多种资源调度能力和对异常的响应处理的研究具有重要的实际意义。本文旨在解决车间动态环境下刀具和机床两种资源的调度问题,提出了考虑刀具和机床约束下的多智体调度技术,并开发了动态调度系统,本文的主要内容如下:本文针对产线对刀具调度与异常快速响应的生产需求,建立基于多智体系统理论的数学模型,对调度系统的功能进行合理划分,设计了产线管理智体、工单管理智体、执行智体组、资源管理智体四大类智体结构,结合各智体工作流程与协作方式确定了调度系统分布式结构。结合产线刀具约束制定了多智体系统的智体间调度协作策略,包含多智体静态调度策略和动态调度策略:静态调度策略是根据当前资源信息对任务进行静态排产,利用多智体协同规划的特点,能结合机床和刀具两种资源完成对工单任务的调度规划;动态调度策略是系统在动态环境下对静态方案的优化与对干扰和异常的响应和重调度。调度算法使用改进遗传算法对产线调度进行求解规划,对遗传算法进行编码、交叉变异方式的改进,并结合变邻域算法提高了求解质量,通过实验证明了改进遗传算法的有效性。最后基于微服务的模式完成了多智体柔性车间作业调度系统的架构设计与软件开发,通过实验验证了本调度系统在静态资源调度和动态异常调度策略的有效性,维持了系统的生产效率与稳定性。
基于多智体的多资源约束车间调度技术与系统研究
这是一篇关于刀具调度,多智体系统,改进遗传算法,柔性作业车间调度的论文, 主要内容为随着“中国制造2025”的不断推进,企业对于生产制造过程的自动化、智能化的需求越发强烈,车间调度是生产制造过程的关键,而当前的车间调度系统无法结合刀具、物料等制造资源对工序完成调度,其单一资源调度能力成为限制车间智能化的瓶颈,企业生产效率无法提升。同时由于制造环境复杂多变,生产过程中随时会发生干扰与异常,这对调度系统的异常响应与处理能力提出了更高的要求。因此对车间调度系统的多种资源调度能力和对异常的响应处理的研究具有重要的实际意义。本文旨在解决车间动态环境下刀具和机床两种资源的调度问题,提出了考虑刀具和机床约束下的多智体调度技术,并开发了动态调度系统,本文的主要内容如下:本文针对产线对刀具调度与异常快速响应的生产需求,建立基于多智体系统理论的数学模型,对调度系统的功能进行合理划分,设计了产线管理智体、工单管理智体、执行智体组、资源管理智体四大类智体结构,结合各智体工作流程与协作方式确定了调度系统分布式结构。结合产线刀具约束制定了多智体系统的智体间调度协作策略,包含多智体静态调度策略和动态调度策略:静态调度策略是根据当前资源信息对任务进行静态排产,利用多智体协同规划的特点,能结合机床和刀具两种资源完成对工单任务的调度规划;动态调度策略是系统在动态环境下对静态方案的优化与对干扰和异常的响应和重调度。调度算法使用改进遗传算法对产线调度进行求解规划,对遗传算法进行编码、交叉变异方式的改进,并结合变邻域算法提高了求解质量,通过实验证明了改进遗传算法的有效性。最后基于微服务的模式完成了多智体柔性车间作业调度系统的架构设计与软件开发,通过实验验证了本调度系统在静态资源调度和动态异常调度策略的有效性,维持了系统的生产效率与稳定性。
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