智能制造车间云MES系统的设计与实现
这是一篇关于云MES系统,多目标柔性作业车间调度,NSGA-Ⅲ,B/S架构,智能制造车间的论文, 主要内容为中国制造2025为我国制造业发展绘制了宏伟蓝图,然而,目前我国绝大多数中小离散制造企业存在着生产管理方式落后、执行效率低、资源配置不合理、信息滞后等问题,需要从传统制造向智能制造转型。制造执行系统(MES)作为连接企业决策层与车间控制层的生产信息化管理系统,对于促进制造企业转向智能制造起着重要作用。为此,本文针对我国中小离散制造企业的特点及需求,研究开发了以多目标柔性作业车间调度优化算法为核心的智能制造车间云MES系统。本文在对中小离散制造企业的车间管理业务流程进行梳理基础上,对智能制造车间云MES系统的功能需求及非功能需求进行了分析。将整个系统拆解为基础数据管理、作业管理、物料库存管理、质量管理、设备管理、生产数据可视化以及系统管理等功能模块,并对各功能模块进行了UML用例建模。为解决智能制造车间的多目标柔性作业调度问题,构建了问题的数学模型,提出了将NSGA-Ⅲ算法与模拟退火算法相结合的混合模拟退火NSGA-Ⅲ算法,并基于车间实例数据进行仿真研究,验证了算法的有效性。在此基础上,运用AHP-TOPSIS决策方法对Pareto解集求出决策解,绘制出甘特图,并嵌入到MES系统的生产调度模块中。为满足智能制造车间对作业信息化管理的需求,设计了基于云计算Sass模型的MES系统架构,将系统分为用户界面层、业务逻辑层和数据层,并对系统各功能模块进行了详细设计。采用时序图的方式设计了对象交互流程,以类图的方式设计了系统程序的静态模型,并定义了类的属性与方法。此外,设计了系统的总体E-R模型,并将概念模型转化为数据模型建立了数据表,定义了表的字段名称、数据类型以及约束。最后,设计了基于Socket的数据采集接口传输协议,规定了数据传输格式。本文在MES软件系统设计基础上,采用B/S架构,基于Vue和Node.js的前后端分离的关键技术,完成了智能制造车间云MES系统开发,并完成了各功能模块的用例测试。系统部署到公有云服务器,实现了功能全面、操作简单、维护成本低的设计目标,为提高制造车间信息化与智能化水平提供了有效的信息系统工具。
基于混合NSGA-Ⅲ的多目标柔性作业车间调度问题研究
这是一篇关于柔性作业车间调度问题,多目标优化,NSGA-Ⅲ,邻域搜索,调度原型系统的论文, 主要内容为制造业是推动国民经济发展的重要力量。随着全球性市场竞争的加剧和需求的多样化,制造企业不仅需要通过先进的生产加工技术来提高产品质量,还需要引进先进的管理技术以寻求最佳的生产方式来进一步提高企业的生产效率。采用合理且有效的生产调度策略可以最大限度发挥资源的能力以实现企业效益最大化,是提高制造企业管理水平的关键技术之一。在生产调度领域,柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem,FJSP)是经典作业车间调度问题的拓展,体现了工件加工路线的柔性化,即一道工序可以在多台机器上进行加工,一台机器也可以加工多种不同类型的工序。实际生产往往需要同时优化多个目标,例如不仅需要缩短产品的完工时间以满足交货期的要求,还需要提高机器利用率以降低生产成本。因此近年来,多目标柔性作业车间调度问题(Multi-Objective FJSP,MO-FJSP)越来越受到学者的关注。本文针对MO-FJSP,首先研究该问题的相关约束和目标函数,建立了数学模型;然后利用求解多目标优化问题最为先进的算法之一—第三代非支配排序遗传算法(Reference-point Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅲ)对其进行求解,引入一种有效的邻域搜索对NSGA-Ⅲ算法进行改进,并通过多个标准实例对其有效性进行验证;最后在混合NSGA-Ⅲ的基础上,设计开发了调度原型系统,为基于元启发式算法生产调度技术的基础研究开展了积极的探索。论文的主要研究内容和成果如下:(1)给出了 MO-FJSP的相关概念和定义,对机器生产能力、工序的工艺路线和生产日历等约束条件进行梳理,确定了最小化最小完工时间、总机器负荷和机器最大负荷三个优化目标,建立了 MO-FJSP的数学模型。(2)针对传统的优化算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时,具有容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷,研究对其进行求解的混合第三代非支配排序遗传算法。该混合算法由具有全局搜索能力的NSGA-Ⅲ和具有局部搜索能力的邻域搜索算法组成。为了提高初始种群的质量,提出一种针对优化多目标的组合启发式方法进行种群初始化;为增加种群多样性,提出四种有效的变异算子;利用NSGA-Ⅲ独特的基于参考点的选择机制从种群中保留优秀的个体;采用基于关键路径的邻域搜索方法对子代种群进行进一步精炼;为了从Pareto最优解集中选取最终方案,提出了基于改进NSGA-Ⅲ归一化过程的多目标调度策略。最后通过国际通用的基准算例进行测试,验证了所提方法的有效性。(3)对车间调度涉及的机器、工件和工序三个要素的时空和属性关系进行深入分析,设计了合理的数据库结构;在混合NSGA-Ⅲ为系统核心算法的基础上,开发了调度原型系统,该系统主要包括三个模块:调度数据的输入和处理模块、关键参数和约束设置模块以及甘特图、机器负荷图和派工单组成的输出模块。该调度系统具有较快的计算速度、简洁的操作界面和一定的工程应用价值。
原油混合优化算法研究及原油切割应用软件研发
这是一篇关于多目标优化,原油切割应用开发,NSGA-Ⅲ的论文, 主要内容为随着国际形势日趋紧张,国际贸易受阻,原油供应出现缺口,某种原油的缺失可能造成炼厂停产等严重后果,研究如何通过混合原油替代缺失原油对国内原油产业生产稳定具有重要意义。除了原材料供应受阻,先进生产技术的引入也困难重重,常减压蒸馏是生产原油产品的首要步骤,也是最重要的步骤之一,即我们通常说的原油切割。目前国内原油切割应用系统主要依赖于进口技术,包括H/CAMS、Spiral Crude切割应用软件以及Chevron、BP原油数据库等等,伴随国际争端而来的是技术引进的不确定性与不安全性,再加上我国原油加工工艺与国外存在差异以及国内炼厂的个性化需求不断增加等诸多因素,制作一款独立自主、可以满足不同用户需求的原油切割应用软件显得越来越重要。因此本文的主要内容如下:(1)应对原油供应的不确定性、提高供应抗风险与采购议价能力,炼油厂需要通过原油混合获取拥有特定蒸馏曲线的原油,以此稳定生产,本文以混合原油物性偏差最小、原油采购成本最低以及库存成本最低为目标建立多目标优化模型,通过NSGA-Ⅲ、MODEA、MOPSO等多目标优化算法进行对比试验求解出帕累托前沿,为炼厂以混合原油替代目标原油提供较优参考方案。(2)本文将设计并开发一套基于原油详评数据的Web版原油切割应用软件。本软件以当下最为流行的微服务框架为依托,集用户管理、权限验证、数据维护、原油选择、切割方案设定、馏分温度校核、输出方案选择等诸多功能于一体,既满足了国内对原油轻端组分的需求,同时实现了数据库信息共享,为炼厂原油常减压蒸馏阶段提供自动化数据依托。
基于混合NSGA-Ⅲ的多目标柔性作业车间调度问题研究
这是一篇关于柔性作业车间调度问题,多目标优化,NSGA-Ⅲ,邻域搜索,调度原型系统的论文, 主要内容为制造业是推动国民经济发展的重要力量。随着全球性市场竞争的加剧和需求的多样化,制造企业不仅需要通过先进的生产加工技术来提高产品质量,还需要引进先进的管理技术以寻求最佳的生产方式来进一步提高企业的生产效率。采用合理且有效的生产调度策略可以最大限度发挥资源的能力以实现企业效益最大化,是提高制造企业管理水平的关键技术之一。在生产调度领域,柔性作业车间调度问题(Flexible Job-Shop Scheduling Problem,FJSP)是经典作业车间调度问题的拓展,体现了工件加工路线的柔性化,即一道工序可以在多台机器上进行加工,一台机器也可以加工多种不同类型的工序。实际生产往往需要同时优化多个目标,例如不仅需要缩短产品的完工时间以满足交货期的要求,还需要提高机器利用率以降低生产成本。因此近年来,多目标柔性作业车间调度问题(Multi-Objective FJSP,MO-FJSP)越来越受到学者的关注。本文针对MO-FJSP,首先研究该问题的相关约束和目标函数,建立了数学模型;然后利用求解多目标优化问题最为先进的算法之一—第三代非支配排序遗传算法(Reference-point Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅲ)对其进行求解,引入一种有效的邻域搜索对NSGA-Ⅲ算法进行改进,并通过多个标准实例对其有效性进行验证;最后在混合NSGA-Ⅲ的基础上,设计开发了调度原型系统,为基于元启发式算法生产调度技术的基础研究开展了积极的探索。论文的主要研究内容和成果如下:(1)给出了 MO-FJSP的相关概念和定义,对机器生产能力、工序的工艺路线和生产日历等约束条件进行梳理,确定了最小化最小完工时间、总机器负荷和机器最大负荷三个优化目标,建立了 MO-FJSP的数学模型。(2)针对传统的优化算法在求解多目标柔性作业车间调度问题时,具有容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷,研究对其进行求解的混合第三代非支配排序遗传算法。该混合算法由具有全局搜索能力的NSGA-Ⅲ和具有局部搜索能力的邻域搜索算法组成。为了提高初始种群的质量,提出一种针对优化多目标的组合启发式方法进行种群初始化;为增加种群多样性,提出四种有效的变异算子;利用NSGA-Ⅲ独特的基于参考点的选择机制从种群中保留优秀的个体;采用基于关键路径的邻域搜索方法对子代种群进行进一步精炼;为了从Pareto最优解集中选取最终方案,提出了基于改进NSGA-Ⅲ归一化过程的多目标调度策略。最后通过国际通用的基准算例进行测试,验证了所提方法的有效性。(3)对车间调度涉及的机器、工件和工序三个要素的时空和属性关系进行深入分析,设计了合理的数据库结构;在混合NSGA-Ⅲ为系统核心算法的基础上,开发了调度原型系统,该系统主要包括三个模块:调度数据的输入和处理模块、关键参数和约束设置模块以及甘特图、机器负荷图和派工单组成的输出模块。该调度系统具有较快的计算速度、简洁的操作界面和一定的工程应用价值。
原油混合优化算法研究及原油切割应用软件研发
这是一篇关于多目标优化,原油切割应用开发,NSGA-Ⅲ的论文, 主要内容为随着国际形势日趋紧张,国际贸易受阻,原油供应出现缺口,某种原油的缺失可能造成炼厂停产等严重后果,研究如何通过混合原油替代缺失原油对国内原油产业生产稳定具有重要意义。除了原材料供应受阻,先进生产技术的引入也困难重重,常减压蒸馏是生产原油产品的首要步骤,也是最重要的步骤之一,即我们通常说的原油切割。目前国内原油切割应用系统主要依赖于进口技术,包括H/CAMS、Spiral Crude切割应用软件以及Chevron、BP原油数据库等等,伴随国际争端而来的是技术引进的不确定性与不安全性,再加上我国原油加工工艺与国外存在差异以及国内炼厂的个性化需求不断增加等诸多因素,制作一款独立自主、可以满足不同用户需求的原油切割应用软件显得越来越重要。因此本文的主要内容如下:(1)应对原油供应的不确定性、提高供应抗风险与采购议价能力,炼油厂需要通过原油混合获取拥有特定蒸馏曲线的原油,以此稳定生产,本文以混合原油物性偏差最小、原油采购成本最低以及库存成本最低为目标建立多目标优化模型,通过NSGA-Ⅲ、MODEA、MOPSO等多目标优化算法进行对比试验求解出帕累托前沿,为炼厂以混合原油替代目标原油提供较优参考方案。(2)本文将设计并开发一套基于原油详评数据的Web版原油切割应用软件。本软件以当下最为流行的微服务框架为依托,集用户管理、权限验证、数据维护、原油选择、切割方案设定、馏分温度校核、输出方案选择等诸多功能于一体,既满足了国内对原油轻端组分的需求,同时实现了数据库信息共享,为炼厂原油常减压蒸馏阶段提供自动化数据依托。
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