發(fā)布時(shí)間：2017-03-18 20:03

  本文關(guān)鍵詞：考慮回收件質(zhì)量的再制造系統(tǒng)緩沖區(qū)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：工業(yè)化在豐富人類物質(zhì)生活的同時(shí),也造成嚴(yán)重的資源短缺和環(huán)境污染等問題。作為一種新的發(fā)展觀,可持續(xù)發(fā)展成為全人類的共同選擇。再制造(remanufacturing)是綠色制造的重要內(nèi)容,它是指通過修復(fù)技術(shù)恢復(fù)廢舊產(chǎn)品性能、使之達(dá)到甚至超過原型產(chǎn)品質(zhì)量的一類加工過程,旨在實(shí)現(xiàn)低消耗、低排放和高收益等目的。區(qū)別于傳統(tǒng)制造系統(tǒng),回收件質(zhì)量的差異性導(dǎo)致再制造系統(tǒng)面臨著多重不確定性,給此類系統(tǒng)的性能計(jì)算、分析和優(yōu)化帶來挑戰(zhàn)。緩沖區(qū)(buffer)是制造系統(tǒng)的主要組成單元,可以調(diào)整工件加工順序、平衡系統(tǒng)物流,有效改善系統(tǒng)性能。本文以再制造系統(tǒng)為對(duì)象,考慮回收件質(zhì)量不確定性對(duì)系統(tǒng)性能的影響,研究緩沖區(qū)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題。論文的主要工作如下：(1)再制造系統(tǒng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)調(diào)度對(duì)比研究。針對(duì)此類系統(tǒng)存在加工時(shí)間不等、加工路線隨機(jī)的特點(diǎn),采用仿真技術(shù)模擬系統(tǒng)加工過程、實(shí)現(xiàn)性能計(jì)算,以最小化總流程時(shí)間為目標(biāo),構(gòu)建靜態(tài)調(diào)度和動(dòng)態(tài)調(diào)度兩類調(diào)度模型。采用離散人工蜂群(DABC)算法求解靜態(tài)調(diào)度,通過與NEH_A方法對(duì)比驗(yàn)證算法的有效性；采用分派規(guī)則完成動(dòng)態(tài)調(diào)度,根據(jù)再制造系統(tǒng)特點(diǎn)選取和構(gòu)建22種分派規(guī)則,并與DABC算法進(jìn)行比較。結(jié)果表明：總體上算法的尋優(yōu)效果優(yōu)于分派規(guī)則,但尋優(yōu)時(shí)間遠(yuǎn)大于分派規(guī)則；組合規(guī)則具有良好的優(yōu)化效果和穩(wěn)定性。(2)再制造系統(tǒng)分派規(guī)則的自主生成方法研究。經(jīng)典分派規(guī)則適用于動(dòng)態(tài)問題,但依賴于系統(tǒng)特性�？紤]回收件返工和舍棄問題,設(shè)計(jì)指標(biāo)具體表征回收件質(zhì)量,建立再制造系統(tǒng)模型；以語(yǔ)法樹(syntax tree)結(jié)構(gòu)表征分派規(guī)則,根據(jù)系統(tǒng)特性設(shè)計(jì)系統(tǒng)狀態(tài)指標(biāo)集合；采用基于迭代局部搜索的自動(dòng)生成(APRILS)方法構(gòu)造適于再制造系統(tǒng)的復(fù)雜分派規(guī)則。研究表明：APRILS方法構(gòu)造的分派規(guī)則效果優(yōu)于經(jīng)典分派規(guī)則,實(shí)現(xiàn)了尋優(yōu)效果和時(shí)間的平衡。(3)面向不可靠再制造系統(tǒng)的多目標(biāo)緩沖區(qū)容量分配研究。以不可靠再制造系統(tǒng)為研究對(duì)象,以最大化產(chǎn)出率和最小化在制品庫(kù)存為目標(biāo),基于Pareto概念構(gòu)建多目標(biāo)緩沖區(qū)容量分配模型；采用分解-擴(kuò)展-馬爾科夫方法建立系統(tǒng)模型,利用Newton法和二分法求解以獲得系統(tǒng)性能指標(biāo)；在多目標(biāo)優(yōu)化算法NSGAⅡ的基礎(chǔ)上,利用禁忌搜索優(yōu)化其局部搜索能力,構(gòu)建一種新的多目標(biāo)優(yōu)化算法—TS-NSGAⅡ混合算法,將其與NSGAⅡ算法以及精確算法比較。結(jié)果表明：TS-NSGAII混合算法在解的收斂性、多樣性以及運(yùn)行時(shí)間等方面均有顯著提升,比NSGAⅡ算法更優(yōu)。本文以再制造系統(tǒng)為對(duì)象,考慮回收件質(zhì)量不確定性對(duì)系統(tǒng)性能的影響,構(gòu)建了再制造系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)度模型,從生產(chǎn)調(diào)度和緩沖區(qū)容量分配等層面探討緩沖區(qū)優(yōu)化設(shè)計(jì)問題,為再制造系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)與運(yùn)行調(diào)度提供了理論支持。
【關(guān)鍵詞】：再制造系統(tǒng) 質(zhì)量不確定 生產(chǎn)調(diào)度 分派規(guī)則 緩沖區(qū)容量分配 Pareto多目標(biāo)優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;F713.2
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-24
• 1.1 課題背景10-13
• 1.1.1 制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.1.2 再制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2 再制造系統(tǒng)13-16
• 1.2.1 制造系統(tǒng)13-14
• 1.2.2 再制造系統(tǒng)的不確定性14-15
• 1.2.3 生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理與緩沖區(qū)15-16
• 1.3 研究現(xiàn)狀概述16-22
• 1.3.1 回收件質(zhì)量不確定性研究現(xiàn)狀16
• 1.3.2 生產(chǎn)調(diào)度問題研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3.3 緩沖區(qū)容量分配問題研究現(xiàn)狀19-21
• 1.3.4 存在的問題與不足21-22
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)22-24
• 第二章 基于分派規(guī)則和進(jìn)化算法的再制造系統(tǒng)生產(chǎn)調(diào)度研究24-38
• 2.1 引言24
• 2.2 再制造系統(tǒng)及其生產(chǎn)調(diào)度模型24-27
• 2.2.1 再制造系統(tǒng)模型假設(shè)24-25
• 2.2.2 生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化模型25
• 2.2.3 模型仿真求解25-27
• 2.3 分派規(guī)則與離散人工蜂群算法27-31
• 2.3.1 分派規(guī)則27
• 2.3.2 蜂群算法的生物學(xué)原理27-28
• 2.3.3 離散人工蜂群算法28-30
• 2.3.4 改進(jìn)離散人工蜂群算法30-31
• 2.4 案例分析31-37
• 2.4.1 算例設(shè)計(jì)31
• 2.4.2 離散人工蜂群算法及其改進(jìn)效果驗(yàn)證31-34
• 2.4.3 不同調(diào)度方法優(yōu)化效果對(duì)比分析34-37
• 2.5 本章總結(jié)37-38
• 第三章 基于APRILS算法的再制造系統(tǒng)分派規(guī)則的自主生成38-57
• 3.1 引言38
• 3.2 基于語(yǔ)法樹的APRILS算法38-42
• 3.2.1 規(guī)則的語(yǔ)法樹表達(dá)38-39
• 3.2.2 規(guī)則的生成方法39-41
• 3.2.3 APRILS算法41-42
• 3.3 考慮質(zhì)量不確定性的再制造系統(tǒng)模型42-45
• 3.3.1 再制造系統(tǒng)模型假設(shè)42-43
• 3.3.2 回收件質(zhì)量表征43
• 3.3.3 模型性能求解43-44
• 3.3.4 APRILS算法應(yīng)用44-45
• 3.4 案例設(shè)計(jì)45-47
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)方案45-46
• 3.4.2 Training案例庫(kù)46-47
• 3.4.3 Testing案例庫(kù)47
• 3.5 結(jié)論分析47-56
• 3.5.1 APRILS算法驗(yàn)證47-49
• 3.5.2 新規(guī)則性能驗(yàn)證49-52
• 3.5.3 參數(shù)靈敏度分析52-56
• 3.6 本章小結(jié)56-57
• 第四章 基于混合算法的不可靠再制造系統(tǒng)多目標(biāo)緩沖區(qū)分配57-78
• 4.1 引言57-58
• 4.2 基于Pareto的多目標(biāo)緩沖區(qū)分配問題58-59
• 4.2.1 多目標(biāo)優(yōu)化問題的基本理論58-59
• 4.2.2 再制造系統(tǒng)的多目標(biāo)緩沖區(qū)分配59
• 4.3 基于分解-擴(kuò)展-馬爾科夫方法的再制造模型建立與求解59-64
• 4.3.1 再制造系統(tǒng)模型假設(shè)59-60
• 4.3.2 分解-擴(kuò)展-馬爾科夫法60-64
• 4.4 基于TS-NSGA Ⅱ混合算法的多目標(biāo)緩沖區(qū)分配求解64-72
• 4.4.1 問題轉(zhuǎn)化及求解難點(diǎn)64-65
• 4.4.2 NSGA Ⅱ算法65-66
• 4.4.3 TS-NSGAⅡ混合算法66-70
• 4.4.4 算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)70-72
• 4.5 案例分析72-77
• 4.5.1 再制造系統(tǒng)參數(shù)與性能的關(guān)系分析72-74
• 4.5.2 不同緩沖區(qū)總?cè)萘肯滤惴ㄐЧ?yàn)證74-77
• 4.6 本章總結(jié)77-78
• 第五章 總結(jié)與展望78-80
• 致謝80-81
• 參考文獻(xiàn)81-87
• 附錄87-90
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文90

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