生产现场环境中的噪声影响及其改善措施——以某齿轮生产车间为例

采用理论分析和实地调研的方法研究和讨论了噪声对生产现场环境的影响,阐述了噪声对工人健康、生产效率影响的研究现状.在对某齿轮生产车间进行问卷调查和实地测量的基础上,分析了该生产车间的噪声情况,并结合车间实际情况,从声源传播途径控制和接受点采取防护两方面提出了控制噪声的具体实施措施.     

DBR理论求解柔性作业车间调度问题

针对柔性作业车间调度完工时间最小问题,提出一种结合DBR(鼓-缓冲器-绳子)理论和改进遗传算法的方法。在问题初始化时,建立瓶颈机器识别机制改善初始化方法,提高初始解的质量;在运算过程中依据关键路径建立瓶颈机器的识别机制和调度策略。为了更好保留每代中的优良解,采用外部精英库对优良解进行解保留。运用提出的算法求解基准测试问题,实验结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于异步次梯度法的LR算法及其在多阶段HFSP的应用

为降低求解复杂度和缩短计算时间,针对多阶段混合流水车间总加权完成时间问题,提出了一种结合异步次梯度法的改进拉格朗日松弛算法。建立综合考虑有限等待时间和工件释放时间的整数规划数学模型,将异步次梯度法嵌入到拉格朗日松弛算法中,从而通过近似求解拉格朗日松弛问题得到一个合理的异步次梯度方向,沿此方向进行搜索,逐渐降低到最优点的距离。通过仿真实验,验证了所提算法的有效性。对比所提算法与传统的基于次梯度法的拉格朗日松弛算法,结果表明,就综合解的质量和计算效率而言,所提算法能在较短的计算时间内获得更好的近优解,尤其是对大规模问题。     

求解混合流水线调度问题的离散人工蜂群算法

本文给出了一种离散的人工蜂群算法(HDABC)用于求解混合流水车间调度(HFS)问题。采用工件排序的编码方式,并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解,采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解,完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行机HFS问题和2个异构并行机HFS实际调度问题的实验,并与当前文献中的典型算法对比,验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上,都具备良好的性能。     

用数形结合的思想欣赏几例高考题

数学是研究数量关系和空间形式的一门科学,每个几何图形中都蕴涵着一定的数量关系,而数量关系常常又可以通过图形的直观性作出形象的描述.数形结合思想就是把代数、     

求解柔性作业车间调度的动态群智能优化算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种新型两阶段动态混合群智能优化算法.算法初始阶段采用动态邻域的协同粒子群进行粗搜索,第二阶段提出了基于混沌算子的蜂群进行细搜索,既增强了种群多样性,又提高了算法搜索精度,实现了全局搜索与局部搜索能力的有效平衡.针对柔性作业车间调度问题特点,采用独特的编码方式和位置更新策略来避免不合法解的产生.最后将此算法在不同规模的实例上进行了仿真测试,并与最近提出的其他几种具有代表性的算法进行了比较,验证了算法的有效性和优越性.     

改进的萤火虫算法求解具有学习退化效应的JSP问题

作业车间调度问题是典型的NP难题,在生产调度领域具有很高的研究价值.一种更为符合实际的作业车间调度问题是加工机器具有学习退化效应,它能够为生产者安排生产计划提供借鉴.为了可以更好的解决具有学习退化效应的作业车间调度问题,本文提出了改进的萤火虫算法(IFA),即在基本的萤火虫算法基础上增加了局部寻优的过程,并融合了布谷鸟算法中生物移动的莱维分布特点.通过MATLAB模拟分析,IFA能够更快速的收敛到JSP的最优解.最后,本文分析了不同学习率与退化效应因子组合对目标函数求解的影响.     

基于Simio的绕线车间仿真与优化研究

绕线车间为一类单阶段的并机生产系统, 员工要完成手工插件和多台设备的上下料作业, 导致其行走距离过长而有效作业时间不足, 降低了设备的利用率和车间的整体产出, 同时绕线设备的产出受随机故障的影响. 为了优化员工的作业结构和提升车间的生产效率, 本文从车间布局、设备、人员、人机匹配及作业等角度提出了5种改进方案, 并用Simio仿真软件对不同方案的改进效果进行了测试. 仿真结果表明, 增加员工的插件数量与半成品/成品的携带量可以显著优化员工的作业时间构成, 提升车间的人均产出5%, 设备平均利用率上升6%, 也就是说, 作业流程优化有助于协调生产系统中的人机匹配关系并提升系统效率.