检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：兰甜甜大连理工大学

学位级别：硕士

近年来，随着高端制造业的兴起和技术创新速度的加快，复杂机电产品越来越趋向于多样化和定制化。为了应对市场需求变化，面向订单的多品种混流生产成为离散型制造企业的主流生产方式。车间调度是企业生产管理的核心环节之一，对车间调... 详细信息

近年来，随着高端制造业的兴起和技术创新速度的加快，复杂机电产品越来越趋向于多样化和定制化。为了应对市场需求变化，面向订单的多品种混流生产成为离散型制造企业的主流生产方式。车间调度是企业生产管理的核心环节之一，对车间调度的排产进行优化能够提高对市场的响应度和企业资源的利用率，然而由于车间资源的有限性，必然存在着决定整个车间生产率的瓶颈，因而瓶颈资源是否充分利用对车间产出有着直接的影响。本文研究的复杂机电产品混合流水车间调度问题本质上属于带批处理设备的混合流水车间调度问题，除了要安排设备和作业顺序，还要考虑批处理设备上的组批生产，管理复杂度更高。因此，本文引入约束理论，基于瓶颈对问题进行分解，以瓶颈阶段的调度来驱动整个车间的调度，具体包括以下工作：　　（1）基于瓶颈分解构建了面向复杂机电产品的混合流水车间调度模型。通过对复杂机电产品生产特点和车间调度特征的分析，引出研究问题，考虑了单件作业和批量作业并存、组批生产类型约束、序列相关准备时间等特征，对问题进行描述。考虑问题的复杂特征，根据瓶颈对问题分解，在瓶颈工作站调度时松弛非瓶颈工作站的作业能力，并以瓶颈工作站调度结果指导非瓶颈工作站的调度，建立冲突协调机制来化解调度方案间的冲突。以最小化最大完工时间和最小化总加权延期时间为优化目标，构建调度模型。　　（ 2 ）提出基于非支配排序遗传算法（ Nondominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ, NSGA-Ⅱ）和调度规则（Dispatching Rule）的改进NSGA-Ⅱ-DR算法来对问题求解。在瓶颈工作站调度中，采用改进NSGA-Ⅱ算法对设备资源的调度任务进行优化，为了避免算法早熟、提高算法多样性，在求解过程中引入概率分布函数对精英保留策略进行改进。非瓶颈工作站的调度参数来源于瓶颈工作站的调度结果，为了保护瓶颈工作站的产能，根据其与瓶颈工作站的相对位置选择不同的调度规则组合进行求解。　　（3）设计算例对提出的算法进行验证。根据研究问题的特征设定算例参数，通过正交实验法生成不同的算例，并通过多因素方差分析验证了参数的有效性。根据正交实验选取了具有较好优化性能的算法参数组合，各算例使用提出的改进算法进行求解，通过与未改进的算法在多个指标上进行比较，验证了改进算法的有效性。针对其中一个算例的求解过程进行详细描述，并与调度规则组合进行比较，证明本文提出的方法在设备利用率和在制品库存等指标上都有较优的表现。

关键词：复杂机电产品混合流水车间调度模型非支配排序遗传算法瓶颈分解

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基于二层规划的疫苗预置调拨与接种人群调配优化

基于二层规划的疫苗预置调拨与接种人群调配优化

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作者：汪家进浙江工商大学

学位级别：硕士

由于公众意愿和行为的难以预测,以及感染人数和被感染的随机性,医疗物资的短缺与需求的不确定性难以避免,面向大规模传染病疫情防控的疫苗等医疗物资供应保障面临巨大挑战。本文针对大规模传染病疫情区域特定防控目标下的疫苗预置调拨... 详细信息

由于公众意愿和行为的难以预测,以及感染人数和被感染的随机性,医疗物资的短缺与需求的不确定性难以避免,面向大规模传染病疫情防控的疫苗等医疗物资供应保障面临巨大挑战。本文针对大规模传染病疫情区域特定防控目标下的疫苗预置调拨与接种人群调配问题,即各接种点预先配置一定数量的疫苗继而在接种点间进行疫苗二次调拨、接种人群调配的分发接种模式,考虑不同分配场景与需求情形,通过设定决策目标与约束条件,构建基于二层规划的疫苗预置调拨与接种人群调配优化模型,并设计求解遗传算法,以期为高效医疗物资保障与分发提供决策支持。主要包括: (1)固定需求下疫苗预置与接种人群调配模型研究。针对已知疫苗需求情形,以接种点疫苗总满足率、疫苗总预置成本为上层优化目标,以接种人群总调配成本为下层优化目标,考虑疫苗资源总量、接种点预置量、接种人群调配量等约束条件,构建基于二层规划的优化决策模型,基于模型等价转化及最优解的存在性论证设计模型求解的非支配排序遗传算法,通过算例结果比较分析不同疫情风险等级下的分配方案,并结合关键参数敏感性分析进一步验证模型、算法和结果的有效性。 (2)固定需求下疫苗二次调拨与接种人群调配模型研究。针对已知疫苗需求情形,考虑疫苗预置后接种点间因供需失衡导致的疫苗二次调拨情形,以接种点疫苗总满足率、疫苗总二次调拨成本为上层优化目标,以接种人群总调配成本为下层优化目标,考虑疫苗二次调拨量、接种点配置量、接种人群调配量等约束条件,构建基于二层规划的优化决策模型,基于模型论证设计求解算法,通过算例结果比较分析不同疫情风险等级下的分配方案,并进行关键参数敏感性分析。 (3)随机需求下疫苗预置与接种人群调配模型研究。针对疫苗需求不确定情形,引入了“过量损失期望”以表征接种点疫苗满足率,以接种点疫苗总过量损失期望、疫苗总预置成本为上层目标,接种人群总调配成本为下层目标,考虑相关约束条件,构建二层规划模型,开展模型论证与求解算法设计,并进行算例分析与关键参数敏感性分析。

关键词：疫苗预置疫苗调拨接种人群调配二层规划非支配排序遗传算法

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基于工况需求的纯电动商用车动力传动系统匹配与优化研究

基于工况需求的纯电动商用车动力传动系统匹配与优化研究

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作者：田天池青岛大学

学位级别：硕士

纯电动汽车以零排放、噪音小、结构简单等优势备受各车企重视,已经逐步成为新能源汽车发展的主要方向。但目前纯电动汽车存在着电池能量密度较低、充电时间长、续航里程短、驱动电机能量利用率优化等问题,限制了整车性能的提高,为了能... 详细信息

纯电动汽车以零排放、噪音小、结构简单等优势备受各车企重视,已经逐步成为新能源汽车发展的主要方向。但目前纯电动汽车存在着电池能量密度较低、充电时间长、续航里程短、驱动电机能量利用率优化等问题,限制了整车性能的提高,为了能够最大限度的提升车辆的动力性与经济性,合理的对车辆的动力传动系统参数匹配与优化显得尤为重要。本文以某品牌18t纯电动卡车为研究对象,完成了动力传动系统匹配设计。对中国重型商用车测试工况(China Heavy-Duty Commercial Vehicle Test Cycle,CHTC)进行数值特征分析,通过理论计算确定能量分布和电机高频率工作范围,对车辆的电机、电池以及传动系的主要参数进行匹配分析;选取了永磁同步电机作为整车的动力源,三元锂电池作为整车的能量源,根据电池单节电压、电容量计算电池箱串并联方式;确定了三挡AMT变速器与主减速器的传动结构,根据换挡策略和各档位速比范围,以数值统计方法制定经济性速比分配。在Cruise环境下完成了整车建模仿真。应用Cruise软件搭建了整车动力传动系统模型,设计动力性能仿真任务,并进行经济性计算,通过仿真计算验证匹配参数满足设计要求。完成了动力传动系统多目标优化工作流与算法研究。以动力性、经济性为约束条件,以主减速比、各挡位速比为优化变量,以高速行驶百公里电耗和CHTC-HT循环电耗作为目标函数建立了优化模型,并选取非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)作为优化算法。优化出一套满足设计要求并对能量利用率更高的传动系参数,实现百公里电耗降低、续航里程提高。完成了动力传动系统优化方法研究。运用Isight与Cruise软件对动力传动系统集成优化,以整车性能为优化目标,进行多目标优化。结果表明,优化后的纯电动卡车动力性表现良好经济性能显著提高。

关键词：纯电动商用车动力传动系统参数匹配速比优化非支配排序遗传算法

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水面船舶螺旋桨性能机器学习预报及智能优化

水面船舶螺旋桨性能机器学习预报及智能优化

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作者：谢硕中国舰船研究院

学位级别：硕士

随着海洋强国战略的实施,船舶作为最重要的海洋装备也日益受到关注,对其性能提升的要求也越来越高。螺旋桨是船舶重要的组成部件,也是影响船舶性能的关键。绿色船舶理念深入人心,节能减排要求也日趋严苛,船舶螺旋桨设计技术更是船舶节... 详细信息

随着海洋强国战略的实施,船舶作为最重要的海洋装备也日益受到关注,对其性能提升的要求也越来越高。螺旋桨是船舶重要的组成部件,也是影响船舶性能的关键。绿色船舶理念深入人心,节能减排要求也日趋严苛,船舶螺旋桨设计技术更是船舶节能技术的核心之一。因此,螺旋桨优化设计的研究热度居高不下,对螺旋桨参数与性能关系研究更加细致,对优化的目标和要求更加完整全面。以模型试验和数值虚拟仿真为代表的传统研究手段难以很好满足这一要求;另一方面,机器学习、深度学习和智能优化等智能方法在各个应用领域大放异彩,展现出了良好的应用前景。本文针对螺旋桨多目标性能优化问题,基于机器学习方法的研究和探索,发展了船舶螺旋桨水动力、脉动压力和空泡等性能预报方法。运用智能优化方法,进一步发展基于智能优化算法的螺旋桨多目标性能优化策略研究。同时针对实际案例,进行了方法的初步验证。具体内容如下:本文在机器学习、多目标优化优化问题以及智能优化算法基本理论的基础上,梳理形成了应用机器学习方法构建代理模型的流程。针对样本病态分布的问题,提出了基于经验公式的螺旋桨样本扩充方法,计算并分析了扩充后船舶水动力性能代理模型的预报精度,结果表明,该方法可以有效降低由病态样本引起的误差。针对螺旋桨性能预报代理模型,运用箱型图和相关系数等方法进行特征分析和提取;对比分析了不同机器学习方法对船舶螺旋桨性能预报代理模型的预报精度影响。确定机器学习方法后,建立了船舶螺旋桨水动力、空泡和脉动压力的代理模型,并与验证数据进行对比验证。结果表明,本文建立的预报代理模型预报精度满足工程要求。瞄准船舶螺旋桨多目标优化,将智能优化方法和本文建立的代理模型融入到船舶螺旋桨优化设计流程,建立了螺旋桨多目标性能优化策略。分别对比分析了基于非支配排序遗传算法和基于多目标粒子群算法的差异,结果表明:采用基于非支配排序遗传算法的螺旋桨多目标性能优化有更好的效果。最后,针对两型实际民船,应用本文建立的螺旋桨多目标优化方法进行优化设计。优化得到主参数后,结合原有分布参数,形成最终的螺旋桨优化方案。应用粘流CFD方法计算了优化前后螺旋桨的水动力、脉动压力和空泡性能,验证了本文建立的船舶螺旋桨优化方法的有效性。

关键词：机器学习智能优化螺旋桨性能预报,螺旋桨优化设计非支配排序遗传算法

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面向订单制造企业生产与运输协同调度多目标优化问题研究

面向订单制造企业生产与运输协同调度多目标优化问题研究

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作者：张新洁云南财经大学

学位级别：硕士

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中指出,要推动供应链的深度互联和协同响应,促进制造业与服务业深度融合,为制造强国建设和经济高质量发展提供有力支撑。生产与运输作为供应链的两大关键环节... 详细信息

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中指出,要推动供应链的深度互联和协同响应,促进制造业与服务业深度融合,为制造强国建设和经济高质量发展提供有力支撑。生产与运输作为供应链的两大关键环节,将其进行协同优化可以有效地提高供应链的竞争力,从而满足日益激烈的市场环境和多变的客户需求。在进行协同优化时,往往存在多个相互冲突的目标,这就涉及到多目标优化问题。多目标优化可以使得求解结果更符合实际,更接近于企业运营的实际情况。本论文研究了面向订单制造(make-toorder,MTO)企业的生产与运输协同多目标优化问题,主要的研究成果如下:(1)对MTO模式下生产与运输联合调度问题的相关要素进行了分析,在生产阶段,从生产企业的角度分析,包括三个方面,即输入要素、中间要素以及输出要素;从供应链的角度分析,则包括主要生产单元以及流通主体。在运输阶段,问题的要素主要包括运输主体、运输工具、运营模式、运输设施以及运输网络。接下来,本文对MTO企业的特点进行了概括:第一,库存水平极低;第二,生产是由客户订单驱动;第三,重视客户的满意程度;第四,生产具有柔性。此外,本文指出了设计调度方案时的关键点:第一是要建立一个科学的调度模型;第二是要根据不同的问题选择和制定合适的优化方法来求得满意解;最后则是需要对设计的优化算法进行评估。(2)建立了面向订单生产企业生产与运输协同调度多目标优化问题的数学模型,其中,第一个目标为最小化运输成本,第二个目标为最小化总的订单交付时间。在该模型中,在生产阶段,需要对订单的生产顺序进行规划,在运输阶段则需要对路径进行优化。目的是通过生产与运输环节的有效协同,实现对企业运营成本和客户服务水平的同时优化。接下来,对问题的最优解的性质进行了推导,在此基础上,提出了如何进行订单的分批装载。(3)针对建立的多目标优化模型,使用了一种带精英策略的非支配排序遗传算法来进行求解。本文介绍了与该算法相关的多目标优化理论,详细地介绍了该算法的基本流程,关键步骤以及如何将该算法实际地应用于面向订单生产企业生产与运输协同调度多目标优化问题。并且对该算法进行了复杂度分析。同时引入了一种基于分解的多目标优化算法,与NSGA-Ⅱ算法进行对比分析。(4)将山东省临沂市S公司作为案例来进行实验,首先介绍了S公司的基本情况,接着分析了S公司目前的生产与配送状况,最后在MATLAB仿真软件上进行实验。实验可以得到问题的pareto前沿,在pareto前沿上的每一组解都可以同时得到订单的生产顺序以及车辆的运输情况。通过将NSGA-Ⅱ算法求解的结果与原始方案以及MOEA/D算法求解的结果进行对比,验证了带精英策略的非支配排序遗传算法对该问题的优越性和适用性。

关键词：面向订单制造生产与运输协同调度多目标优化非支配排序遗传算法

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考虑多重风险的LNG进口组合优化研究

考虑多重风险的LNG进口组合优化研究

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作者：王慧怡中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

天然气作为CO2排放量低的化石能源,是“双碳”目标下我国能源转型的现实选择,对保障未来清洁能源系统安全起着重要作用。受资源禀赋限制,我国天然气大量依赖进口,对外依存度极高。其中,液化天然气（LNG）占进口总量的67.3%,且逐步增大... 详细信息

天然气作为CO2排放量低的化石能源,是“双碳”目标下我国能源转型的现实选择,对保障未来清洁能源系统安全起着重要作用。受资源禀赋限制,我国天然气大量依赖进口,对外依存度极高。其中,液化天然气（LNG）占进口总量的67.3%,且逐步增大。然而,当前国际政治经济形势正处于复杂深刻变革中,全球LNG供应预期不确定性增大,我国LNG进口面临极大的风险。因此,研究多重风险下中国LNG进口组合,对于保障国内天然气供应安全具有重要的理论和现实指导意义。中国进口LNG面临多重风险,本文首先利用出口国天然气储采比、LNG价格、ICRG值、海运距离以及海盗袭击次数等数据对资源风险、经济风险、政治风险和海运风险进行量化,通过熵值法计算各指标权重,对LNG出口国的风险进行评价。在此基础上,选择权重较大的三个风险,即经济风险、政治风险和海运风险作为优化目标,以国内需求、出口国供应能力和中国LNG接收站接收能力为约束,构建多目标规划模型。采用NSGA-II算法,利用MATLAB软件进行求解得到最优的LNG进口组合。考虑到极端事件对LNG进口的冲击,本文引入政治风险和海运风险调整系数,量化极端事件的发生,分析出口国和海上航线沿线发生极端事件时我国的LNG进口策略。基于相关分析及模型结果,得出以下研究结论:（1）由熵值法计算得到海运风险权重为0.659,是中国进口LNG面临的最大风险。通过对LNG出口国的风险进行评价,发现尼日利亚综合风险最高。（2）和实际进口相比,基准情景中,我国LNG进口风险降低4.73。（3）当需求增加20%时,LNG进口量增加最多的国家为澳大利亚和卡塔尔,分别为59.8亿m3和53.65亿m3。（4）当印尼政治风险增加50%时,我国从印尼进口的LNG数量减少29.36亿m3,主要由进口卡塔尔LNG弥补缺口;当尼日利亚海运风险增加30%时,我国从该国进口LNG的数量减少5.87亿m3,由卡塔尔补充8.69亿m3。本文从供应链角度出发考虑进口风险,提出多目标规划模型,为制定最佳的LNG进口组合提供了有效的方法支撑。

关键词：液化天然气进口风险多目标规划非支配排序遗传算法熵值法

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基于改进遗传算法的机器人装配线平衡研究

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中国新技术新产品 2025年第4期 36-39,52页

作者：高忠顺周杰福建理工大学管理学院福建福州350100

针对机器人装配线平衡问题,本文构建以最小化节拍时间和能耗为目标的数学模型,并提出了一种基于改进遗传算法的优化方法。首先,建立数学模型来描述机器人装配线平衡问题。其次,优化算法引入Pareto前沿排序、精英策略和拥挤距离计算等方... 详细信息

针对机器人装配线平衡问题,本文构建以最小化节拍时间和能耗为目标的数学模型,并提出了一种基于改进遗传算法的优化方法。首先,建立数学模型来描述机器人装配线平衡问题。其次,优化算法引入Pareto前沿排序、精英策略和拥挤距离计算等方法来提升算法的综合性能。最后,试验结果表明,本文算法在不同规模的实例问题中的优化效果均较好,与传统算法相比,本文算法效率更高,能耗更低。本文算法为提高装配线的生产效率和节能效果提供了新的解决方案。

关键词：机器人装配线平衡双目标优化非支配排序遗传算法能耗

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基于多目标规划的电力营销计量优化配置模型研究

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知识经济 2024年第18期682卷 157-159,240页

作者：郑煬刘洪儒郑经豪国网浙江省电力有限公司平阳县供电公司浙江温州325401

为了探讨电力营销计量系统的优化配置问题,提高系统的经济性、可靠性、安全性和环境性,建立一个基于多目标规划的数学模型,采用一种改进的多目标粒子群算法进行求解,引入变邻域搜索策略和外部档案机制,提高算法的收敛性和多样性。通过... 详细信息

为了探讨电力营销计量系统的优化配置问题,提高系统的经济性、可靠性、安全性和环境性,建立一个基于多目标规划的数学模型,采用一种改进的多目标粒子群算法进行求解,引入变邻域搜索策略和外部档案机制,提高算法的收敛性和多样性。通过一个实际的案例分析,验证了模型和算法的有效性和优越性,得到了一组非劣解,为决策者提供了多个不同的优化方案,同时展示了计量设备的选型、数量、位置和连接方式等配置参数的不同组合,反映了计量系统的性能和成本的权衡和平衡。通过提出一个全面、科学、合理的电力营销计量系统的优化配置模型和算法,能够有效地求解电力营销计量系统的配置优化问题,得到更优的解决方案,同时保持较好的收敛性和多样性,为电力营销企业提供了一个有效的决策支持工具。

关键词：电力营销计量多目标规划优化配置非支配排序遗传算法雷达图

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考虑双资源约束的分布式柔性作业车间调度

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哈尔滨商业大学学报（自然科学版） 2024年第5期40卷 631-640页

作者：张洪亮陈毅安徽工业大学管理科学与工程学院安徽马鞍山243032

随着全球制造业的发展,分布式柔性作业车间调度问题(distributed flexible job shop scheduling problem, DFJSP)引起了学者们的关注.DFJSP的研究中常常忽略工人资源,作为生产的关键因素,有效利用工人资源可以提高生产率.研究了考虑双... 详细信息

随着全球制造业的发展,分布式柔性作业车间调度问题(distributed flexible job shop scheduling problem, DFJSP)引起了学者们的关注.DFJSP的研究中常常忽略工人资源,作为生产的关键因素,有效利用工人资源可以提高生产率.研究了考虑双资源约束的分布式柔性作业车间调度问题(distributed flexible job shop scheduling problem with dual resource constraints, DFJSP-DRC),建立以最小化最大完工时间和总能耗为目标的数学模型,并提出一种改进的非支配排序遗传算法(improved non-dominated sorting genetic algorithm, INSGA-Ⅱ)去求解.在INSGA-Ⅱ中,通过混合初始化策略生成高质量的初始解,并设计了一种基于加工机器和工人公共空闲时间的主动解码策略来获得调度方案.为增强INSGA-Ⅱ的全局搜索能力,提出了改进的交叉变异策略和自适应交叉变异率.通过在45个算例与三种算法的比较,验证了INSGA-Ⅱ解决DFJSP-DRC的有效性.

关键词：分布式柔性作业车间调度节能调度双资源约束多目标优化非支配排序遗传算法主动解码

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基于改进BP算法的模具零件表面抛光质量预测研究

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模具工业 2023年第10期49卷 9-19页

作者：刘守河易建业谢晖季华实验室广东佛山528200 大捷智能科技(广东)有限公司广东佛山528225

针对模具零件表面自动化抛光的工艺参数现场调试困难、抛光后模具零件表面质量不一致等问题,提出了基于改进BP算法的模具零件表面抛光质量预测模型。通过采集模具零件表面抛光试验样本参数,构建预测模型输入参数集,将混沌理论、动态权... 详细信息

针对模具零件表面自动化抛光的工艺参数现场调试困难、抛光后模具零件表面质量不一致等问题,提出了基于改进BP算法的模具零件表面抛光质量预测模型。通过采集模具零件表面抛光试验样本参数,构建预测模型输入参数集,将混沌理论、动态权重、动态学习因子和高斯变异策略引入粒子群优化算法(PSO),利用改进后的粒子群优化算法(IPSO)对BP算法中权值和阈值的更新策略进行优化,并构建了基于IPSO-BP算法的模具零件表面抛光质量预测模型,结合快速非支配排序遗传算法(NS-GA-II)建立多目标优化模型,实现对模具零件表面抛光质量的高精度预测以及抛光工艺参数的优化,对比5种常规预测模型,结果表明基于IPSO-BP算法的预测模型具有较高的预测精度。

关键词：模具零件抛光粒子群优化算法神经网络非支配排序遗传算法多目标优化表面粗糙度

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