利用Tribon系统进一步优化船舶涂装生产设计

通过分析船舶涂装生产设计现状,说明了引进Tribon系统的必要性,介绍了利用Tribon系统、Excel及AutoCAD优化作为船舶生产设计的重点设计内容--<立体分段除锈涂装清册>生产设计的具体方法.通过对实际生产的总结,量化了对船舶涂装生产设计精度与周期的优化效果.     

基于遗传模拟退火算法船舶分段装载的顺序优化设计

船舶分段装载模型是船舶分段装载顺序优化的基础,针对复杂船舶装载技术,通过理论与实践研究得到了遗传模拟退火算法的应用条件及依据。为了使得船舶在分段装载过程中得到顺序优化,综合考虑船舶装载中的几何约束和工艺约束,将序列优化要求加入分段装载所要确立的目标函数里面,同时将自适应的遗传模拟退火算法与船舶装载序列优化设计相结合。     

船舶排闸的遗传算法设计与仿真

为优化船舶排闸,在对船舶排闸问题进行建模的基础上,提出船舶排闸的遗传算法,详细阐述将遗传算法应用于船舶排闸问题的具体实现方法。给出船舶过闸调度的仿真模型,包括交通流模型和调度模型。构建仿真实验系统,仔细比较3种船舶排闸算法,验证遗传优化算法的有效性。该研究对于内河船闸调度具有较强的理论和实用价值。     

基于调度优先规则的海工项目并行进度计划编制

通过编制详细的项目进度计划,可降低不可预测风险,提高项目可控性。为实现海工项目的活动调度,优化进度计划,文章基于调度优先规则,针对海工项目活动的并行调度,应用遗传模拟退火算法对给出的四级进度计划进行了优化。首先,根据海洋平台的结构特点对海工项目的四级计划进行编制;其次,给出了项目活动调度的优先规则及并行安排机制;再次,设计了以遗传算法为外层循环,模拟退火算法做内层循环的优化算法;最后,将设计的算法对海工实例进行应用,并实现进度计划的生成。     

基于遗传算法的船台分段吊装顺序优化

在分段工艺约束和船台资源有限的情况下,为实现多艘船舶分段吊装顺序优化和船台资源的合理配置,首先在资源受限项目调度问题理论的基础上,建立了分段吊装顺序优化的数学模型.然后针对标准遗传算法过于依赖种群规模和交叉变异算子等不足,提出了自适应调整策略,改进了算法性能,并将其应用到上述模型中.最后以4艘3900TEU集装箱船的分段吊装顺序优化实例,并和船厂初始调度方案作了对比,论证了文中提出的改进遗传算法对于解决多艘船舶分段吊装顺序优化问题的合理性和可行性.     

利用遗传算法进行船舶网络云资源调度

船舶网络在信息管理方面发挥着重要作用,但船舶网络的性能无法满足数据的增长速度,为此引入云计算技术来提升船舶网络的海量数据处理能力。如何利用资源调度策略提升船舶网络性能是云计算研究的重点。本文提出基于遗传算法的船舶网络云资源调度模型,遗传算法存在搜索后期效率低、易早熟等问题,为了解决算法存在的问题,根据元胞自动机原理,对遗传算法进行改进,提高资源调度的效率,提升船舶网络的性能。     

船舶平面分段单流水线反应式模糊调度研究

本文针对船舶平面分段流水线调度过程中加工时间和交货期的不确定性,采用模糊化手段进行调度决策。为了应对船舶平面分段生产过程中的急件插入的情况,提出描述船舶平面分段单流水线反应式调度问题的数学模型,以最小化模糊最大完工时间makespan、最大化平均AICD、最大化平均AISS为调度目标,设计了求解模型的一种多目标文化基因算法。基于解的形式采用有效的变异、交叉操作,并嵌入局部搜索算子以增强算法搜索能力。本研究通过makespan和satisfaction两个指标反映算法的有效性,通过甘特图模拟仿真调度过程,为实际船舶平面分段的生产建造提供决策支持。     

基于仿真的室内装焊工场分段建造方案评估与优化

基于仿真的生产调度方法,以室内装焊工场的分段建造(含分段总组)为研究对象建立三维仿真模型,通过仿真模拟输出仿真运行数据,实现对特定建造方案下的物量、场地利用率及生产计划等参数的准确评估。针对建造方案中的不合理之处,通过采用基于序列的优化方法对生产计划及场地布局等进行优化。实例分析结果表明,该优化方法可缩短分段建造周期、提高场地利用率,从而为生产计划的制定和生产调度水平的提升提供支持。     

大型船舶平面分段智能车间的物流系统

目前,车间级的物流系统调度问题研究主要通过信息采集和现场监控解决,并没有通过优化算法进行实际分析。本文主要研究大型船舶平面分段智能车间的工件、物流设备的调度问题。首先将平面分段中的不同工位进行重组,同时将天车和卡车进行并行处理。其次引入有阻塞的混合流水线车间调度模型,搭建大型船舶平面分段智能车间物流系统的数学模型。最终基于粒子群优化算法(PSO),计算部件加工时间最短的数值仿真。     

基于事件驱动的板材切割作业实时调度方法

船舶板材切割存在工艺流程复杂、加工任务多变、加工装备随机停台等情况,生产计划依赖于管理人员通过经验进行人工现场调度,效率低且难以实现生产资源的优化,容易造成任务脱期。基于船舶切割车间的五维数字孪生建模方法,建立事件驱动的切割作业实时调度模型,通过生产现场的状态驱动生产资源的重新调度,并利用免疫遗传算法进行求解,实现切割作业任务的动态调度优化。应用表明该调度模型可以动态响应生产现场的随机状态变化,自动对切割作业任务进行重调度,提高生产资源的利用率,降低切割作业任务的脱期率。     

网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用

针对船舶大数据通信存在的通信障碍问题,提出一种基于网络优化调度算法的船舶大数据通信方案。结合网络优化调度算法对船舶大数据通信特征信息进行采集,并划分通信数据的特征类别,以保证在复杂还有环境下船舶通信的有效性。利用网络优化调度技术,对船舶通信数据进行有效调度,进行数据类别划分和去噪清洗处理。为了保证数据处理效果,对数据处理步骤进行优化,并按照网络数据结构及链路进行数据分组传输,保证船舶数据通信的有效性。最后通过实验证实,相对于传统船舶通信方法而言,网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用效果明显更优,能显著提高船舶通信数据调度任务的执行和传输效率,有效解决现有通信障碍问题。     

双资源约束下的船舶管件柔性生产车间调度优化

针对船舶管件柔性车间的复杂制造环境，建立以完工时间为主要优化目标、以设备资源和辅助资源为约束条件的双资源约束柔性生产车间调度问题模型，设计一种改进布谷鸟算法对其进行求解。针对问题特征及复杂性，在布谷鸟算法核心框架不变的基础上，提出一种莱维飞行自适应步长因子；同时，设计基于2种局部搜索的巢寄生策略，并引入模拟退火算法，以解决工序维、设备维和资源维的调度优化问题。将该算法应用于企业实际生产模型，结果表明：改进算法能有效避免设备资源冲突，具备较好的综合调度特性。     

多信道舰船无线移动通信网络链路调度优化仿真

利用传统模型调度多信道舰船无线移动通信网络链路时,所需周期较长,导致调度效率较低。针对上述问题,提出一种基于最大吞吐量的多信道舰船无线移动通信网络链路调度优化模型。该模型构建主要分为4步:第一,设计多信道链路调度模型拓扑结构,筛选需要调度的链路;第二,对需要调度的链路优化问题进行描述;第三,进行约束条件下的链路调度优化计算;第四,利用遗传算法求取最优解。结果表明:利用本次设计模型进行无线移动通信网络链路调度后,调度周期较传统模型有所缩短,最后当数据信息量达到700时,二者调度周期相差了8.6 s。     

eM-Plant在船厂生产计划调度中的可应用性研究

造船生产计划是造船工程的一项主要内容。船舶建造过程中,如果无法确定资源的真实使用情况。将影响船舶生产计划执行及调度。通过对eM—Plant软件的建模环境进行研究,探讨建立基于eM-Plant船舶建造计划模型的构架。通过eM-Plant软件自带的算法功能,对计划执行过程中可能遇到的情况进行合理调度,确保船舶生产计划的顺利实施,及时反馈需要调整的生产计划,提高船舶产品的生产效益。     

基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

船舶维修备件供应调度路径优化研究

文章针对船舶维修备件供应调度成本较高的问题,提出两级保障下维修备件供应调度优化策略;为解决基地级备件供应调度路径不合理和基层级装备维修效率低的问题,引入软时间窗的概念,建立了带软时间窗的两级保障下船舶维修备件供应路径优化模型;通过设计优化算法中的算子来改善遗传算法的局限性,提高算法收敛速度,并将算法运用到问题的求解当中;运用MATLAB编程求解目标函数,并用相关案例验证了该模型的有效性,为船舶维修备件供应调度路径的规划提供参考。     

遗传算法在港口船舶调度领域中的应用

以港口企业的研究实践为出发点,从港口船舶调度的优化目标和影响港口船舶调度的因素两方面入手,借助多目标优化和遗传算法在各自算法上的优势,针对港口船舶调度的特殊性要求,将两种算法进行动态融合,并结合实际业务数据进行了模型的构建和求解。     

双向通航港口船舶调度优化模型与算法

为提高双向通航港口船舶调度的安全性和调度效率,研究双向通航港口船舶调度优化模型和算法。考虑船舶属性和船舶交通状况等因素,基于船舶调度安全性、连续性和高效性要求,建立以单向/双向通航模式转换、航道与泊位协调和安全性为约束的双向通航港口船舶调度多目标优化模型;设计双向通航港口船舶调度多目标遗传算法获取最佳调度方案。对试验所求的调度方案进行一般性安全检验、双向通航安全检验和双向通航与单向通航转换安全性检验,结果表明:提出的双向通航港口船舶调度优化模型与算法能在保证安全的前提下有效获取船舶调度方案,提高双向通航港口船舶调度效率。     

基于数据挖掘的船舶平面分段智能调度模型设计

为了平衡船舶平面分段调度的决策速度与性能,克服调度优先规则与优化算法各自的弊端,开发智能调度原型软件,以配置7个工位的船舶平面分段流水线为例,经过调度知识模式和特征定义、灰狼算法求解、训练数据构建,构造决策树、神经网络、支持向量机三种机器学习模型,从中选取与研究问题最匹配的模型,实例计算对比模型的调度性能,验证了所提模型的有效性。     

基于分段动态松弛协同优化算法的船舶机舱结构优化设计

基于标准的协同优化算法,针对其对初始点敏感、收敛慢等固有缺陷,将协同优化算法法与混合优化算法及动态松弛法相结合,提出分段动态松弛协同优化算法,并将其应用到船舶机舱结构多目标优化问题中。针对船舶主机舱结构静、动态多学科多目标优化问题,建立主机舱结构的多目标协同优化模型。在Isight优化软件中采用改进的分段动态松弛协同优化算法,对船舶机舱结构进行静、动态多学科多目标协同优化设计,得到优化设计的最优解。优化结果表明,相对于基于遗传算法的协同优化算法,分段动态松弛协同优化算法兼顾了优化的高效性和准确性,对于实际工程中更加复杂的多学科多目标结构优化具有一定的参考价值。