大型船舶分段焊接智能车间标准体系研究

文章介绍了大型船舶分段焊接智能车间的内涵及其标准体系研究现状,构建了大型船舶分段焊接智能车间的标准体系,阐述了该标准体系各部分的基本内容。大型船舶分段焊接智能车间的标准体系的研究为船舶企业分段焊接智能车间的建设提供了基础平台。     

推拉结合的船舶分段智能车间高级排程方法

为实现流水线和工位按节拍生产且产能最大化,车间作业计划与实际生产要素相匹配,分析船舶分段智能车间的作业对象和工艺流程,建立以薄板平面分段流水线为主线和传统工位为支线的工效模型,通过推拉结合的方式,实现船舶分段智能车间高级排程,为车间执行层提供有效管控手段,最后以国内某船厂豪华客滚船分段制造流水线为对象,验证该方法的有效性.     

港口码头大型接卸船舶物流调度方法

针对传统船舶物流调度方法物流运营收益较低的问题,提出一种港口码头大型接卸船舶物流调度方法,对大型接卸船舶泊位资源进行配置,通过设置物流调度条件,建立港口码头大型接卸船舶物流调度模型,利用模拟迭代算法对模型进行求解,实现港口码头大型接卸船舶的物流调度,为了证明该方法的物流运营收益较高,将该方法与基于局部最优解的船舶物流调度方法、基于可能域的船舶物流调度方法、基于改善算法的船舶物流调度方法进行对比实验,结果证明该方法的物流运营收益最高,说明该方法最适用于大型接卸船舶的物流调度。     

船舶分段涂装并行施工调度优化

以国内某大型造船厂为背景,对船舶分段涂装施工调度问题进行优化,达到缩短分段涂装施工周期的目的。通过对分段计划管理模式的应用研究,分析船舶分段涂装的网络计划模型,制订船舶分段涂装生产分级网络计划模型,明确船舶分段涂装并行施工调度的优化方向,即引用基于遗传算法的模拟退火分层遗传算法(Simulated Annealing Hierarchical Genetic Algorithm,SAHGA),通过在算法中引入模拟退火的思路,改善算法对问题最优解的求解效率,对低层网络计划进行优化,使船舶分段涂装生产周期满足建造计划的需求。     

Petri网在船舶MES构架中的应用研究

首次将Petri网理论引入到造船企业车间实时调度问题之中,分析了平面分段建造流程,建立起相应的Petri网模型;通过仿真计算,为建造现场调度方案的制订提供了依据。该研究为船舶平面分段制造流水线的实时有效调度和控制提供了新的方法,进而为船舶MES的建立奠定了技术基础。     

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。     

基于改进差分进化算法的船舶曲面分段车间调度

为有效提升船舶曲面分段车间的加工效率,解决已有算法存在的易陷入局部最优解和初始解质量低的问题,提出一种改进的差分进化算法,对曲面分段调度问题进行求解。以最小化完工时间和最小化班组间负荷差距为目标,建立该曲面分段调度问题的双目标数学模型,并采用改进的差分进化算法对该问题进行求解。该改进差分进化算法将全局搜索策略与局部搜索策略相结合,能提升初始解的质量,并加快收敛速度。使用某船厂的实际数据对该算法进行有效性验证,结果表明,该算法能有效求解船舶曲面分段调度问题,能更好地提升船舶曲面分段制造调度作业效率。     

基于OPC UA的船舶薄板平面分段加工智能车间的构建

以在建的船舶薄板平面加工智能车间为研究对象,根据生产工艺流程,给出基于OPC UA的数字化智能车间互联网络架构。通过分析车间设备互联、数据实时安全传输等瓶颈问题,讨论了在构建智能车间中OPC UA所发挥的关键作用。     

基于分布式自主协同制造的船体分段智能车间体系

针对当前基于制造执行系统的船体分段智能车间设备故障报警不及时、数据流通传输速度慢、运行可靠性差等问题,提出一种基于分布式自主协同制造的船体分段智能车间体系。概述分布式自主协同制造,介绍船体分段智能车间的总体架构与运行机制等,对基于分布式自主协同制造的船体分段智能车间体系进行设计,并提出实现船体分段智能车间分布式自主协同制造涉及的关键技术,为船舶制造企业打造智能制造车间提供一种新的参考方法。     

船舶制造车间资源数据采集与场地状态信息采集

针对船舶制造车间存在的生产与管理的信息交互不及时、信息采集效率低、生产过程掌控不足等问题，通过条码、射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)、超宽带(Ultra Wide Band, UWB)和自动化装置接口集成等技术，进行车间资源数据采集与场地状态信息采集，实现场地、设备、人员、工装等与管控系统间的互联互通，完成车间场地的物流优化和布局优化，为船舶制造智能车间信息感知奠定基础。     

基于可视化看板的车间物流管理系统设计与实现

以提升船体车间物流数字化、智能化为目标,研究视图和存储、缓存处理、智能调度和数据联通等关键技术,为系统性能提升、数据展示、车间场地布局规划、分段调度及资源合理分配等提供技术支撑。对车间场地、运输设备进行仿真,实现车间场地物流的可视化展示;建立中间数据库,实现与制造过程数据文档管理系统(manufacturing Process Data document Management system,PDM)工作数据的联通;根据用户需求,制定车间建造物量工时统计分析看板,开发车间物流看板管理软件系统,完成车间内托盘、产品、场地资源的配送流程管理及状态可视化展示。对物流看板的发展前景进行展望,对船厂物流智能化提出建议。     

面向多约束的船舶组立构件建造作业调度方法研究

为了提高船舶中小组立等中间产品建造作业调度能力，提升船舶建造效率，提出面向多约束的船舶组立建造作业调度方法。首先，分析船舶组立建造的工艺流程和作业调度方法，综合考虑机器小组、工艺和交货期等多种约束条件，以建造周期最短为调度目标，建立船舶组立建造作业调度数学模型；其次，综合运用算法分解策略及调度规则，设计改进的最短作业优先调度算法实现模型求解；最后，以某船厂建造车间一定生产周期（17天）的中小组立先行中日程计划为对象，验证该方法的有效性和实用性。研究结果表明，所提出的面向多约束的船舶组立建造作业调度方法相较于当前的调度方法，排产周期压缩22小时，即缩短了原有周期的16.18%，有效提高了生产计划排产和作业调度效率。     

基于蚁群算法的大型油船中剖面结构优化设计

采用蚁群算法对大型油船中剖面结构进行了优化设计,选取了纵骨型号等18个设计变量,建立了以单位长度中剖面构件重量最轻的目标函数,根据DNV(挪威规范)提取了总纵强度等29个约束条件,从而建立了大型油船中剖面结构优化模型。改进的蚁群算法对该模型进行优化计算,该船的中剖面纵向结构单位长度的重量减轻3.35%,结果表明蚁群算法是行之有效的。     

A simulation optimization approach for solving the dual-cycling problem in container terminals

Dual cycling is an operation technique whereby quay cranes perform loading and unloading operations simultaneously in the same ship bay. In this article, a mixed-integer programming model for quay crane dual-cycling scheduling is developed. The model considers the stowage plan of outbound containers and the operation sequence of quay cranes. To solve the model, a heuristic method, called bi-level genetic algorithm, is designed. Meanwhile, a simulation optimization method integrating the intelligent decision mechanism of the optimization algorithm and evaluation function of simulation model is proposed. Numerical experiments indicate that dual cycling can reduce the operation time of quay cranes compared to the method of scheduling loading and unloading separately. Moreover, the model and algorithms developed in this article can tackle quay crane dual-cycling problem efficiently.     

现代煤炭港口卸车联合调度优化问题研究

现代煤炭港口由传统装卸服务向综合物流服务转型过程中,对港口整体调度的智能性与效率性要求提升到新高度,因此需要以系统论的观点解决煤炭港口的联合调度优化问题。针对影响卸车调度的关键问题,综合考虑车流集中到达、列车限制性调度等因素,以现代煤炭港口生产工艺流程为基础,重点研究现代煤炭港口卸车联合调度优化,构建以待车时间最短、作业时间最短且关联堆场作业动态的卸车联合调度优化模型(火车-翻车机-堆场联合调度优化模型),运用相应优化策略,分析优化模型,实现卸车调度各环节智能化的最优解决途径。     

基于混合遗传算法的无人船自动航向控制方法

本文针对无人船航向控制提出了基于模糊及遗传算法的控制策略。考虑无人船航向控制，以及无人船航向控制具有强非线性和不确定性，本文将智能策略和常规策略作为无人船航向的舵角控制作为主要控制框架。通过导引律计算期望的角度，并根据自主船的无人船航向控制动态模型进行分析。该模型考虑了舵和船舶推进系统的物理阈值，提出了一种适用于不同无人船航向控制的自适应控制算法，借助增益调度方法(GS)，利用PID控制器和遗传算法(GA)对不同的操作点进行全流程的(GS-PID-GA)混合优化。通过真实数据比例缩小进行模型实验并与传统控制方法进行比较，验证了所提出的控制方法的有效性。     

船舶管子加工智能车间研究与应用

主要针对船舶碳钢管加工智能车间进行研究,简要概述管子加工智能车间的概念、总体架构及数据流通机制。应用中间产品分类成组、中间产品流程重组技术,对管子加工智能车间总体布局进行设计。重点介绍管子智能加工生产线和生产线管控系统。展示管子加工智能车间的特点及优势,为提高船舶及海洋工程管子加工效率及质量提供有效支撑。     

Overview of intelligent ship route optimization methods北大核心CSCD

智能船舶航线优化在学术界和工业界均受到越来越多的关注。针对智能船舶航线优化问题,从航线设计方法和航线优化算法这2个层面,分别阐述各种设计方法和优化算法的特点。结合近5年来的最新研究成果,在分析国内外智能船舶航线优化技术发展现状的基础上,将航线设计方法归纳为3种,即基于气象数据的航线优化、基于油耗模型的航线优化以及基于航线库或航路点库的航线优化,剖析其技术内涵及应用情况;深入分析改进的等时线法、动态规划法、图形搜索算法、智能算法、人工智能和机器学习算法的特性及不足,总结归纳将各类算法应用于智能船舶航线优化时存在的主要问题。最后,简要展望智能船舶航线优化的发展趋势,为未来在该领域的研究提供一定的思路。     

曲面分段车间作业排程仿真优化

曲面分段建造是船舶建造过程的重要环节之一。由于曲面分段结构差异较大、工艺流程复杂、多采用固定胎位建造等特点,对于平衡分段建造、提升造船效率具有重要影响。针对曲面分段建造特点,船厂会结合船坞搭载节点制定胎位执行计划表。本文根据某船厂曲面车间胎位执行计划表,制定初始静态胎位作业计划,采用虚拟仿真技术,建立三条固定胎位虚拟流水线,结合启发式算法进行胎位计划排程,减少最大完工时间,得到较合理的胎位作业计划表,验证了启发式优化算法排程的可行性和有效性 。