考虑任务排序策略的舰船建造车间虚拟制造单元动态调度

为提高舰船制造系统作业调度的柔性和效率,从车间层的作业计划角度出发,研究周期驱动条件下的虚拟制造单元多阶段动态调度问题并构建了动态调度数学模型。模型中考虑了加工任务动态需求、设备加工能力、负荷平衡、同类设备有多台的情况且提出共享资源协调排序策略,以实现最大完工时间和总物料运输距离之和最小化的目标。运用改进蚁群算法与启发式规则的混合算法进行求解。通过某船厂的实际生产数据验证了虚拟单元动态调度方法的可行性和有效性。     

虚拟流水线生产系统及Petri网建模技术研究

根据船舶生产模式和特点,提出了船舶产品中曲面分段加工的虚拟流水线作业模式.研究了虚拟流水线生产系统的原理和特点,并对虚拟流水线生产关键技术中的作业负荷均衡技术和准时化生产控制技术进行研究.利用面向对象Petri网技术建立虚拟流水线生产系统模型,并将系统决策规则融于模型中,为系统仿真和调度研究创造了条件.     

虚拟流水线生产系统及Petri网建模技术研究

根据船舶生产模式和特点，提出了船舶产品中曲面分段加工的虚拟流水线作业模式。研究了虚拟流水线生产系统的原理和特点，并对虚拟流水线生产关键技术中的作业负荷均衡技术和准时化生产控制技术进行研究。利用面向对象Petri网技术建立虚拟流水线生产系统模型，并将系统决策规则融于模型中，为系统仿真和调度研究创造了条件。     

多工序加工单元的移动机器人调度优化

为合理分配动力电池生产线容量确定单元中移动机器人的任务，优化机器人调度路径，提高调度效率，在考虑设备加工工时、物理位置等约束下，以最小化调度任务时间为目标，建立多工序加工单元单轨约束下多移动机器人调度模型，设计遗传算法并采用MATLAB进行求解，给出不同机器人分配方案下的目标函数值和收敛情况。结果表明，采用所提出的调度方法对单轨多机器人服务范围进行规划能够减少调度时间、提高调度效率。     

评估设备激励特性的虚拟力方法研究

在结构声传播和声场响应研究中,往往需要以设备的激励特性作为计算模型的输入。若虚拟力作用下的结构响应与真实响应一致,可用虚拟力代替真实激励作为模型输入。文章在前人虚拟力模型的基础上结合改进的分部优化正则化方法,解决测量导纳矩阵的病态问题,提高虚拟力估算精度。文中通过电机模型实验对比了不同正则化方法下虚拟力对结构响应的重构误差,验证文中方法在虚拟力估算中的可行性和准确性。     

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BP神经网络的连续动作识别在清淤设备中的应用

在清淤作业中清淤设备的工作状况和能耗等级与设备所完成的动作密切相关,为评估清淤设备的这些参数,将核心的连续作业动作准确地从总作业过程中识别出来是重要的手段之一。将多个三维混合传感器分别安装于机械臂的各主要部分上,采集大量清淤作业时机械臂的运动数据,并建立挖斗型机械臂的模型。通过对数据进行分析,提出一种用于动作分割的复合特征。在完成动作分割的基础上,通过分析分割出的时间间隔内的连续动作,提出一种位移特征,并采用数据作为特征参数的BP(Back Propagation)神经网络进行动作判定。经过对试验数据验证,该方法的对于挖-移-卸这一连续动作的识别率达到98. 5%。     

基于中间产品专业化生产的造船生产成本控制

现代造船以中间产品专业化生产为特征。本文根据中间产品批量生产的单元生产策略,通过生产单元作业安排的数学描述导出生产单元的作业成本控制模型,从批量生产单元的中间产品成本控制问题入手,着重解决合理划分批量、组织每一批中间产品的生产,以及均衡地利用资源的问题,达到中间产品生产成本控制的目的。     

群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度研究

针对传统的船舶信息管理任务调度模型的调度平均等待时间长的问题,研究群智能优化算法的船舶信息管理任务批量流水调度模型。根据群智能优化算法理论,将调度过程中的船舶看作粒子,根据实际调度需求设定调度模型的参数。为缩短船舶调度平均等待时间,规划船舶调度的目标函数以及约束条件。计算粒子适应度,将粒子与任务分配一一映射,根据船舶可信度计算得到局部粒子最优解,更新粒子位置直至出现最优调度解,完成船舶信息管理任务批量流水调度模型的构建。通过与传统调度模型的对比仿真实验,验证构建的基于群智能优化算法的船舶调度模型能够缩短传统调度模型2/3的平均调度等待时间,提高了调度效率。     

基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法

针对现阶段舰船嵌入式系统,采用单一传统数据加密方法,存在安全性降低的问题。提出基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,通过利用3GR加密字串分割算法,对舰船关键数据加密源字串进行分割化运算。创建AEHA综合加密认证单元,对分割后的字串做精简数优化,加速认证。对比实验证明,提出的基于调度模型的舰船嵌入式系统关键数据反馈加密方法,能够快速对舰船嵌入式系统关键反馈数据进行实时瞬态加密,加密数据抗攻击性与反破解能力都优于传统加密方法     

面向海工生产调度问题的多智能体求解系统

设计面向海工项目多主体协商生产调度问题的多智能体求解系统架构,明确海工生产调度多智能体系统的协商机制和冲突消解策略,为问题的求解提供基础保障。此外,为增强智能体的推理决策能力,提高问题求解效率和求解精度,基于分层强化学习理论提出面向海工生产调度问题求解的学习模型与多智能体系统学习机制。在此基础上,开发面向海工生产调度问题的多智能体求解原型系统,进行实例验证,为在海工企业中进行实际应用提供可能。     

Optimization of integrated scheduling of handling and storage operations at automated container terminals

Increasing demand for containerization compels container terminals to improve their performance. Uncoordinated scheduling of operations is one of the main factors accounting for poor performance at automated container terminals (ACTs). To increase land utilization efficiency and lower operational times, a new storage system called the split-platform automated storage/retrieval system (SP-AS/RS) has been introduced for temporary storage of containers. This paper describes a multi-objective mixed-integer programming (MIP) model that is based on a combination of multiple interacting sub-tasks. It is aimed at optimizing the integrated scheduling of handling and storage operations in ACTs. The MIP model objective function is to minimize delays in the loading/unloading tasks of the cranes and the travel time of vehicles and platforms in the SP-AS/RS. At the same time, a simulated annealing algorithm (SAA) that provides near-optimal solutions for the problem in a reasonable computation time is appraised. The results of this study show that the objective function of the MIP model is, on average, 58 % lower than that of the non-integrated scheduling method. On the other hand, the best objective function values obtained by the SAA indicate only a 3.7 % disadvantage in comparison with optimal values determined by the MIP model, demonstrating that the SAA is able to provide near-optimal solutions for the integrated scheduling of handling and storage operations.     

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。     

An operational tanker scheduling optimization system: model implementation, results and possible extensions

In a previous article by the same authors, we described the operational, short term tanker scheduling problem, focusing on the Chevron Shipping Company case study. We developed a model for the scheduling situation and described an integer programming formulation for schedule optimization. In this paper, we describe the scheduling system implementation on the University of Michigan IBM 3090-600E computer. The system generates feasible schedules for each vessel and then uses integer programming to attempt to solve for the optimal overall schedule. Use of the system and the potential for cost savings is demonstrated with a realistic scheduling situation based on Chevron Shipping Company information.     

湘江船闸的过闸调度算法研究

船闸调度主要任务是确定排哪些船舶及其各自在船闸中相对位置,是一个多目标非线性规划问题。为解决此问题,首先建立调度数学模型,通过研究调度算法进行求解,试验证明船闸面积利用率比前期提高,工作效率得到改善。     

连续泊位调度与岸桥配置协同优化

连续泊位调度与岸桥配置协同优化是集装箱码头提升竞争力的关键因素.针对该问题构建一个混合整数规划模型,以构造算法为核心,通过调整船舶的分配次序,设计了一个新的启发式算法.通过VB6.0软件编程,进行了四组大规模仿真算例实验,结果显示60%的算例在新算法下可获得更优的解,平均改进7.37%,证明了模型和算法的有效性.     

An operational tanker scheduling optimization system: background, current practice and model formulation

We describe the operational tanker scheduling problem in detail, as it relates to Chevron Shipping Company. We review the literature and current Chevron practice. We develop a model for the scheduling situation, and describe an integer programming formulation for schedule optimization, including the feasible schedule generation process, for a realistic representation of the company scheduling practices.     

战场抢修多目标多分队调度优化研究

基于多目标的战场抢修分队调度优化问题一直以来是装备指挥管理部门关注的问题之一.通过约束转换,确立了采用遗传算法进行多目标优化调度的模型,并详细地说明了遗传操作方法的设计,实例验证了遗传算法在多目标多分队调度问题处理过程中的有效性.     

基于蚁群算法的港内集装箱运输调度模式研究

以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象，综合考虑港口多种装卸资源和流程，在船舶泊位占有时间确定的条件下，以装卸运输作业总成本最低为目标，提出单船装卸作业调度模型；用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真，并结合实际问题给出具体调度结果。此模型和方法考虑了生产效率和作业成本之间的平衡，保证以较低的成本完成规定作业。     

Optimal scheduling of block lifting in consideration of the minimization of traveling distance while unloaded and wire and shackle replacement of a gantry crane

Nowadays, shipyards are making every effort to efficiently manage their resources such as gantry cranes, transporters, and block stock yards. The scheduling of block lifting for a gantry crane has been manually performed by an expert shipyard manager for many years. Such a practice, however, can lead to an undesirably long time to produce scheduling plans. In addition, the quality of the scheduling plans may not be optimal. To improve the overall process, a block lifting scheduling system for a gantry crane was developed in this study by using optimization techniques. A block lifting scheduling problem was first formulated as a multiobjective optimization problem. For a gantry crane, minimization of the traveling distance while unloaded and wire and shackle replacement between block lifting was considered. An optimization algorithm based on the genetic algorithm was then proposed and implemented so as to solve the problem. To evaluate the efficiency and applicability of the developed system, the system was applied to an actual block lifting scheduling problem in a shipyard. Compared to results achieved by manual scheduling by an expert manager, the results of this work show that blocks can be more efficiently lifted by a gantry crane when the developed system is applied.