城轨车辆混流双边装配线平衡问题研究

为了提高我国城轨车辆制造效率、降低制造成本,提出了城轨车辆混流双边装配线平衡问题研究.首先建立了以最小化成对工位数和最小化总工位数、装配线负荷均衡为目标的数学模型,然后研究了基于改进混合粒子群算法的求解方法,最后将该方法应用于企业实际装配线,通过仿真分析验证了该方法的有效性.     

第Ⅰ类双边装配线平衡问题的改进蚁群算法

为克服传统算法求解大规模双边装配线平衡问题计算时间长、性能不稳定的缺陷,针对第Ⅰ类双边装配线平衡问题,应用综合信息素搜索规则与全局信息素更新规则,提出了一种先产生任务排列序列、后按启发式分配规则产生可行解的蚁群算法,可有效脱离陷入局部最优解.用改进蚁群算法对30个不同规模的问题进行求解,并与标准蚁群算法和禁忌搜索算法进行了对比.结果表明:改进蚁群算法求出29个最优解,比普通蚁群算法、禁忌搜索算法分别能多求得6个和3个最优解;应用于汽车双边装配线算例,在保持平衡效率的条件下,改进蚁群算法计算时间为21.01 s,比普通蚁群算法减少了9.14 s,计算效率提高了30.3%.      

U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化

针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模...     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

考虑工作量平衡的餐饮垃圾多行程收运路线优化

城市餐饮垃圾的收运成本居高不下,严重阻碍了垃圾分类的推进。本文首先根据餐饮垃圾的产生及收运特点,划分不同的收运时段和频率,以均衡各个时段的收运量。其次,将城市餐饮垃圾的收运问题建模为带有时间窗的多行程车辆路径问题,并考虑驾驶员的工作量平衡约束。对于小规模问题,通过求解所建立的混合整数规划模型得到问题的最优解;对于大规模问题,针对多车多行程的问题特点,设计三维矩阵编码,提出混合自适应大邻域搜索算法。通过不同规模的算例验证了模型的正确性和算法的有效性。算例结果表明,增加不超过2%的收运成本能大幅度提高驾驶员之间的工作量平衡性。最后,采用大连市中山区的实例将本文所提算法与实际应用的优化算法进行比较发现,当使用不同的收运频率并考虑工作量平衡及城市路网的交通拥堵情况时,采用本文所提出的算法能降低14.3%的收运成本,减少12.7%的碳排放量,同时,将驾驶员之间的工作平衡性提升57.3%。     

多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法

针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.      

基于多目标遗传算法的低温共烧陶瓷电路板典型结构优化

在热环境中,低温共烧陶瓷电路板会出现相当大的热应力和形变,造成它的表面出现裂纹,严重影响其使用功能.为此,提出了基于多目标遗传算法的典型电路板结构优化研究.在热环境中,热分析低温共烧陶瓷电路板典型结构,并在热分析的基础上,分析优化典型结构中易形变的部位,达到减小其热应力的目的,以提高在热环境中电路板的力学特性,改善其力...     

随机时变车辆路径问题的多目标鲁棒优化方法

车辆路径问题 （vehicle routing problem,VRP） 是物流配送的核心问题之一,为了提高物流配送的时效性,在传统VRP模型的基础上,同时考虑了路网交通状态的时变性和随机性,基于最小最大准则,提出了一种带硬时间窗的随机时变车辆路径问题 （stochastic time-dependent vehicle routing problem,STDVRP） 的多目标鲁棒优化模型. 设计了一种非支配排序蚁群算法 （non-dominated sorting ant colony optimisation,NSACO）,求解STDVRP多目标优化模型;通过测试算例,对比分析了NSACO算法与改进型非支配排序遗传算法 （non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II）. 研究结果表明:对于车辆数最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均车辆数比NSGA-II算法小3.33%;对于最坏行程时间最小的Pareto边界解,NSACO算法的平均最坏行程时间比NSGA-II算法小17.49%.      

基于IE理论改善装配线平衡问题

将工业工程有关理论运用在企业生产管理中,通过实例阐述了某企业转向架装配生产线平衡改善的基本方法思路.结合生产线实际问题进行了系统分析,提出了可行的改善方案,并对改善前后的方案进行对比分析,达到了提高生产线平衡率,提升产能的目的,实际效果明显.     

A Heuristic Method for Two-sided Assembly Line Balancing Problem

A two-sided assembly line is typically found in plants producing large-sized products. Its advantages over a one-sided line and the difficulties faced in two-sided line balancing problems were discussed. A mathematical model for two-ALB problem was suggested. A modification of the “ranked positional weight” method, namely two-ALB RPW for two-ALB problems was developed. Experiments were carried out to verify the performance of the proposed method and the results show that it is effective in solving two-sided assembly line balancing problems.     

空压机装配生产线平衡的研究和改善

从生产线平衡理论出发,以某空压机装配线为研究对象,运用作业测定技术中的时间研究方法,测定了流水线各工位作业时间,找出影响流水线生产能力的瓶颈工位,运用"5W1H"提问技术分析流水线存在的问题,根据ECRS(取消、合并、重排、简化)原则及流水线平整理论设计了流水线平整方案,新方案的实施使生产线平衡率和生产能力得到较大提高。     

双离合变速器装配线的优化与仿真

基于Flexsim仿真软件对格特拉克公司的双离合变速器装配线进行优化改造。首先,建立该装配线的初始模型,通过运行初始模型,输出统计结果。从初始模型的结果中发现装配线存在一些问题,包括产能不能达到要求、设备和人员的利用率不够充分、装配线存在堵塞和不平衡等。针对这些问题,提出对于装配线在布局、工序、设备、工艺和人员等几方面的可行性改善方案。通过对不同投产顺序的混流生产方式建立模型、仿真并得到最优投产顺序。建立改善后的仿真模型、运行并输出改善后的统计结果。最后通过比较优化前、后的统计数据,计算优化后的线平衡率,可以发现,使用Flexsim可以对生产线进行改善,从而减少成本,缩短工期,能够较快实现对生产线的优化,按时完成客户的订单,使企业获得更多的效益。     

求解拆卸线平衡问题的改进人工蜂群算法

大规模拆卸线平衡问题（disassembly line balancing problem,DLBP）是NP完全问题。为克服传统算法求解DLBP搜索过于随机、易于早熟,且求解难度随任务规模的增加呈指数级增长等不足,构建了基于最小化工作站、均衡负荷、尽早拆卸有危害和高需求零部件的DLBP多目标优化模型,在此基础上,提出了改进人工蜂群算法。该算法包括以下4个阶段:在初始解生成阶段,引入危害指标和需求指标,提升算法收敛性能;在雇佣蜂搜索阶段,采取可变步长搜索策略,增加对较优解的搜索深度,加速淘汰劣解;在观察蜂搜索阶段,采用常规搜索与蠕动搜索相结合的混合搜索策略;在侦察蜂搜索阶段,构造了基于分布估计的搜索策略,引导搜索过程。应用本文算法对70个测试问题进行求解,其中65个求得了最优解,寻优率为92.86%;对10个任务实例求得最优解的需求指标为9730个,比蚁群算法减少了360个;52个任务实例的开启工作站数目、平滑率和拆卸成本3项指标均取得了更优的结果,求解较大规模问题的性能显著提升。      

一种装配式无障碍坡道设计的研究

对于城市道路建设来说,无障碍坡道是其中必不可少的一部分,随着建设理念的进步、规范的完善,无障碍坡道对交通使用者的影响也日益增大。根据目前沈阳市无障碍坡道设计、施工中遇到的问题和经验,对一种新型的装配式无障碍坡道进行了研究,将预制混凝土模块进行现场拼装,可以有效的保证施工质量、简化设计、降低造价。     

带轴重约束货物平衡装载问题优化研究

针对考虑轴重约束集装箱卡车货物优化装载问题,建立以最大化装载率和负重心偏离度为目标,以平衡及轴重为约束条件的数学模型,设计改进型贪婪自适应搜索算法（IGASP）对问题进行求解.算法先基于启发式方法构造布局方案,再结合重心边界条件分析对获得方案进行可行性分析,对违反约束装载率较高的方案提出了两种重心调整的方法,进而将有关过程融入贪婪自适应搜索形成解的改进机制实现问题优化求解.基于现实算例的试验分析,证明所提方法求解带轴重约束货物平衡装载问题具有较好效果.     

某越野型车内饰装配线工艺设计优化

以某越野车总装车间内饰装配线为研究对象,详细设计了内饰装配线的产品结构、车位长度、装配线宽度、装配节拍等主要参数,生产节拍由原来的54 min缩短到平均每台38 min,公司车型产量提高到年产量4 500辆份,缩短了内饰装配线生产节拍,提高了生产线装配效率。