基于数字孪生的船舶管件加工生产线柔性管控系统

针对现有船舶管件加工在生产管理、调试和生产线柔性管控等方面的不足,利用数字孪生技术,进行船舶管件加工生产线虚拟模型构建、虚实生产线同步行为设计、虚实生产线交互接口设计、信息分析和生产线柔性管控等方面研究,设计开发基于数字孪生的船舶管件加工数字化生产线柔性管控系统,实现船舶管件加工生产线自动生产和远程管控等。该系统可为其他离散型制造生产线建设和管控系统设计提供借鉴。     

新模式下的船舶管件生产方法研究

讨论在虚拟设计和信息化条件下推进船厂管件生产流程重组、车间布局优化、作业计划信息化、工程并行等先进的现代生产管理模式,提出实行管工车间流程再造的办法,以达到降低生产成本、提高质量及速度等目标。     

大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化

为解决常规船舶网络信息传输方法传输稳定性较低的不足,提出了大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,基于多进程的船舶网络信息传输整合,优化船舶网络通信PCI地址映射机制,改善船舶数据传输信息的打包方式,完善船舶无线网络信息传输协议,实现大数据资源调度下船舶网络信息传输方法优化,实验数据表明,提出的船舶网络信息传输方法较常规传输方法,传输稳定性提高25.71%,适合于大数据资源调度下的船舶网络信息传输。     

基于虚拟流水的多重约束环境下船体分段车间动态调度

提出了固定位置分段生产和流水式的作业模式结合的分段虚拟流水式建造模式,分析了分段作业-人员-工具-物料-场地多关联约束下的资源调配机制。考虑时间-空间-资源等多重约束,给出了一种基于虚拟流水线生产模式的人员调度算法和场地调度算法,同时以某船厂的实际场地布局和生产建造数据为案例进行了分析讨论。结果表明,提出的算法能够较好的适应分段调度过程的多重约束、动态调整等特点,较大幅度提高分段建造资源的利用效率。     

造船生产中车间作业调度的优化与仿真

针对造船生产的特点,提出利用EXTEND仿真软件及其遗传算法模块对车间作业调度问题进行优化和仿真的方法,为解决这类生产计划与调度问题提供新的方法和途径。     

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。     

约束理论在船舶生产组织中的应用探讨

介绍了约束理论及其应用情况 ,分析了目前我国船舶制造企业生产过程中存在的问题 ,对约束理论在船舶生产和制造过程中的应用进行了探讨 ,并分析了其意义。     

复式航道条件下的港口船舶调度优化

随着海港航线基础设施的不断建立和完善,怎样最优化运用这些硬件资源已成为当务之急。目前,海港航线主要有三个形式,依次是：单向、双向、复式航线。而海港轮船调度优化模式目的就是根据航线特性,给出经济合理、环境友好的轮船调度方法。根据此目的,本文系统分析了在单向、双向、复式航道条件下的调节问题,并主要采用了单程航线方法,以总调节时刻最少和轮船总等候时刻最少为目标函数,同时充分考虑了安全、高效性和公平性,统筹利用航线条件和锚泊地资源,形成了轮船调度优化的数学模型,然后再通过多目标遗传算法解决问题。根据对单向航线的模拟实验结果得到,与先进先出的调度方式比较,船舶进出港能力切换频次和总调度时间都大大降低,可以证明了该方式的安全、高效性和可操控性,它不但可以用来支撑E-航海构建理论,还可以为未来的大型船舶交通组织及海事业务发展提供理论基础。     

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。     

云计算环境下船舶网络数据资源调度系统设计

在云计算环境下,目前船舶数据资源调度系统存在数据资源调度配准度较低的问题。针对这一问题设计云计算环境下船舶网络数据资源调度系统。首先设计系统的整体调度结构,其次设计船舶网络数据资源特征管理模块,通过资源管理器将数据分流分类,增添船舶网络数据资源干扰滤波处理模块设计,实现数据资源干扰滤波处理,保证数据资源调配准确,最后设计船舶网络数据资源调度模块,完成数据资源调度以此实现系统设计。通过仿真实验,对船舶网络数据资源调度系统与传统数据资源调度系统配准度进行对比,证明设计系统具有优越性。     

船厂管子车间的动态调度方法仿真研究

作为造船企业生产组织中最为重要的加工环节之一,管子的生产及配套进度在很大程度上影响着船舶制造的生产效率。本文在制订初始静态生产计划的基础上,重点分析了船厂管子车间生产中的异常事件及其对生产计划产生的影响和应对策略,应用虚拟仿真技术,对车间交互式操作管理和生产计划的实时动态调整方法进行研究。结果显示该方法能够顺利完成发生异常事件时船厂管子车间的动态调度工作,较静态系统更适用于生产实际。     

基于大数据的船舶网络数据资源调度模型构建

船舶数据设备种类在不断增加,目前船舶数据调度方法在实际应用存在调度量低且精准度差的情况。因此对基于大数据的船舶网络数据资源调度模型进行构建,通过对模型特点分析后,进行大数据船舶网络数据资源调度模型构建,模型通过对大数据相似度进行计算后对数据中干扰进行过滤,对过滤后数据进行子任务量分配,从而对整体数据定义分类,最终实现分类后的大数据调度。通过仿真实验,对船舶网络大数据资源调度模型与传统船舶网络数据调度方法的数据调度总量以及数据调度精准度进行对比,证明模型构建的有效性。     

蚁群和粒子群优化融合算法在船舶网络资源调度中的应用

在互联网技术高速发展的今天,网络互联技术已经被广泛应用在船舶的自动化控制领域,通过集中化的网络资源管理,船员可以有效地对船舶上的电力系统、导航系统和通信系统进行资源调度,从而达到最优化的水平。本文从船舶的实际控制需求出发,结合最新的人工智能技术——蚁群和粒子优化融合技术,对船舶网络资源进行数学模型的构建。并结合粒子群优化融合算法对蚁群网络的空间布局进行优化,从而使船舶的网络资源在动态调整中达到平衡。仿真结果表明,经过蚁群和粒子群融合算法优化过的船舶网络资源调度效率更高,具有很好的实际应用前景。     

多资源约束下船闸施工网络计划的仿真与优化

船闸施工量庞大、涉及资源多、各工序交错复杂,仅凭人脑经验很难站在全局的角度制定科学、精确的施工计划。在多资源约束下,对船闸施工网络计划仿真建模和资源均衡优化方法进行研究。在分析典型船闸施工流程设计和施工空间划分的基础上,建立典型船闸工程施工网络计划仿真模型和多资源约束下船闸施工网络计划"工期固定-资源均衡优化"的数学模型,设计相应的遗传算法,并通过实际工程进行验证。结果表明,此模型和算法可行、有效,解决了多资源限制下的船闸施工网络计划资源均衡优化问题,为船闸施工进度、资源以及成本管理提供科学有力的依据。     

专业化集装箱码头船舶柔性靠泊与岸桥动态调度的建模与仿真

船舶柔性靠泊和岸桥动态调度是当前专业化集装箱码头运作管理的主要模式。针对该模式的特点,以上海洋山深水港四期工程为例,应用Auto Mod建立了集装箱码头船舶柔性靠泊与岸桥动态调度的仿真模型。通过仿真分析获得了设计方案的评价数据,为决策提供参考依据。     

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。     

基于多种群混合遗传算法的车间实时调度系统

针对某船厂管子加工车间的实际情况,采用动态柔性调度技术,构建实时反馈调度模型,建立基于多种群混合遗传算法的车间实时调度系统,把动态连续的调度问题变成分块的静态调度问题,使动态问题静态化.针对调度问题的求解特点,提出基于多种群粒子群的混合遗传算法的任务调度算法.运用上述理论和算法,通过仿真和实际应用,结果表明该实时调度系...     

网络优化调度算法在船舶大数据通信中的应用

船舶通信数据量的激增,导致船舶通信障碍加大,为了有效降低船舶大数据通信阻隔,设计基于网络优化调度算法,提出了新型船舶大数据通信技术。读入原始通信数据,根据数据链条进行数据拆分,实现网络优化调度,提取当前通信数据负载量,应用中央分配算法,执行中央通信任务分区,确保各分区负载均衡,改变传统通信框架,优先执行分区内通信函数,重新进行线程规划,并将通信传输作为单独线程连接通信终端,实现船舶大数据通信。通过实验数据可以确定,应用网络优化调度算法后的大数据通信技术,比传统通信技术任务执行内存提高了27%,数据并发量提高23%,可以有效缓解当前通信阻隔。