可配置订单下产品族设计和流水线构型设计协同优化方法

    公开(公告)号:CN118195557B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410614174.0

    申请日:2024-05-17

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种可配置订单下产品族设计和流水线构型设计协同优化方法,包括:S1:可配置订单获取,S2:获取产品集合及可重构设备信息,S3:基于Stackelberg博弈模型进行产品族设计及可重构流水线构型设计双层博弈模型构建,S4:根据双层规划固有的决策机制,采用嵌套遗传算法对双层博弈模型进行求解,输出产品族分组及构型设计方案;本发明的优点:结合产品族设计与构型设计,将产品系列的变化和制造系统构型的变化能力同步适配,以及通过对可配置订单需求进行拆分,将产品分为标准化部件及差异化部件进行分类管理,从而降低总体生产成本,提高生产线的灵活性和适应性。

    基于单车定额和当量物流量的物流资源智能在线核算方法

    公开(公告)号:CN117611226A

    公开(公告)日:2024-02-27

    申请号:CN202410086777.8

    申请日:2024-01-22

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于单车定额和当量物流量的物流资源智能在线核算方法,包括以下步骤:步骤S1:核算基础数据生成;步骤S2:物流资源核算模型构建;步骤S3:日生产计划下基于零件单车定额确定资源任务量;步骤S4:不同场景下任务量转化当量物流量;步骤S5:物流资源单位作业能力标定;步骤S6:基于当量物流量估算作业总时长;步骤S7:物流资源规划值智能化在线核算;本发明的优点是:实现全要素多场景的物流资源的精益核算和动态变更,用以指导工厂物流资源规划透明化和数字化,同时为工厂精益管控物流成本提供业务依据和技术方法指导。

    柔性作业车间AMR路径规划与生产调度的协同优化方法

    公开(公告)号:CN116523165B

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202310792405.2

    申请日:2023-06-30

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于生产调度技术领域,尤其涉及一种柔性作业车间多AMR路径规划与生产调度的协同优化方法,方法为:获取调度资源信息,初始化算法参数,确定初始种群,计算种群的多样性和每个个体的适应度,自适应确定交叉和变异概率,选择、交叉、变异操作,合并获得新种群,计算适应度和多样性,重复操作直至达到最大迭代次数,获得适应度值最低的最优个体,进行解码,获得最佳集成调度方案以及每一个工序的无冲突运输路径;本发明考虑智能车间内运输与生产活动之间强烈的耦合关系,融合Dijkstra最短路径和基于强化学习的自学习遗传算法构建一个双层的算法框架,协同决策了AMR与机器的集成调度以及AMR无冲突路径规划的问题。(56)对比文件孙宝凤等.第 II 类机器人混流装配线的平衡与排序联合决策《.浙江大学学报 (工学版)》.2022,全文.钟慧超.基于强化遗传算法的车间调度方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2020,全文.

    可配置订单下产品族设计和流水线构型设计协同优化方法

    公开(公告)号:CN118195557A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410614174.0

    申请日:2024-05-17

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种可配置订单下产品族设计和流水线构型设计协同优化方法,包括:S1:可配置订单获取,S2:获取产品集合及可重构设备信息,S3:基于Stackelberg博弈模型进行产品族设计及可重构流水线构型设计双层博弈模型构建,S4:根据双层规划固有的决策机制,采用嵌套遗传算法对双层博弈模型进行求解,输出产品族分组及构型设计方案;本发明的优点:结合产品族设计与构型设计,将产品系列的变化和制造系统构型的变化能力同步适配,以及通过对可配置订单需求进行拆分,将产品分为标准化部件及差异化部件进行分类管理,从而降低总体生产成本,提高生产线的灵活性和适应性。

    柔性作业车间AMR路径规划与生产调度的协同优化方法

    公开(公告)号:CN116523165A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310792405.2

    申请日:2023-06-30

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明属于生产调度技术领域,尤其涉及一种柔性作业车间多AMR路径规划与生产调度的协同优化方法,方法为:获取调度资源信息,初始化算法参数,确定初始种群,计算种群的多样性和每个个体的适应度,自适应确定交叉和变异概率,选择、交叉、变异操作,合并获得新种群,计算适应度和多样性,重复操作直至达到最大迭代次数,获得适应度值最低的最优个体,进行解码,获得最佳集成调度方案以及每一个工序的无冲突运输路径;本发明考虑智能车间内运输与生产活动之间强烈的耦合关系,融合Dijkstra最短路径和基于强化学习的自学习遗传算法构建一个双层的算法框架,协同决策了AMR与机器的集成调度以及AMR无冲突路径规划的问题。

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