基于遗传算法的制造系统虚拟设备布局设计

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制造系统设备布局设计是工业工程领域中最重要的研究内容之一,布局设计的好坏关系到工厂的生产效率、厂房的利用率、人力物力的合理配置等,从而很大程度影响到企业的总体效益。传统的设备布局主要依靠布局设计者的经验,缺乏科学的理论分析和计算,布局成本高、周期长。本文的目的就是研究能更好的进行制造系统设备布局设计的新的理论和方法。首先,本文对设备布局问题进行了详细的分析和综述,总结了设备布局问题的主要要素以及布局的一些基本原则,给出了制造系统设备布局设计的主要流程。接着,本文根据实际情况将设备布局归纳为六种基本类型,进而又将设备布局抽象为单行布局和多行布局两种类型,然后分别建立起优化的线性布局数学模型。在此模型基础上,本文研究了遗传算法在设备布局求解中的应用。本文详细的研究了遗传算法在设备布局求解中的求解策略和求解步骤,并给出了一个算法求解的实例。计算表明本文采用的遗传优化算法切实可行,有较高的搜索效率。最后,本文建立了一个基于虚拟仿真平台的集成布局设计框架。首先,指出了本布局设计框架的设计思想和优点;然后详细的论述了系统框架的组织结构和各模块的功能实现。本集成布局设计系统支持相对完整的布局设计过程,借助虚拟仿真技术提供的人机交互功能进行动态布局,从而可以弥补通过建模求解布局的不足,充分利用布局专家的经验对建模求解结果进行实时动态的调整和优化,减少实际布局的成本和时间。本文最后在商业软件Deneb/ENVISION基础之上,通过二次开发实现了一个设备布局设计原型系统。实际工程应用实例表明,综合了建模遗传求解与人机交互布局的新方法大大优于传统经验布局模式,从而验证了本文的研究成果具有一定的理论和现实意义。
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