制造执行系统第二章概要.ppt

* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 2.3 基于GA的生产排程 遗传算法流程： 3.遗传算法构造与流程框图 2.3 基于GA的生产排程 生产排程问题描述 假设有某生产排程问题：某车间有M台机床，现有n个加工任务，每个加工任务有J道工序，如何排程能使总加工时间最短？ 4.生产排程问题的GA描述 制造任务定义 （“i”，“j”，“f”，“st”，“pt”） 字符“i”表示加工任务编号，“j”表示加工任务“i”的工序编号，“f”表示关联工序“j”的加工设备编号，“st”表示工序“j”在加工设备“f”上的开始加工时间，“pt”则表示工序“j”在加工设备“f”上的加工时间。 2.3 基于GA的生产排程 加工设备定义 （ “f”， “e”） 字符“f”表示加工设备编号，“e”表示该加工设备隶属的制造车间编号。 任务在设备间的运输时间定义 （ “f”，“f’”，“tt”） 字符“f”, “f’”表示加工设备的编号，“tt”表示任务在两设备之间的运输时间。 2.3 基于GA的生产排程 优化模型建立 调度约束 调度目标函数 左式的工程含义是：选取所有制造任务的完工时间的最大值，对该值做最小化操作，作为最终调度结果值。 2.3 基于GA的生产排程 资源约束： 表示在同一时间两道不同工序不能在同一设备上加工 2.3 基于GA的生产排程 染色体编码 2.3 基于GA的生产排程 适应度函数构造 以最小化调度时间为目标，设计如下适应度函数： 选择：对于选择算子，本算法采用轮盘赌方法。而根据适应度函数可得出，适应度值越小的个体，其生存空间越大。因此，为适应轮盘赌方法的选择概率计算方法，将适应度函数做如下变换： Fitness’=1/Fitness 指每个染色体的调度结果中最后一道工序的完工的最大时间。 遗传操作设计 2.3 基于GA的生产排程 交叉：对于选择算子，本算法采用两点交叉方案，其交叉逻辑如下图： 变异：由于被选择的待变基因对应于某一具体制造任务的具体某道工序的加工设备，因此，在变异时，算法控制其只能在该工序所对应的的可选加工设备集中进行选择变异。基于该变异方法，可提高算法的收敛速度。 2.3 基于GA的生产排程 求解终止条件 解码操作是将遗传算法的优化结果转化为最终的调度结果。影响调度结果的关键因素之一是调度规则的设计，不同的调度规则将导致不同的调度结果。 连续几代个体的最佳适应度之差小于设定的阀值： 解码操作 迭代循环代数超过设定的代数 调度规则分类 2.3 基于GA的生产排程 5.案例分析 假定有6个制造任务需在某制造车间加工，每个制造任务由6道工序构成，同时该车间包含6台机床，以最小化完成时间为调度目标。 初始条件与参数 2.3 基于GA的生产排程 2.3 基于GA的生产排程 结果分析 算法在第866代时收敛，右图为调度甘特图 2.3 基于GA的生产排程 同算法不同求解规模 5. GA的求解性能分析 2.3 基于GA的生产排程 同规模不同算法 2.1 零件加工任务的承接 2.2 工序图式模型、甘特图与生产排程 2.3 基于GA的生产排程 2.4 原材料与制造资源的准备 2、生产准备 制造执行系统 2.4 原材料与制造资源的准备 制造资源的定义： 1. 制造资源的定义与分类 制造资源是指完成产品整个生命周期的所有生产活动的软、硬件元素，包括了设计、制造、维护等相关活动过程中涉及的所有元素。 制造资源的分类： 2.4 原材料与制造资源的准备 2. 工件毛坯准备 毛坯的准备工作不仅影响毛坯的制造工艺及费用，而且也与零件的机械加工工艺和加工质量密切相关。 2.4 原材料与制造资源的准备 3. 工艺系统的硬资源准备 工艺系统的硬资源包括加工车间、库房、制造设备、以及其他基础设施等硬件资源。 Tips:工艺系统的硬资源准备为生产加工做好了基础的物质准备。 2.4 原材料与制造资源的准备 3. 工艺系统的损耗性资源准备 工艺系统的损耗性资源包括制造刀具、冷却液、润滑液等硬件资源。 Tips:工艺系统的损耗性资源准备为生产加工做好了其他辅助性、需求量动态变化资源的物质准备。 2.4 原材料与制造资源的准备 4. 工艺系统的软资源准备 工艺系统的软件资源包括制造技术、计算、系统、人力以及人员信息等。 Tips:工艺系统的硬资源准备为生产加工做好了基础的物质准备。 2.4 原材料与制造资源的准备 5. 车