动态事件下多目标柔性喷涂车间调度问题研究.pdf

摘要

摘要

随着汽车工业的不断发展，单一车型的汽车喷涂车间已不能完全满足市场需求。为

满足客户的个性化需要，将多种车型喷涂线集成为一个柔性化喷涂系统的方式得到广泛

应用。在柔性喷涂车间生产过程中，为了同时提高制造工业的柔性和生产效率，需要对

柔性作业车间调度问题进行研究。现有的车间调度问题优化方法主要集中在静态问题和

简化的作业车间环境，往往不能适应实际车间的动态特征。因此，为了满足柔性喷涂车

间在动态事件下的调度性能，针对机器故障、紧急订单插入等动态事件发生时柔性喷涂

车间的调度模型与优化方法展开研究。主要研究内容如下：

(1)YPlantSimulation

分析公司汽车柔性喷涂车间生产工艺与工位布局，利用搭建

柔性喷涂车间仿真模型，针对柔性喷涂车间的实际生产过程进行静态调度仿真，并分析

机器故障和紧急订单插入等动态事件发生对喷涂车间原调度方案产生的影响；

(2)针对喷涂车间作业中机器故障和紧急订单插入这两种动态事件，建立了以最大

完工时间、机器最大负荷和机器总负荷为目标的多目标动态柔性喷涂车间调度数学模型，

在此基础上结合约束条件建立每种动态事件下的重调度机制；

(3)BASPSO

基于动态事件下的重调度机制，采用基于天牛须有哪些信誉好的足球投注网站（）的粒子群算法（）

对柔性喷涂车间调度模型进行优化求解，并针对工序排序和机器排序两部分设计了特定

的交叉和变异操作以实现个体进化，在反向世代距离和超体积两种测度下与多目标粒子

群算法、二代非支配排序遗传算法进行仿真对比，验证了BAS-PSO在求解多目标问题

时的有效性；

(4)以Y公司汽车柔性喷涂车间的生产调度为背景，结合不同动态事件的分布特性，

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生成×、×、×、×四种不同规模的柔性喷涂车间调度问题测试算例，

并基于测试算例进行数值实验。结果表明BAS-PSO相比于多目标粒子群算法、二代非

支配排序遗传算法，可以在动态事件发生时更加有效地解决多目标柔性喷涂车间调度问

题。

关键词：动态事件，柔性喷涂车间，多目标优化，重调度，BAS-PSO

I

盐城工学院硕士学位论文

Abstract

Withthecontinuousdevelopmentoftheautomotiveindustry,asinglecarspraypainting

workshopcannolongerfullymeetmarketdemand.Inordertomeetthepersonalizedneedsof

customers,theintegrationofmultiplevehiclesprayinglinesintoaflexiblesprayingsystem

hasbeenwidelyapplied.Intheproductionprocessofflexiblesprayingworkshops,inorderto

simultaneouslyimprovetheflexibilityandproductionefficiencyofthemanufacturing

industry,itisnecessarytostudytheFlexibleJobShopSchedulingProblem(FJSP).The

existingoptimization