平行軸齒輪箱裝配線體系結構及優(yōu)化技術研究.pdf

1、隨著經濟全球化的發(fā)展，尤其是在當前全球“工業(yè)4.0”的背景下，一場以智能制造為主導的第四次工業(yè)革命正在醞釀。然而，新的技術醞釀著新的挑戰(zhàn)與機遇，為了適應更加動態(tài)多變的市場需求，中國的制造產業(yè)面臨著巨大的競爭壓力。
　　本論文針對平行軸齒輪箱裝配線自動化程度低、裝配方式現代化程度低的現狀，進行平行軸齒輪箱裝配生產線體系結構及優(yōu)化技術研究，主要包括車間布局優(yōu)化和車間調度優(yōu)化。本文的主要研究工作包括以下幾個方面：
　　1、研究了車

2、間布局優(yōu)化問題，科學合理的車間布局對提高車間生產效率、減小生產成本具有重要意義，是實現高效調度優(yōu)化的基礎與前提。針對平行軸齒輪箱裝配車間布局問題，對車間布局的基本形式和綜合評價指標進行了闡述和總結。對平行軸齒輪箱裝配線的體系結構進行了分析和概括，包括車間生產單元組成、生產單元功能分析、裝配過程分析和裝配工具分析。采用了SLP法進行車間布局設計，根據SLP法的基本要素對平行軸齒輪箱裝配車間的基本布局形式、物流關系、非物流關系、綜合關系和單

3、位位置相互關系等做了分析，最后得到了車間布局的相對位置示意圖。
　　2、研究了經典遺傳算法在單目標作業(yè)車間調度問題下的應用。對經典遺傳算法在車間調度中的編碼、適應度函數、遺傳算子等要素進行了闡述。最后對平行軸齒輪箱裝配車間進行了分析，建立了簡化的生產調度模型，并在MATLAB中進行了仿真實驗，驗證了算法的有效性。
　　3、針對機器隨機故障下的柔性作業(yè)車間調度問題，提出了一種兼顧調度魯棒性與穩(wěn)定性指標的改進兩階段多種群遺傳算法

4、。算法采用基于工序和機器的雙層編碼方式，并根據機器故障概率插入空閑時間；設計了基于非線性排序的輪盤賭法選擇算子、改進的RPOX交叉算子和互換變異算子；在算法的第二階段采用多種群自適應遺傳算法，實現針對子目標和綜合目標的分別進化，提高了算法的搜索效率，保證了算法的收斂性。最后的仿真結果表明了該算法的有效性與先進性。
　　4、在改進的兩階段多種群遺傳算法上進一步提出了融合了禁忌搜索算法的混合遺傳禁忌搜索算法，利用禁忌搜索的思想來改造遺