1 简介
目前经济全球化不断加强,企业都在追求成本优势。机械产品装配作为生产过程的最后一个环节,在生产中起到至关重要的作用。尤其对于结构与装配工艺复杂的机械产品,在装配过程中存在各种不确定因素,因此制定出合理的装配调度方案有利于提高机械产品的生产效率,提高企业竞争力和效益。机床生产装配工艺复杂、生产制造周期长。如何提高机床制造的生产管理水平,缩短复杂机床产品的制造周期,提高机床生产的准时交付能力,是当前非常紧迫的研究课题。车间调度是一项非常有效的提高生产效率的管理手段,通过选择不同的加工机器,改变加工次序,在不引进新设备的情况下,实现快速生产。传统的调度管理方法已很难满足顾客的个性化需求,为了追求机床制造业装配的合理性、高效性,能够灵活地生产适应各种需求的高质量产品,降低生产制造成本,提高准时交付率,加快库存资金周转,以获取企业效益最大化。本文主要研究内容如下:(1)对数控激光切割机床生产的国内外研究现状进行概述,简要介绍目前装配混合流水车间和模拟退火算法的研究现状。(2)以A公司机床装配车间为研究对象,分析了目前A公司机床装配生产线的运行情况。确定优化需求为装配时间最短,统计传统调度不同型号机床不同工序装配时间,建立机床装配调度的混合流水生产线。(3)分析了模拟退火算法的优缺点,结合所建模型,求解出混合流水车间装配调度模型。运用Matlab建模软件进行仿真。
2 部分代码
clc;
clear;
close all;
%% Problem Definition
model=CreateModel();? ? ? ? % Create Model of the Problem
CostFunction=@(q) MyCost(q,model);? ? ? ?% Cost Function
nVar=model.nVar;? ? ? ? % Number of Decision Variables
VarSize=[1 nVar];? ? ? ?% Size of Decision Variables Matrix
%% SA Parameters
MaxIt=100;? ? ? % Maximum Number of Iterations
MaxIt2=25;? ? ? % Maximum Number of Inner Iterations
T0=10;? ? ? ? ? % Initial Temperature
alpha=0.97;? ? ?% Temperature Damping Rate
%% Initialization
% Create Initial Solution
x.Position=CreateRandomSolution(model);
[x.Cost, x.Sol]=CostFunction(x.Position);
% Update Best Solution Ever Found
BestSol=x;
% Array to Hold Best Cost Values
BestCost=zeros(MaxIt,1);
% Set Initial Temperature
T=T0;
%% SA Main Loop
for it=1:MaxIt
? ? for it2=1:MaxIt2
? ? ? ??
? ? ? ? % Create Neighbor
? ? ? ? xnew.Position=CreateNeighbor(x.Position);
? ? ? ? [xnew.Cost, xnew.Sol]=CostFunction(xnew.Position);
? ? ? ??
? ? ? ? if xnew.Cost<=x.Cost
? ? ? ? ? ? % xnew is better, so it is accepted
? ? ? ? ? ? x=xnew;
? ? ? ? ? ??
? ? ? ? else
? ? ? ? ? ? % xnew is not better, so it is accepted conditionally
? ? ? ? ? ? delta=xnew.Cost-x.Cost;
? ? ? ? ? ? p=exp(-delta/T);
? ? ? ? ? ??
? ? ? ? ? ? if rand<=p
? ? ? ? ? ? ? ? x=xnew;
? ? ? ? ? ? end
? ? ? ? ? ??
? ? ? ? end
? ? ? ??
? ? ? ? % Update Best Solution
? ? ? ? if x.Cost<=BestSol.Cost
? ? ? ? ? ? BestSol=x;
? ? ? ? end
? ? ? ??
? ? end
? ??
? ? % Store Best Cost
? ? BestCost(it)=BestSol.Cost;
? ??
? ? % Display Iteration Information
? ? disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it))]);
? ??
? ? % Reduce Temperature
? ? T=alpha*T;
? ??
? ? % Plot Solution
? ? figure(1);
? ? PlotSolution(BestSol.Sol,model);
? ? pause(0.01);
? ??
end
img =gcf;? %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img1.png')? ? ? ? ?%即可得到对应格式和期望dpi的图像
%% Results
figure;
plot(BestCost,'LineWidth',2);
xlabel('Iteration');
ylabel('Best Cost');
grid on;
img =gcf;? %获取当前画图的句柄
print(img, '-dpng', '-r600', './img.png')? ? ? ? ?%即可得到对应格式和期望dpi的图像
3 仿真结果
4 参考文献
[1]卢杭. 基于改进模拟退火算法的机床装配车间调度研究.
