基于遗传算法的绿色制造车间调度优化研究开题报告

 2021-11-23 09:11

1. 研究目的与意义(文献综述)

研究目的和研究意义

众所周知,中国是一个制造大国。制造行业作为我国基础行业之一,为我国国民的便利生活提供了有力的支撑。然而随着人们生活水平的提高以及需求的多样化,制造业的一个大热趋势便是个性化生产,根据顾客需求调整产品的外观性能等等,所以在多品种小批量生产成为主流的当下,如何处理好生产车间调度的问题成为了车间改善的一大热门。然而近年来,从消失的冰山到澳洲山火到境外蝗灾都在启示我们,只有敬畏自然和保护环境,我们才能安然无恙地继续发展我们的工业。所以,我们开始研究考虑绿色指标的车间调度问题,而这一问题因涉及因素很多,可以说是NP-hard问题,所以学者开始考虑用智能优化算法求解复杂车间绿色调度问题。

铸造作为现代制造业的基础工艺之一,被广泛地用于汽车,冶金以及航空航天领域的各类装备零部件中,根据统计数据,铸件在一般机械设备中占比40%以上,而在重型机械设备中可以达到80%以上的占比。然而在我国铸造生产过程中,仍然存在高消耗,高污染和低产出的问题。而作为现代化制造模式,绿色制造旨在保证产品功能与质量,降低生产成本,提高生产效益,同时减少环境污染与能源浪费,实现经济指标和绿色指标的协同优化。绿色车间调度是绿色制造的重要环节,比传统调度问题的求解难度更高,更具学术研究意义和工程应用价值。绿色车间调度通过资源分配、操作排序和运作模式的合理优化,实现增效、节能、减排、降耗。

基于以上背景,本研究从铸造生产过程中的任务调度和绿色制造这两个方向切入,尽可能在节能减排的考虑上,对整个铸造生产过程体系进行精细化资源分配调度,在现有资源的基础上实现产能最大化,制定出科学合理的调度方案。与此同时,生成的生产调度方案能够使权责精细到个人和机器,不仅保证了生产过程的有序有效,也能最大限度的节约资源,提高效率。

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2. 研究的基本内容与方案

研究内容与总体结构

研究的主要内容是当前柔性作业车间调度问题的进展,绿色车间调度通过资源分配,操作排序和运作模式的合理优化,实现增效,节能,减排,建立一个多目标低碳调度模型,利用智能优化算法对模型进行求解,最后得到可行解。

第一章对选题的来源、目的以及研究意义进行解释,分析研究现状,简介全文内容。

第二章首先对FJSP类问题进行介绍。分析FJSP类问题的问题特性,提出遗传算法框架。设计相应优化策略求解标准算例集合,验证算法框架的求解能力与求解效率。

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3. 研究计划与安排

第一周到第三周:完成开题报告和英文翻译

第四周到第八周:完成总体方案

第九周到第十一周:完成系统设计

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4. 参考文献(12篇以上)

  1. Gupta, J.N.D., A. Majumder and D. Laha, Flowshop scheduling with artificial neural networks. 2019.

  2. Costa, M.R.C., J.M.S. Valente and J.E. Schaller, Efficient procedures for the weighted squared tardiness permutation flowshop scheduling problem. 2019.

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