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《齐鲁工业大学》 2019年
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基于复杂网络的多目标柔性制造优化研究

韩佳蓉  
【摘要】:在智能制造时代下,产品更新换代的速度加快,生产周期缩短,需求多样性增多,我国的制造企业面临着如何大幅提高生产效率,缩短生产周期,保证产品质量,降低生产成本获得更好的经济效益等问题。我国以往都是流程型、离散型等生产模式的制造企业,若想对其进行调度优化,需要利用各种算法优化来实现。大数据的普及、数据接收器的应用、计算机技术的增强为工业生产提供了大量可利用数据和数字化管理模式,这就迫使我国制造业的生产模式需要由离散型、流程型向数据驱动型转型。本文进行的具体工作主要有以下两点:其一,为了实现流程型工业向数据驱动型工业的转型,本文用多目标柔性作业车间生产过程的真数据,结合复杂网络理论,利用复杂网络建模的方法,建立了基于数据信息的多目标作业车间动态复杂网络模型。模型将数据信息作为节点,数据与数据之间的关系作为边,关系间的强弱作为边的权重,引入了时间上的动态变化,考虑到了不同时刻内部节点、边的动态演化。搭建的复杂网络模型从数据的角度反映实际多目标柔性作业车间的生产情况,利用网络特征参数证明了模型具有无标度的网络特性。通过无碱池窑拉丝工艺生产玻璃纤维的实例验证了模型的实用性,分析后发现存在着制约生产的关键瓶颈节点,这些关键瓶颈节点对生产的成本、效率、时间等诸多问题尤为重要。其二,为了寻找多目标柔性作业车间复杂网络模型中的关键瓶颈节点,本文将模糊多属性决策的模糊分析法和网络层次法相结合,得到模糊网络综合评价法。利用该方法对复杂网络模型中数据节点各类属性进行评价计算,得出数据节点各类属性在流程工业中占重要程度的权重大小。再把权重与节点实际属性值结合,得到排序靠前的关键瓶颈节点。最后用实例验证了该方法能够准确找到关键瓶颈节点,能较好的应用在多目标柔性作业车间,为下一步实现多目标柔性制造优化打下了基础。
【学位授予单位】:齐鲁工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F273;O157.5

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