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[建模教程] 2018-B3:智能 RGV 的动态调度策略

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-9-27 10:53 |只看该作者 |倒序浏览
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    2018-B3:智能 RGV 的动态调度策略

    8 ^9 X4 R: z; g" C5 V0 U" `" g5 e1 f" G# L$ B- T; `

    4 z+ Q3 _* f, i3 O7 `5 B; p1 U3 W本文根据题目给定的智能加工系统及系统作业参数,针对一道工序物料加工作业、
    7 {. \5 p0 Z9 p) `* f- [, Q两道工序物料加工作业、作业中故障处理等三种情况,建立数学模型,分别给出了相应$ L. |/ R  _# t' }: p0 p
    的 RGV 最佳调度策略。
    ! W1 u6 B2 P5 G) B  Z! \针对一道工序物料加工作业的情况,本文设计当 RGV 完成当前指令后若未接收到0 E+ \7 g- n; n& n
    任何 CNC 的上料需求信号,RGV 将会根据调度模型立即判别执行一次移动指令,移动% h1 J2 z, |% S5 W0 N
    到下一步发出上料需求信号的 CNC 前。并将作业效率最佳问题转换为一班次 8 小时内6 H) r6 e8 ]0 ?2 k( l0 }0 m
    CNC 处于工作状态总时间最长,并假设 RGV 具有短时间的记忆储存功能,能够记录与  T' i6 o$ ]9 a7 d, z3 O/ F
    匹配 RGV 与各 CNC 进行最后一次交互的时间,为 RGV 设计“八步一走”调度模型,在3 }) R) h8 k5 U& B
    RGV 进行移动指令之前都会遍历搜索选择未来八次移动过后八台 CNC 的总等待时间最! B, T1 z6 A/ i4 ~4 |
    小的路径的第一步移动指令作为当前的移动指令。遍历所有可能的初始八台 CNC 的上
    0 V) d3 H& P/ B/ J% I料情况,依据 RGV“八步一走”调度模型取成料数最多的初始 CNC 上料顺序,完成任务
    6 T6 N& ]/ V" h1。将题目给定的针对一道工序的三组数据带入模型计算,得出第一组最大物料加工数6 \' h8 \  B$ A" h' e1 n' X  p
    量为 382,第二组为 359,第三组为 392;推算了不考虑 RGV 运动时间的理想状态下,4 j' e9 E' G8 o, k7 `6 Q, X( B9 W
    三组数据的最大加工数量分别为 384、368、392;得到三组数据下加工系统的作业效率
    " z  k, k$ d4 o: x3 n4 T( B分别为 99.48%、97.55%、100%,完成任务 2。
    1 n* b% @3 I. e. U针对两道工序物料加工作业的情况,在不可更换刀具的前提下,由第一道工序与第
    8 }* O$ ?- {9 U6 [. g% W二道工序的比值,兼容考虑第二道工序之后的清洗时间,按比例分别为 CNC 安装 4:4、
      r* }$ U* o* N8 ^1 m3:5、5:3 的刀具配比,并在对称性原则基础上调试具体安装方案;为 RGV 设计三步捆+ V% a7 o* H3 K# T5 J0 ~  Q
    绑(或四步捆绑加工调度模型):RGV 遍历三步,取捆绑加工后的完成时间最前的走法。8 a$ p" c  B- o  Z3 B6 I7 d
    遍历所有的初始可能路径,依据捆绑调度模型取成料数最多的初始 CNC 上料顺序,完( w, z5 _7 E' L: q9 T( e8 J' m; S
    成任务 1。将给定的针对两道工序的三组数据带入模型计算,得出三组最大物料加工数
    ) v, W5 J# ~- {& a  j: q+ l& N/ c5 N量分别为 253、209、236;选择的两类 CNC 数量配比分别为 4:4、3:5、5:3;通过与理想
    ) K. Z& L, B' ]; b2 o( l1 ?' T状态下最大物料加工数量 268、216、236 进行比较,得到三组数据下加工系统的作业效1 e4 b7 v. O6 B. @0 k, N; n/ f* e
    率分别为 94.40%、96.76%、100%,完成任务 2。) g3 A# C5 |7 x  q
    针对作业中故障处理的情况,本文将每一道工序加工的故障概率设为 1%,在判定3 G- u) r+ v7 |7 x4 g
    故障的 CNC 的加工时间内,以均匀分布随机一个时间点作为故障发生时间点,并从/ s& U! {7 Q+ P7 D/ G% t2 Y
    600~1200 秒之间均匀随机生成一个整数作为修复时间,在一道工序与二道工序的模型" ^! S/ l5 ?) o* {7 R
    中作出以下调整:在故障发生的那一刻起,在 CNC 未修复并发出上料需求信号之前,0 u. ~/ \+ J7 c% V
    将该 CNC 从系统中暂时抹去,RGV 在执行完当前指令后,不再进行有关该 CNC 的指
    * j3 B  A" _# k  i令操作,直至 CNC 修复发出上料需求信号。考虑到故障发生的不确定性,以及人工修
    / N% E6 r: `4 K# G3 c复时间的可操作性,在完成任务的基础下,再分别取修复时间为 600~1200 秒随机,600; G! H  M$ I4 W: n8 f4 j
    秒,900 秒,1200 秒做 20 组的随机试验探究成料数规律,进行均值和方差计算如下:
    ' W5 S9 O/ n# h" v4 V( D6 N  p一 道 工 序 的 情 况 下 , 第 一 组 数 据 关 于 4 类修复时间的成料数方差分别为
    8 U! f, d. n. k' M7 W8 @+ I12.20,9.55,11.95,9.82;第二组数据方差分别为 15.57,18.68,19.55,14.68;第三组数据方差. b  j' o: ]5 D: u6 a
    分别为 10.03,13.41,8.92,13.73;两道工序的情况下,第一组数据关于 4 类修复时间的成
    7 I, V3 R! N' Q% h1 u: t2 Y料数方差分别为 9.66,7.38,7.12,13.17;第二组数据方差分别为 7.85,3.39,5.87,9.69;第三
    ; d8 v5 g# t" Z组数据方差分别为 7.66,4.58,7.72,10.13。由此可知,实际修复时,提升技工技术,将人工* e/ H8 \9 r( h) T
    修复时间尽量控制在 10~15 分钟左右,可以较好增加结果稳定性。
    & f) s* b' u! t# [* ^5 A; V/ L" ]2 `9 @1 s. F
    3 e7 h4 U5 m8 L! J9 R$ v& t, ^

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