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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

      H% @0 |% Z+ X( E/ ]+ g! R
    & c4 D7 L' l3 R8 r. t- }. s2 G5 T, K+ g8 i
    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、
    ( x# @  Y0 `! o: F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
    + ^7 W( h7 T* O+ F1 K的 RGV 最佳调度策略。
    9 `2 a$ v4 Z" Y/ E$ G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
    & z( W8 Z+ P* Z4 w* H  }$ R! X/ x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/ j/ }( m0 y8 q* j2 V, g
    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
    , \0 ?( e, ~' c& l& [) ]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
    1 W3 q. g- u: T3 w, ^! h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
    : q, Z+ j. Z  F+ S/ I* qRGV 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
    ! f- u4 n- Z! x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2 ^+ \7 f$ ^1 ~
    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
    9 F% p  P* h" T# c2 d4 ?1。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
    ) b4 k% L" i4 \) g4 W! `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,
    - S6 S2 n6 N7 I" P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
    / l" I6 H! R* H& i% A, d8 E0 B分别为 99.48%、97.55%、100%,完成任务 2。  \4 l" y2 u5 t8 O$ R
    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' c: |; E5 N( w" r. [/ Q# s7 i
    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、
    " G& t0 K2 J- _2 F3:5、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3 ?. ?* |1 y4 T+ @% t
    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。: ^  ]+ I* X; W9 `$ B
    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
    ! t" y- Z- ~8 l6 ^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) Y1 c$ `" I  C; Z/ @/ L3 A7 F
    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
    / T4 M/ _* T: I8 y# G/ l9 C' `4 n5 j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
    3 L: I% ^8 z& r- h( r率分别为 94.40%、96.76%、100%,完成任务 2。
    " g7 W( @& p) g6 z4 w2 s6 x  }( p; K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
    ! z! U1 E5 [2 f5 Z, n1 d9 k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+ k3 f) G) d8 S* K1 n& [) N
    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8 ?9 _9 y# C6 r1 X# B% k% W
    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,
    , N0 @" ]2 G7 P7 w- t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
    9 J. b2 i2 p& u. N+ \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9 {6 O7 {  q1 H9 |1 c+ \+ a
    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
    8 b$ |9 a9 o# Q* M: K' n2 x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:
    ' }8 [& A* Z$ V, @4 t0 i. C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
    ! U0 n& `! Z) _- @12.20,9.55,11.95,9.82;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( X; d% s4 P. ]7 M
    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
    2 D% N- J8 C+ E) Q7 i% q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;第三1 Q4 a- n5 R  q/ B1 s* k
    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0 g; T1 P/ I: {3 m: w
    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。, ^7 X4 h# x6 P2 t' \( r
    7 h9 S- D% d3 E4 r( ?- a& z$ D
    . O( ~: K/ l7 |" E) K

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