- 在线时间
- 1630 小时
- 最后登录
- 2024-1-29
- 注册时间
- 2017-5-16
- 听众数
- 82
- 收听数
- 1
- 能力
- 120 分
- 体力
- 563440 点
- 威望
- 12 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 174255
- 相册
- 1
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 5313
- 主题
- 5273
- 精华
- 3
- 分享
- 0
- 好友
- 163
TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 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。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
|
2018-B3:智能 RGV 的动态调度策略
6 O* O5 G) g$ u' N! y6 b( h& P8 l+ j8 w+ [. o5 ~6 s6 H
$ C) {: g% I9 Z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、' b- h( R9 ]2 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' H* S* m4 i5 u6 R& `5 f
的 RGV 最佳调度策略。/ K H" o6 g$ _$ U7 R
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
; C& v3 ?5 {) M8 u; J# L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
) l# I1 p3 p! a1 |- }, T3 [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
% t( s1 J7 ]& B) H. d& | uCNC 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
3 q0 e( k- o9 i& S9 A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
& e: `9 C @0 P/ ARGV 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
' w4 E1 ]- _- a' | z# |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 I9 P' q& d6 `% F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" ~2 _ m* E! X* ?" E* h! g
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
`: S- e5 O5 m o' v% R6 z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,% _" y3 \2 j, ^9 e" Z4 {
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7 Z6 N/ T! C' t( G$ r2 p
分别为 99.48%、97.55%、100%,完成任务 2。: a% [1 H7 u( L' g$ N
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
; Y! @: E% R7 @; _5 ~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、9 d7 w2 C3 U) J0 E: I0 i
3:5、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
) `$ a) {) x# ^9 U1 K, I: Q! 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。1 j. G3 V. r0 Q0 B" S' C
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* `* a; j# E7 \# e
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
* g; S2 D& R+ f- r: e/ r. v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
) j% H3 M/ {8 ?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2 D9 y9 f Q0 P0 \4 S: F
率分别为 94.40%、96.76%、100%,完成任务 2。 x* I$ |8 x2 U" 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& K1 O4 c* } x6 z% S6 R
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
" r: }( |) d1 ^" x k600~1200 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
3 C5 i+ N; {& P" ?# y0 r( ]! u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,- w- C- I4 J. m9 N8 b
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
1 K) C, D0 Q- |2 ]! t6 q7 u2 V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
E1 a5 F2 c2 a2 Q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: B1 N" o8 x8 l6 M
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:
# r, u" c, F5 R* a+ X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2 h1 I1 S6 @1 N( G( k, C
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 x6 O4 C( W$ f& A0 ?. k
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8 ]! h `9 V4 p' B/ N* f
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;第三2 Z2 f& F- E+ g& w0 I7 |; S/ U( {
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& \' W+ j& g1 K! i
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。; _! p, p( m2 w, \ U( R+ n/ b. W
/ Q- E8 h- w2 s) ] o2 Y d. h( E3 h0 Y! r) \1 I$ V$ {
|
zan
|