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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 |正序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    2018-B3:智能 RGV 的动态调度策略
    . l, Y# Y( C) d5 E0 K; c
    ; I6 C3 B6 O8 E

    & l7 K, [5 p- m0 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、
    % O" o, t/ B& `3 E* x( }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
    % C+ ]2 k, q4 O  {) I* g# E的 RGV 最佳调度策略。4 t7 f* b+ d; Y. F
    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- \/ n! s' n2 V4 X$ 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# s' A; l* z" Q) B1 U' g+ j3 `' O" K* B
    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
    $ N! Y6 a' U% J" X) Y. Q; SCNC 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' W' O% O4 w& r2 s
    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
    9 H$ X# _0 P% m4 _' M5 [9 YRGV 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
    ! M( F5 Q8 N% n& |; k4 B& U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
    - U0 v% N0 n: a1 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( L  t8 G, M: ]& |7 O9 l$ n9 z
    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
    4 g* v# c4 i0 x- P5 A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,
      [! D$ y" V4 _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
    - X4 f, Q' {+ f- O: L8 o分别为 99.48%、97.55%、100%,完成任务 2。
    8 I/ S; Z  {* f& v3 ~, h) G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
    3 j$ Y7 [# w. L; X! ]$ }+ l, l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、
    ( W0 D; X! c7 C: N) h! A3:5、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! @+ ?5 X# A' Z$ D! w+ \% j' A  z0 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。7 v* C3 T, w# b' G) Z* K
    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# Q: V$ R/ |5 O1 g- J
    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' m& e! h! |1 X# N. r8 _
    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
    6 ?# w: a  g5 n7 B3 x8 G- [1 O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
    / U$ P6 c, q, [2 \, x率分别为 94.40%、96.76%、100%,完成任务 2。! M0 O4 i" M6 k7 l
    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. k# @" x0 u1 o
    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
    1 e1 `0 Q+ H6 n6 |# |2 y600~1200 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 o( W  X% Q' D8 b! M
    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,
    . ]: s( Q6 \, U, |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& V0 A( X1 ^2 H8 s; F  A+ j
    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
    4 _# j  \+ G6 m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,6003 q! N1 h1 ^. Z1 Z" z/ V, t
    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:$ [1 ^% |. x( \$ C3 S4 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" p1 s5 ~1 w: s& \5 L# y9 w2 f
    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
    * b8 J4 I6 J) b; V9 V9 l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) S" r$ L' V  {8 e$ [1 k
    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
    5 Q8 F4 q6 F! R* L4 }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
    ; d( l( }4 J8 V. s0 i0 H7 b- E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。
    , b0 B8 }; k$ |, Z1 X
    5 a) s* C: ~% b* v- |# V! e' e9 Z8 ^9 t) I4 Y9 ]

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