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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
    * T/ F0 P* ~) Q& H/ @3 w; s
    / ], U, H# A# A' b, h& q

    5 p3 P: L% u+ c! v) |* g5 k8 C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、
    + {$ m1 f: y+ N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
    6 X& L: ^% w3 l. n: m$ {的 RGV 最佳调度策略。
    9 i6 Q' `7 v% n! G) f% O, ?- i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5 ^, q& G& M7 Q3 M
    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! ?4 y# I( S. E7 Q
    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7 W- v' z4 ]* L) S) k
    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
    4 f; s9 s1 |: [3 r/ \& U; e* ]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% W/ Q& r- g! }2 p2 l
    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) k% S7 M3 N6 D2 a2 @
    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
    ' O: l) B, h$ _  V2 T& J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& @1 `( G- ~0 M2 Z4 ~
    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
    3 s. v9 c: K2 m9 N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,; e$ `4 `4 x( h% Z- r' A6 o
    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
      T" |* a" E( d7 b- v& p: I, V分别为 99.48%、97.55%、100%,完成任务 2。
    / R: k- H' Y) d( G( l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 h* u; v0 Q/ T  V* j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、( h$ l1 u+ }; P- j* l  i3 M
    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% p6 i4 v) u9 }
    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。
    ( C% @" L1 T0 T) T  q3 A) O1 s: 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
    ' h% y; f) ], K% `, C6 m! W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
    + Y" L' P  B: l) w- h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
    & Y* S! W! H% l; v& J$ Z' B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
    % m  s2 s3 |8 J, ^0 ~率分别为 94.40%、96.76%、100%,完成任务 2。; ]1 h( ~. I/ E% G( }
    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- V$ |# N( \, v+ I, A+ j/ O' `) w
    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
    $ u2 x* Q2 d8 r$ O( h9 N; d600~1200 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# d/ v5 E* p0 S
    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,, L9 J) ]4 T$ j2 Q
    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
    ! g+ G" F8 y: z  S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
    1 I+ g; n9 s0 q* ~2 r. k" O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
    ! ~/ j- I1 k. u% j2 v( s5 k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:( j: o6 x9 ?; p  a' t1 [
    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- K+ _# }4 j; o/ ?& O
    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
    6 X& v- U- r( N! i8 |, N" r7 e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; B0 a  S2 H/ E$ H6 O
    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" r9 O6 f: f5 [# q* ^7 d" o8 E2 J
    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
    ) z2 E" o+ L' s1 o6 G; D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。
    " S3 y* S) F3 Z# q5 z1 L, r. B7 K! K1 I& k. U4 c2 e

    ! p1 v4 ]  E5 a

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