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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
    , W" z! D( S, S0 R# D

    ( y# I7 s6 w8 C" H6 j8 ^! j, \+ l5 |( G; E9 f+ u* v' N
    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、, t! `, p9 f% @. s
    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 G$ m: q3 f2 L的 RGV 最佳调度策略。: T/ ^9 r. b( C) m8 \% i5 b( d, v
    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% I' P- y% W& p3 v
    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
    $ G& L- E9 K+ {6 d6 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
    0 y  T4 S  N$ e% A& }* [( p$ lCNC 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# Z4 S/ U5 ~) q: n1 x! r  _$ s, G
    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" \. i' p" s1 W8 O2 D
    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
    / V# K0 \3 c2 W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
    8 Y% X' [9 w, ]5 z. W) s0 X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
    : b  \7 s8 u( J& R' 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7 ~: P; x$ R+ i7 O; y
    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,
    + \. s4 X2 Q5 s8 z/ N: _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
    # s" ]3 H7 b+ ^4 n- s分别为 99.48%、97.55%、100%,完成任务 2。) V- j- `1 @! {2 v! e8 X
    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
    0 P9 l* P/ T9 k& d& M3 \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、
    0 E" I! @( k8 Y7 g3:5、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
    - w4 ]  a  T4 O! u5 ~$ g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。& u; N/ @# l2 a' l+ K4 ?
    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
    $ k( S5 q! \$ f  z9 ?6 c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# ?- R0 l5 D, M( }' |% z' R7 \7 e& }
    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
    ! {, b) d; k' ^& Y$ 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/ b- A" N6 U8 i' _
    率分别为 94.40%、96.76%、100%,完成任务 2。
    2 \6 y; G( r' @2 H" }4 B1 h- J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
    7 I( S: d6 Q' E4 L  I' z% \* 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
    ' T$ b) y! c6 g- J  R6 [$ 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' ?4 d) e9 X2 j9 Q; ]) q) T
    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,- _9 a6 h4 H7 D% x
    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) e9 `! b% ^, }% w/ o0 B
    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. k# J* p$ Q" e/ }/ 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
    # R+ \$ o" ~$ n8 f. O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:- H: I6 F+ Y9 o( N
    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
    + X$ m6 a' T0 A& u7 c12.20,9.55,11.95,9.82;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
    7 d' s: ?/ f7 S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+ q: F: r' X  O8 K& [, U! u
    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 P7 `2 E0 Z6 Q4 V9 W) `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" G# g  {* e. @8 Q# e. z
    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。, K) \5 v7 v/ K/ m6 Z2 c1 k( ?
    5 e2 i  H' g" P

      I5 D. c1 ^3 I' b$ G

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