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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
    $ r% [& v! g1 }8 }2 X
    5 |% Y0 O/ I; {4 ]0 |8 i
    . x) X) R& J. x! m
    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、+ |4 C6 \  y. C: ]8 g/ k/ V
    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0 o9 q  k8 \6 U8 k" ^, E' [# X& V1 T
    的 RGV 最佳调度策略。$ ~5 f& v- Z4 g, V  {! 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
    * Y! d; G; b9 b% u) G+ |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
    : Y) w* L' o; L7 a! u& w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* ?9 J. p' q% P* R. n" R7 `
    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
    ' l; K) |+ a7 q8 n+ y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
    # T: N3 ^' e" {  B7 T, ^9 s& vRGV 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0 R" [) r1 H; X% n3 R+ [' M; p5 S- f
    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: U% D9 [# |. ?+ \
    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
    % }- r; ?9 U' @! [' M# X1。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! c1 M! c. w$ P' z- _4 q1 f8 T
    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,
    , k8 ], D+ u/ ~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) U/ p3 t0 {! l$ W
    分别为 99.48%、97.55%、100%,完成任务 2。
    5 C; q2 ?0 x0 x6 k# 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3 X/ ?# {4 @1 d( A5 G0 r+ ^
    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、1 }6 n6 N; X: z( K- c
    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
    * v8 P8 l3 t' T5 z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。6 o0 {  O9 m6 h% G1 e2 l* u' G
    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
    . e0 h# F* ]8 e) k1 L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
    ! ~; ~1 f8 K8 a8 b' j# u0 y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  V' T! O) P# ?
    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5 I; \6 a/ O! Y" c3 X7 p8 [
    率分别为 94.40%、96.76%、100%,完成任务 2。8 M+ D" u7 v( F* v) c, }6 Y
    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
    ( L" s* B1 Z. f2 @! H9 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. k9 Y9 T: _. `1 W# p3 ^7 I
    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
    ! l( l! g$ b9 o- I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,
      ^! P! X. T3 n( 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
    6 `4 T5 M: y% `, ~& @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 s: ~! y+ @8 M: J$ q+ Y+ s0 f) U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
    ) o7 i# u7 C$ D/ w4 g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:
    % n- Q0 K! q# H) i( G  m; m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* @8 @# R- g2 t7 ]
    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% {) D9 \4 S  }  A* C
    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4 v7 N+ Q& |& ~/ s/ m3 f; r# \
    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
    , D0 A! \5 q1 F8 @- a: C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
    ) h" x% c: y6 p+ u: D# M1 ]( o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。4 @  k/ G* ?% O/ S2 r
    6 S$ h& g) |# L  o+ V

    . v9 u) ]1 m6 V) i' A/ v- e1 p6 X

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