飛機(jī)裝配工裝制造執(zhí)行系統(tǒng)中的計(jì)劃與調(diào)度研究.pdf

1、飛機(jī)裝配工裝(以下簡(jiǎn)稱工裝)是一類結(jié)構(gòu)復(fù)雜,零部件眾多的機(jī)械產(chǎn)品,其生產(chǎn)模式為單件小批生產(chǎn),計(jì)劃與調(diào)度比較復(fù)雜。工裝生產(chǎn)存在著生產(chǎn)周期長(zhǎng)、計(jì)劃不準(zhǔn)確、訂單交貨拖期等突出問題。制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)是面向制造過程的集成化車間生產(chǎn)管理與控制系統(tǒng),能夠及時(shí)反映生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的狀況,有效地提高企業(yè)的車間生產(chǎn)管理水平。本文以滿足長(zhǎng)周期工裝的齊套性要求,提高作業(yè)計(jì)劃的可行性和準(zhǔn)確性、縮短工裝的制造周期以及提高訂單準(zhǔn)時(shí)交貨率為目標(biāo),深入研究了飛機(jī)工裝MES

2、中的計(jì)劃與調(diào)度,提出了工裝多級(jí)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃模型及其編制方法、基于矩陣元的物料信息集成模型、基于混合粒子群算法的資源受限多項(xiàng)目調(diào)度方法以及事件與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度方法;并將上述理論與方法應(yīng)用到飛機(jī)工裝的生產(chǎn)管理中,取得了良好的效果。
　　本文針對(duì)長(zhǎng)周期復(fù)雜工裝的生產(chǎn)計(jì)劃準(zhǔn)確性差的問題,研究了一種面向工裝訂單的多級(jí)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃模型(HNPM),從而將復(fù)雜的工裝生產(chǎn)計(jì)劃分解為相對(duì)簡(jiǎn)單的多級(jí)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃。HNPM包括四個(gè)層次的生產(chǎn)計(jì)劃:
　

3、?、夙?xiàng)目計(jì)劃；
　　②總裝配網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃；
　?、鄢商孜锪闲枨笥?jì)劃；
　?、芄ば蛴?jì)劃。
　　這四個(gè)計(jì)劃是從上到下由粗到細(xì)逐層分解的關(guān)系,保證在訂單總的時(shí)間節(jié)點(diǎn)能夠按時(shí)、成套交付。研究了基于作業(yè)任務(wù)分解的裝配作業(yè)單元的劃分方法、固定提前期與可變零件提前期壓縮率相結(jié)合的提前期設(shè)置方法以及多級(jí)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃的編制與調(diào)整等方法。此外,為提高工時(shí)估算的精確性,提出了一種基于自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOM)與實(shí)例推理技術(shù)(CBR)的工時(shí)估

4、算方法。以工裝訂單實(shí)例說明了多級(jí)網(wǎng)絡(luò)計(jì)劃模型及其方法。
　　工裝生產(chǎn)中的頻繁工程更改造成物料數(shù)據(jù)的不完整和不一致,影響計(jì)劃的準(zhǔn)確性。本文針對(duì)已有BOM模型對(duì)工裝工程更改的物料更改信息表達(dá)不全面的問題,提出了一種基于矩陣元的物料信息集成模型(BOMII),實(shí)現(xiàn)了基于單一BOM模型的物料多維信息集成。BOMII不僅包含了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的當(dāng)前信息,而且包含了產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的更改信息和更改的歷史信息,為計(jì)劃與調(diào)度提供了較為全面和準(zhǔn)確的產(chǎn)品物料信息。研

5、究了BOMII模型構(gòu)造方法,提出了基于BOMII矩陣元的更改信息的表達(dá)方法以及基于有效性矩陣的更改的歷史信息的記錄方法,并以接頭定位器的工程更改為例說明了BOMII的具體應(yīng)用。
　　飛機(jī)工裝是以項(xiàng)目的形式組織生產(chǎn),生產(chǎn)中多項(xiàng)目并存。本文針對(duì)工裝多項(xiàng)目之間存在資源競(jìng)爭(zhēng)的問題,構(gòu)造了面向飛機(jī)工裝的資源受限多項(xiàng)目調(diào)度問題模型(RCMPSP),并針對(duì)已有求解算法的不足,研究了一種改進(jìn)粒子群與模擬退火相結(jié)合的混合算法( IPSOSA)來實(shí)現(xiàn)

6、RCMPSP的求解。在 IPSOSA算法中,一方面采用周期振蕩衰減權(quán)重方法來有效平衡粒子群算法的全局尋優(yōu)與局部尋優(yōu);另一方面,采用模擬退火算法的全局尋優(yōu)能力來克服粒子群算法易于陷入局部最優(yōu)的缺陷。以工裝多項(xiàng)目實(shí)例驗(yàn)證了IPSOSA解決RCMPSP的有效性。
　　在MES的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與集成數(shù)據(jù)環(huán)境下,深入研究了一種事件與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度方法,提高了調(diào)度系統(tǒng)對(duì)動(dòng)態(tài)干擾事件的有效處理能力,又使調(diào)度系統(tǒng)具備一定的預(yù)調(diào)度與主動(dòng)調(diào)度的能力

7、。研究應(yīng)對(duì)干擾事件的分類調(diào)度規(guī)則,采用事件驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目級(jí)與車間級(jí)的分層動(dòng)態(tài)調(diào)度,降低了工裝車間調(diào)度的復(fù)雜度。將車間加工作業(yè)與裝配作業(yè)集成優(yōu)化,提出了一種包括裝配約束的車間調(diào)度問題模型(AJSSP),并使用免疫粒子群算法求解AJSSP,既能優(yōu)化調(diào)度工序作業(yè)任務(wù),又能為緊急訂單任務(wù)插入的重調(diào)度決策提供參考。提出了一種基于混合觸發(fā)器的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的車間動(dòng)態(tài)調(diào)度方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)已發(fā)生的或未來可能發(fā)生的異常事件的監(jiān)測(cè),彌補(bǔ)人工監(jiān)測(cè)異常事件的不足,并通過聯(lián)級(jí)