基于复杂网络的多目标柔性制造优化研究

论文摘要

在智能制造时代下,产品更新换代的速度加快,生产周期缩短,需求多样性增多,我国的制造企业面临着如何大幅提高生产效率,缩短生产周期,保证产品质量,降低生产成本获得更好的经济效益等问题。我国以往都是流程型、离散型等生产模式的制造企业,若想对其进行调度优化,需要利用各种算法优化来实现。大数据的普及、数据接收器的应用、计算机技术的增强为工业生产提供了大量可利用数据和数字化管理模式,这就迫使我国制造业的生产模式需要由离散型、流程型向数据驱动型转型。本文进行的具体工作主要有以下两点:其一,为了实现流程型工业向数据驱动型工业的转型,本文用多目标柔性作业车间生产过程的真数据,结合复杂网络理论,利用复杂网络建模的方法,建立了基于数据信息的多目标作业车间动态复杂网络模型。模型将数据信息作为节点,数据与数据之间的关系作为边,关系间的强弱作为边的权重,引入了时间上的动态变化,考虑到了不同时刻内部节点、边的动态演化。搭建的复杂网络模型从数据的角度反映实际多目标柔性作业车间的生产情况,利用网络特征参数证明了模型具有无标度的网络特性。通过无碱池窑拉丝工艺生产玻璃纤维的实例验证了模型的实用性,分析后发现存在着制约生产的关键瓶颈节点,这些关键瓶颈节点对生产的成本、效率、时间等诸多问题尤为重要。其二,为了寻找多目标柔性作业车间复杂网络模型中的关键瓶颈节点,本文将模糊多属性决策的模糊分析法和网络层次法相结合,得到模糊网络综合评价法。利用该方法对复杂网络模型中数据节点各类属性进行评价计算,得出数据节点各类属性在流程工业中占重要程度的权重大小。再把权重与节点实际属性值结合,得到排序靠前的关键瓶颈节点。最后用实例验证了该方法能够准确找到关键瓶颈节点,能较好的应用在多目标柔性作业车间,为下一步实现多目标柔性制造优化打下了基础。

论文目录

摘要

ABSTRACT

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 研究内容介绍

1.2.1 本文难点与创新点

1.2.2 论文结构

1.2.3 技术路线

第2章理论概述

2.1 多目标柔性制造问题

2.1.1 介绍

2.1.2 问题描述与特点

2.1.3 问题现状

2.1.4 瓶颈寻找方法研究现状及发展动态

2.2 复杂网络

2.2.1 起源与发展

2.2.2 网络（图）的描述

2.2.3 网络特性

2.2.4 研究现状

2.3 模糊多属性决策

第3章基于数据的实时动态复杂网络模型

3.1 引言

3.2 多目标柔性作业车间问题描述

3.2.1 问题描述

3.2.2 多目标柔性作业车间数据信息特点

3.3 模型的搭建

3.3.1 任务和数据——节点网络映射

3.3.2 实时动态复杂网络模型

3.3.3 模型权重

3.3.4 复杂网络模型的分析

3.4 玻纤生产制造介绍

3.5 实验分析

3.5.1 数据的预处理

3.5.2 复杂网络模型的搭建

3.5.3 模型实例分析

3.6 小结

第4章关键瓶颈节点的预测识别

4.1 引言

4.2 关键瓶颈节点

4.2.1 关键瓶颈节点概述

4.2.2 关键瓶颈节点的特性与定义

4.3 模糊网络综合评价法

4.3.1 概述

4.3.2 模糊网络综合评价法的基本步骤

4.3.3 模糊网络综合评价法的优势

4.4 实验

4.4.1 构造关键瓶颈节点评价的因素集和评价的评语集

4.4.2 获取单因素的模糊评价矩阵

4.4.3 计算模糊网络综合评价各个节点属性的权重

4.5 本章小结

第5章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

在学期间主要研究成果

一、发表学术论文

二、获奖情况

三、申请专利

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 韩佳蓉

导师: 姜雪松,杨美红

关键词: 多目标柔性制造优化,复杂网络,关键瓶颈节点,模糊网络综合评价法,工业大数据

来源: 齐鲁工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,企业经济

单位: 齐鲁工业大学

分类号: F273;O157.5

总页数: 71

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