数字孪生框架下的工业园区“产-运-存”联动优化决策方法

论文摘要

为适应由社会经济发展引发的个性化客户需求以及追求新的竞争优势,制造企业生产模式逐渐向小批量、多品种的定制化模式转变。小批量及定制化生产模式下,由资源、流程不确定性引发的复杂动态生产环境对大型多单元生产系统的运行控制精度提出了更高的要求。最新的工业4.0战略要求生产系统支持物联网环境下多单元间的自主交互与联动决策,实现系统整体的智能化优态运行。如何面向随机产生的动态性,对生产单元的执行状态进行精准建模与实时反映,并通过多单元在线联动决策实现对系统的适应性、迭代式、精细化管控来支持各环节高效协同运作是大型多单元生产物流系统过程控制的关键挑战。基于《中国制造2025》提出加快信息技术与制造技术的融合来推进智能化制造过程、智能化物流管理等技术在生产过程中的应用。本文以工业园区“产-运-存”三类典型单元的实时联动运作为研究对象,研究在数字孪生技术框架下的多单元联动优化问题,通过生产、运输和仓储多决策环节的实时协同决策和反馈执行解决动态环境下“产-运-存”决策可执行性、协同性和联动性差等问题。首先,分析了执行过程动态干扰对工业园区“产-运-存”联动运作过程带来的问题,并分析了实现“产-运-存”在线联动决策的挑战;其次,基于经典数字孪生框架提出跨单元的数字孪生联动决策信息架构:通过“物理环境-虚拟模型”的动态精准映射与实时反馈执行,并采用目标级联法（Analytical Target Cascading,ATC）对虚拟层中多个具有独立决策且联动运作的“产-运-存”决策单元以全局优化、分布控制的模式进行系统性协调,实现大型系统的在线联动决策;基于此,通过对动态性等级的划分及联动机制的分析,定性地提出了数字孪生框架下的的“产-运-存”动态联动决策方法。然后,针对工业园区“产-运-存”的特点结合ATC的建模思路,定量的建立了基于ATC的“产-运-存”联动决策数学模型;最后以某大型化工生产集团的多车间联动生产过程为例,基于其实际生产数据采用Matlab对所提出的数字孪生在线决策模型及ATC定量联动方法进行模拟仿真和对比分析,从而验证了本文所提“产-运-存”联动决策方法的优越性。

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摘要

ABSTRACT

第一章绪论

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 国内外研究现状

1.2.1 工业园区研究现状

1.2.2 生产物流协同决策研究现状

1.2.3 多学科优化方法研究现状

1.2.4 数字孪生研究现状

1.3 研究课题来源

1.4 研究内容与章节结构

第二章工业园区“产-运-存”联动运作分析

2.1 工业园区“产-运-存”运作流程分析

2.2 “产-运-存”运作问题与挑战分析

2.2.1 工业园区“产-运-存”运作问题分析

2.2.2 动态干扰下工业园区“产-运-存”运作难点分析

2.3 本章小结

第三章基于数字孪生的“产-运-存”联动解决方案

3.1 动态因素分析及动态联动机制

3.1.1 动态因素分析

3.1.2 动态联动机制

3.2 面向数字孪生的联动决策信息架构

3.2.1 基于数字孪生的联动信息架构概述

3.2.2 数字孪生感知环境部署

3.3 数字孪生框架下的动态联动决策

3.4 本章小结

第四章基于ATC的“产-运-存”联动决策方法

4.1 目标级联法（ATC）介绍

4.1.1 目标级联法概述

4.1.2 目标级联法的建模层级结构

4.2 基于ATC的“产-运-存”联动数学建模

4.2.1 基于ATC的“产-运-存”建模层级

4.2.2 问题假设和参数符号

4.2.3 存储单元数学模型

4.2.4 运输单元数学模型

4.2.5 生产单元数学模型

4.3 “产-运-存”模型局部求解方法

4.3.1 生产层模型求解方法

4.3.2 运输层模型求解方法

4.3.3 存储层模型求解方法

4.4 基于ATC的“产-运-存”联动优化

4.5 本章小结

第五章 “产-运-存”联动算例分析

5.1 实例描述

5.2 实例结果分析

5.2.1 静态初始决策结果

5.2.2 动态修正决策结果

5.3 敏感性分析

5.4 本章小结

结论与展望

参考文献

攻读学位期间发表的论文

致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 周达坚

导师: 屈挺

关键词: 数字孪生,工业园区,动态联动,协同决策

来源: 广东工业大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,工业经济

单位: 广东工业大学

基金: 国家自然科学基金,制造物联网驱动的“生产-物流”系统ALC多尺度联动决策方法(项目编号:51475095),国家自然科学基金,数字孪生控制体系驱动的联动式生产运作系统在线优态控制机制与方法研究(项目编号:51875251)

分类号: O225;F424

DOI: 10.27029/d.cnki.ggdgu.2019.000147

总页数: 86

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