一种高效的航空发动机装配车间调度系统技术方案

本发明专利技术公开了一种高效的航空发动机装配车间调度系统，该系统由信息输入模块、方案初始化模块、方案寻优模块和调度方案输出模块组成。该系统应用基于变邻域搜索算法的群智能优化方法对航空发动机装配过程进行优化调度，在萤火虫算法中引入了包含5种领域结构的变领域搜索算法，增加了种群的多样性，加强了算法的局部搜索能力，提升算法的搜索精度，并且提出了一种工作调整规则，加快算法的收敛速度，使得本方法能高效地生成最优调度方案。本发明专利技术能够有效缩短航空发动机装配过程的总时间，提高装配效率。

An efficient assembly shop scheduling system for aero engine

The invention discloses an efficient aircraft engine assembly workshop scheduling system, which is composed of information input module, program initialization module, scheme optimization module and dispatching plan output module. The application system based on swarm intelligent optimization method to optimize the dispatch of aero engine assembly process variable neighborhood search algorithm, the firefly algorithm was introduced in the field of 5 kinds of fields including variable structure search algorithm, to increase the diversity of population, to strengthen the local search algorithm for the cable capacity, enhance the algorithm search accuracy, and put forward a work adjustment rules, accelerate the convergence speed, so that the method can efficiently generate optimal scheduling scheme. The invention can effectively shorten the total time of the assembly process of the aero engine and improve the assembly efficiency.

【技术实现步骤摘要】
一种高效的航空发动机装配车间调度系统
本专利技术涉及航空航天领域，具体地，涉及一种高效的航空发动机装配车间调度系统。
技术介绍
航空发动机的装配过程是航空发动机的整个生产过程的最后一道工序，同时也是最重要的一道工序，在发动机的整个生产过程中具有十分重要的作用。对航空发动机装配车间的调度问题进行研究具有很重要的意义：既可以利用现有的调度算法对其进行优化调度，推进调度算法的应用，又可以提高企业的生产管理水平和发动机的装配质量。对于航空发动机装配车间来说，调度系统的主要目的在于能够根据车间的状态信息，提供最优化的装配加工方案，提高企业的生产效率和发动机的装配质量，给企业带来最大化的经济效益。目前，已有不少调度算法在航空发动机装配过程中得到了应用，但仍存在着算法求解速度较慢，调度结果非最优的问题。
技术实现思路
为了克服目前航空发动机装配调度系统实时性较差、调度结果往往非最优的不足，本专利技术提出了一种高效的航空发动机装配车间调度系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种高效的航空发动机装配车间调度系统，该系统由信息输入模块、方案初始化模块、方案寻优模块和调度方案输出模块组成。四个模块依次连接，以信息输入模块、方案初始化模块、方案寻优模块和调度方案输出模块的顺序进行数据传输。该系统应用基于变邻域搜索算法的群智能优化方法，生成最优调度方案，系统运行具体包括以下几个步骤：1)已知需要装配n台发动机，发动机可以记做集合J＝{1,2,…,n}，每个发动机需要完成k道工序才能完成装配，每道装配工序i由mi个工人同时进行操作，i＝1,2,…,k，将每台发动机的装配过程视作k个工序的一个序列，每台发动机必须按照工序顺序进行装配，只有在上一道工序装配完成后才能进行下一道工序的装配。一台发动机中的每道工序都需要一人或多人同时连续地装配一段时间。用sizeij与pij表示发动机j在第i道工序所需的工人数量与装配时间；i＝1,2,…,k，j∈J。已知size和p矩阵，上传至信息输入模块。2)参数设置，种群个体数N、最大迭代次数tmax、随机参数α、个体吸引力β0、介质吸收率γ；其中令N＝20，tmax＝500，α＝0.5，β0＝0.2，γ＝1。3)种群个体初始化。生成种群X＝(x1,x2,…,xN)，种群中的第s个个体xs＝(xs1,…,xsn)，，xsj为0～n之间的实数，s∈{1,2,…,N}，j∈{1,2,…,n}。由于个体xs的坐标是连续的实数，而装配序列是离散的整数序列，用最小排序方法将连续坐标转化为装配序列，即将个体xs＝(xs1,…,xsn)的各个维度从小到大排序，排序的序号构成的整数序列作为第一道工序的装配序列π1。4)计算每个个体对应的总装配完成时间Cmax。萤火虫算法的目标函数为序列对应的总装配完成时间Cmax。本专利技术基于先到先得的原则，根据各发动机前一道工序的装配完成时间顺序构造下一道工序的装配序列，然后根据一定规则对生成的装配序列进行适当调整，灵活地进行装配排序，减少装配过程的空闲时间，最终得到最优的调度方案及总装配完成时间Cmax。4.1)i＝1时，根据构造出第1道工序的调度方案。其中h∈J，π1(h)表示序列π1中第h个元素对应的发动机，表示第π1(h)个发动机在第1道工序所需的工人数量。4.2)将各发动机第i道工序的装配完成时间进行非递减顺序排序，得到第i+1道工序的装配序列πi+1。对于任意的πi(h)和πi(l)，h,l∈J，当且h<l时，进行πi+1排序时假定4.3)令j＝1，根据适当规则调整序列πi+1中第j和j+1个发动机的次序。对于第i道工序中相邻的三个发动机A,B,C，即A＝πi,p，B＝πi,p+1，C＝πi,p+2。根据STiA与STiB的关系，可分别提出以下规则来得到更优的处理序列。a.STiA>STiB规则1-i，若sizeiB+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiC>mi，则交换A与B的处理顺序。规则1-ii，若sizeiB+sizeiC≤mi，sizeiA+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiB>mi，且max{{STiB+piB,STiA}+piA,STiC}<max{STiA+piA+piB,STiC+piC}，则交换A与B的处理顺序。规则1-iii，若sizeiB+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiC≤mi，则交换A与B的处理顺序。规则1-iv，若sizeiB+sizeiC≤mi，sizeiA+sizeiC≤mi，则交换A与B的处理顺序。b.STiA＝STiB规则2，若sizeiA+sizeiB>mi，sizeiB+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiC≤mi，则交换A与B的处理顺序。c.STiA<STiB规则3，若STiA+piA>STiB，sizeiA+sizeiB>mi，sizeiB+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiC≤mi，则交换A与B的处理顺序。其中，STiA、STiB、STiC分别表示发动机A、B、C在第i道工序的最早装配开始时间，sizeiA、sizeiB、sizeiC分别表示发动机A、B、C在第i道工序所需的工人数量，piA、piB、piC分别表示发动机A、B、C第i道工序的装配时间，mi表示第i道工序的工人总数。4.4)若j＝n-2计算πi+1中各发动机的装配完成时间，继续；否则j＝j+1，转至步骤4.3)。4.5)若i＝k-1，πi+1各发动机的装配完成时间中最大值即为目标函数总装配完成时间Cmax，继续；否则i＝i+1，转步骤4.2)。4.6)将该个体Cmax与全局最优值Gbest进行比较，若Cmax<Gbest，则令Gbest＝Cmax，同时用记录该个体在第i道工序的调度序列πi。5)设计了5种产生最优解邻域的方法，大大提升了种群多样性。在求解大规模问题时，可以用较短的时间获得全局最优解。5.1)确定五种邻域结构Nnum，num＝1,2,3,4,5，初始化参数P＝20，count＝0，令V＝π1，BV＝V。五种邻域结构如下：a.两点交换。随机产生两个交换位置，交换两个位置上的元素。例如，对于个体“231476589”，随机产生两个交换位置2和8，交换两个位置上的元素得到序列“281476539”。b.插入。随机产生两个元素位置，将大位置处的元素插入小位置处的元素前面，小位置及其之后的元素按顺序向后顺延。例如，对于个体“231476589”，随机产生两个元素位置3和7，执行插入操作后可以得到新序列为“235147689”。c.反转逆序。随机产生两个元素位置，将两点之间的元素逆序排列。例如，对于个体“231476589”，随机产生两个元素位置3和7，执行反转逆序操作后可以得到新序列为“235674189”。d.打乱互换。随机产生一些元素位置，打乱这些元素的顺序。例如，对于个体“231476589”，随机产生四个元素位置1、5、7、8，元素顺序为“2758”，随机打乱元素顺序得到“5872”本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种高效的航空发动机装配车间调度系统。其特征是：该系统由信息输入模块、方案初始化模块、方案寻优模块和调度方案输出模块组成。四个模块依次连接，以信息输入模块、方案初始化模块、方案寻优模块和调度方案输出模块的顺序进行数据传输。该系统应用基于变邻域搜索算法的群智能优化方法，生成最优调度方案，系统运行具体包括以下几个步骤：1)已知需要装配n台发动机，发动机可以记做集合J＝{1,2,…,n}，每个发动机需要完成k道工序才能完成装配，每道装配工序i由mi个工人同时进行操作，i＝1,2,…,k，将每台发动机的装配过程视作k个工序的一个序列，每台发动机必须按照工序顺序进行装配，只有在上一道工序装配完成后才能进行下一道工序的装配。一台发动机中的每道工序都需要一人或多人同时连续地装配一段时间。用sizeij与pij表示发动机j在第i道工序所需的工人数量与装配时间；i＝1,2,…,k，j∈J。已知size和p矩阵，上传至信息输入模块。2)参数设置，种群个体数N、最大迭代次数tmax、随机参数α、个体吸引力β0、介质吸收率γ；其中令N＝20，tmax＝500，α＝0.5，β0＝0.2，γ＝1。3)种群个体初始化。生成种群X＝(x1,x2,…,xN)，种群中的第s个个体xs＝(xs1,…,xsn)，，xsj为0～n之间的实数，s∈{1,2,…,N}，j∈{1,2,…,n}。由于个体xs的坐标是连续的实数，而装配序列是离散的整数序列，用最小排序方法将连续坐标转化为装配序列，即将个体xs＝(xs1,…,xsn)的各个维度从小到大排序，排序的序号构成的整数序列作为第一道工序的装配序列π1。4)计算每个个体对应的总装配完成时间Cmax。萤火虫算法的目标函数为序列对应的总装配完成时间Cmax。本专利技术基于先到先得的原则，根据各发动机前一道工序的装配完成时间顺序构造下一道工序的装配序列，然后根据一定规则对生成的装配序列进行适当调整，灵活地进行装配排序，减少装配过程的空闲时间，最终得到最优的调度方案及总装配完成时间Cmax。4.1)i＝1时，根据...

【技术特征摘要】
1.一种高效的航空发动机装配车间调度系统。其特征是：该系统由信息输入模块、方案初始化模块、方案寻优模块和调度方案输出模块组成。四个模块依次连接，以信息输入模块、方案初始化模块、方案寻优模块和调度方案输出模块的顺序进行数据传输。该系统应用基于变邻域搜索算法的群智能优化方法，生成最优调度方案，系统运行具体包括以下几个步骤：1)已知需要装配n台发动机，发动机可以记做集合J＝{1,2,…,n}，每个发动机需要完成k道工序才能完成装配，每道装配工序i由mi个工人同时进行操作，i＝1,2,…,k，将每台发动机的装配过程视作k个工序的一个序列，每台发动机必须按照工序顺序进行装配，只有在上一道工序装配完成后才能进行下一道工序的装配。一台发动机中的每道工序都需要一人或多人同时连续地装配一段时间。用sizeij与pij表示发动机j在第i道工序所需的工人数量与装配时间；i＝1,2,…,k，j∈J。已知size和p矩阵，上传至信息输入模块。2)参数设置，种群个体数N、最大迭代次数tmax、随机参数α、个体吸引力β0、介质吸收率γ；其中令N＝20，tmax＝500，α＝0.5，β0＝0.2，γ＝1。3)种群个体初始化。生成种群X＝(x1,x2,…,xN)，种群中的第s个个体xs＝(xs1,…,xsn)，，xsj为0～n之间的实数，s∈{1,2,…,N}，j∈{1,2,…,n}。由于个体xs的坐标是连续的实数，而装配序列是离散的整数序列，用最小排序方法将连续坐标转化为装配序列，即将个体xs＝(xs1,…,xsn)的各个维度从小到大排序，排序的序号构成的整数序列作为第一道工序的装配序列π1。4)计算每个个体对应的总装配完成时间Cmax。萤火虫算法的目标函数为序列对应的总装配完成时间Cmax。本发明基于先到先得的原则，根据各发动机前一道工序的装配完成时间顺序构造下一道工序的装配序列，然后根据一定规则对生成的装配序列进行适当调整，灵活地进行装配排序，减少装配过程的空闲时间，最终得到最优的调度方案及总装配完成时间Cmax。4.1)i＝1时，根据构造出第1道工序的调度方案。其中h∈J，π1(h)表示序列π1中第h个元素对应的发动机，表示第π1(h)个发动机在第1道工序所需的工人数量。4.2)将各发动机第i道工序的装配完成时间进行非递减顺序排序，得到第i+1道工序的装配序列πi+1。对于任意的πi(h)和πi(l)，h,l∈J，当且h<l时，进行πi+1排序时假定4.3)令j＝1，根据适当规则调整序列πi+1中第j和j+1个发动机的次序。对于第i道工序中相邻的三个发动机A,B,C，即A＝πi,p，B＝πi,p+1，C＝πi,p+2。根据STiA与STiB的关系，可分别提出以下规则来得到更优的处理序列。a.STiA>STiB规则1-i，若sizeiB+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiC>mi，则交换A与B的处理顺序。规则1-ii，若sizeiB+sizeiC≤mi，sizeiA+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiB>mi，且max{{STiB+piB,STiA}+piA,STiC}<max{STiA+piA+piB,STiC+piC}，则交换A与B的处理顺序。规则1-iii，若sizeiB+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiC≤mi，则交换A与B的处理顺序。规则1-iv，若sizeiB+sizeiC≤mi，sizeiA+sizeiC≤mi，则交换A与B的处理顺序。b.STiA＝STiB规则2，若sizeiA+sizeiB>mi，sizeiB+sizeiC>mi，sizeiA+sizeiC≤mi，则交换A与B的处理顺序。c.STiA<STiB规则3...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴高，应炅，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33