一种基于元胞机的高熵制造低熵调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于原胞机的高熵制造低熵调度方法，采用的技术方案包括如下主要内容：(1)问题匹配高熵制造问题原型特征与约束；(2)对制造系统进行多维度时空的解构和时空层的划分；(3)根据平面空间分解建立元胞机网络模型；(4)根据低熵理论设计调度算法目标函数和适应度函数；(5)建立系统求解模型并进行求解。针对大型装备制造等高熵制造过程中的设备调度问题，本发明专利技术以计划完成时间最短、时空利用率最大、设备资源利用率最大和延迟时间最少的低熵化的问题做出目标的以元胞机和低熵目标为基础的数学模型和优化算法，求解高熵类型制造方式下存在的设备资源调度问题，为高熵制造类型的生产调度及其多项优化指标提出效果明显的优化调度方法。明显的优化调度方法。明显的优化调度方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于元胞机的高熵制造低熵调度方法


[0001]本专利技术涉及大构件、大尺度等高熵制造类型中的设备调度领域，是一种基于元胞机模型的低熵目标的调度方法。

技术介绍

[0002]大型装备制造零件多属非标产品，部分加工工艺特殊，工序工时长，加工设备非唯一且对应工时差异大；在制品结构参数大，时间序列和空间填充受限明显；物流设备是工位流动匹配和稳健衔接枢纽，流动需求及时响应至关重要，潜在干涉凸显。因此，将有限资源在空间和时间进行合理调度，可满足不同订单差异化需求，有效压缩生产周期，提升订单交付率。
[0003]目前，国内大型装备制造面临着生产效率较低、生产成本较高等问题。为达成最低流动费用、最小库存缓冲、最大空间填充、最大设备稼动，实现时间、空间和设备调度的有效耦合，消除时序、场地、生产和物流等瓶颈，减少高熵耗散与紊乱，准时完成制造进度，成为高熵制造企业亟需解决的新问题。

技术实现思路

[0004]为了解决高熵制造类型企业存在的以上问题，本专利技术的目的在于提供一种基于元胞机的高熵制造低熵调度方法。本专利技术技术方案的具体实施过程由附图1技术路线所示。本专利技术所述的一种基于元胞机的高熵制造低熵调度方法所采用的技术方案包括如下主要内容：
[0005]1)匹配高熵制造问题原型特征与动态约束
[0006]将非线性、伴随物性变化的多维动态系统简化为个体自组织的离散事件，实现从模型微观结构和自组织演化规则到宏观系统的跨层次描述。
[0007]表征集单元布局与流动路径设计的由强化或弱化动态约束关联的满足问题，即物流路径通量限制、网络构建和物料搬运费用博弈平衡、局部不规则的布局空间、单元间路径不能穿越制造资源等问题。对约束问题进行[0,1]数学处理，以适应元胞机基本规则。
[0008]2)高熵制造系统的多维度时空解构和层划分
[0009]在平面空间长、宽约束为第一、二维度离散化参数划分基础上，明确单元布局和物流路径设计的动态约束。
[0010]以零件加工开始时间为划分点，进行加工时间约束的第三维度时间切片，以加工时间作为时间约束，在每一层的时间切片内映射单元布局，由三维空间问题转换为有限数量二维空间的布局问题。时间层划分如图2所示。
[0011]引入加工设备、物流设备的资源能力约束作为多维度时空的第四维度，设备资源能力影响生产调度工序和时间，实现多维相互约束和博弈状态。
[0012]3)建立高熵制造元胞机网络模型
[0013]将整个生产作业车间设定为一个包含移动粒子的二维网络，以零件和设备作为粒
子，层划分后的每一层视为一个元胞，代表一个二维场地空间，设备资源(生产设备和物流设备)作为移动元胞，构建设备资源调度模型。
[0014]对某一时空层元胞状态属性的描述，如图3所示。对元胞状态描述、设置生产调度元胞机模型的初始条件和边界条件，以及设定演化规则等过程，参见中国专利CN102608916A。
[0015]4)设计低熵多目标函数与适应度函数
[0016]高熵制造低熵调度的核心是低碳性与稳定性。
[0017]①
车间系统内部低熵化指标
[0018]系统外部熵可以表示为
[0019][0020]式中：S
O
为车间系统和环境交换的外部熵；n为车间子系统的数量；w
i
为车间系统和环境交换的i种熵的权重；S
O,i
为车间系统与环境交换的第i种熵。
[0021]车间系统的总熵变方程应表示为：
[0022][0023]式中：S
I
为车间系统n内部熵，S
O
为车间系统和环境交换的外部熵。
[0024]根据统计物理学系统理论，由粒子组成的某一生产系统，粒子数量N的粒子处在s状态下所拥有的能量为Es，则车间在某一状态(N,s)的概率为：
[0025][0026]其中，N为系统中设备数量；P
N,s
为系统在某一状态(N,s)的概率；令
[0027]R＝∑
N,s exp(
‑
αN
‑
βEs)，根据物理熵S＝KlnΩ，车间系统内部熵为：
[0028][0029]将(3)带入(4)式，可将车间系统熵评价指标表示为
[0030][0031]其中，K为比例系数；
‑
lnP
N
为系统在某状态的能量，即产能。对封闭系统平衡态的假设中存在其中W为生产系统总生产状态能量，可得
[0032][0033]其中：N表示空间大小；E表示时间长短；V表示设备多少。
[0034]一个封闭系统中，车间低熵化可表示为一个生产状态与空间资源、时间资源、设备资源相关的函数。对生产系统内部熵S
I
进行微分处理：
[0035][0036]又
[0037][0038]令
[0039][0040]则有
[0041]dS
I
＝αdN+βdE+χdV
[0042][0043]系统内的低熵化指标S
I
分为车间可用生产空间、生产时间和设备资源三部分。Kα为稳定车间系统中最大可用空间；Kβ为稳定车间系统中最大可用排产时间；Kχ为稳定车间系统中最多可用车间设备。
[0044]②
车间系统外部因素低熵化指标
[0045]系统外环境对系统干扰引起熵的变化用S
O
表示，假设系统存在k种扰动因素，可用A1,A2,A3,
…
,A
k
表示每种扰动，出现概率分别为P1,P2,P3,
…
,P
k
，所有扰动发生概率根据扰动影响大小，设不同扰动因素的影响因子为C
k
，根据物理熵和信息熵理论，车间系统外部熵可进一步描述为：
[0046][0047][0048]其中：
[0049]C
k
为扰动因素影响因子；P
i
为扰动因子发生的概率；i为扰动因素；j为车间子系统；f(i,j)为车间内各个系统抗扰动状态；Q
i,j
为抗扰动成本；X
i,j
为干扰度水平；S'
O
为抗干扰度量，可以描述为：
[0050][0051][0052][0053]式中：T
i,j
为扰动因子i对车间子系统j的扰动度，T为生产期间的总干扰度。在t0时
刻测定为该时刻的抗干扰度，作为参考抗干扰度：
[0054][0055]式中：为参考干扰度水平。
[0056]扰动因素对各个子系统影响是不确定的，设置抗干扰度参考值可以保持车间系统处于低熵水平，有
[0057]③
目标函数设计
[0058]低熵指标分为低碳和抗扰动能力两部分，包括最小化装配体完工时间、最小化产品总完工时间、最大化面积利用率、最小化蜂窝损失率和最大化本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于原胞机的高熵制造低熵调度方法，其特征在于包括以下步骤：1)匹配高熵制造系统的问题原型特征与动态约束根据高熵制造特点刻画典型局部细节，将非线性、伴随物性变化的多维动态系统简化为个体自组织的离散事件，实现从模型微观结构和自组织演化规则到宏观系统的跨层次描述；对约束问题进行[0,1]数学处理，以适应元胞机基本规则；2)高熵制造系统的多维度时空解构和层划分在平面空间长、宽约束为第一、二维度离散化参数划分基础上，明确单元布局和物流路径设计的动态约束；以零件加工开始时间为划分点，进行加工时间约束的第三维度时间切片，以加工时间作为时间约束，在每一层的时间切片内映射单元布局，由三维空间问题转换为有限数量二维空间的布局问题；引入加工设备、物流设备的资源能力约束作为多维度时空的第四维度，设备资源能力影响生产调度工序和时间，多维相互约束和博弈；其中设备资源包括生产设备和物流设备；3)建立高熵制造元胞机网络模型将整个生产作业车间设定为一个包含移动粒子的二维网络，以零件和设备作为粒子，层划分后的每一层视为一个元胞，代表一个二维场地空间，设备资源作为移动元胞，构建设备资源调度模型；对某一时空层元胞状态属性进行描述，包括元胞状态描述、设置生产调度元胞机模型的初始条件和边界条件，以及设定演化规则；4)设计低熵多目标函数与适应度函数对车间调度系统内部、外部环境影响的熵指标进行系统定义和描述，定义抗干扰度和参考抗干扰度，设计包括低碳和抗扰动的低熵优化的目标函数及其约束条件，建立低熵调度基础模型和稳健性评价。2.如权利要求1所述的一种基于原胞机的高熵制造低熵调度方法，其特征在于步骤4)中，对系统内外部熵变指标分析推导和描述主要包含以下过程：车间系统的总熵变方程表示为：其中，S
O
是系统外部熵，S
I
为系统内部熵；车间在某一状态(N,s)的概率为：其中，N为系统中的设备数量；Es为粒子数量N的粒子处在s状态下所拥有的能量即生产能力。车间生产系统内部熵表示为：车间系统内部熵评价指标表示为：S
I
＝
‑
K∑
N,s
P
N,s
ln P
N,s
其中：N表示空间大小；E表示时间长短；V表示设备多少；对生产系统的物理熵S
I
进行微分处理：dS
I
＝αdN+βdE+χdVS
I
分为车间可用生产空间、生产时间和设备资源三部分；车间系统外部熵可以表示为：进一步描述为：进一步描述为：S'
O
抗干扰度描述为：抗干扰度描述为：为参考抗干扰度：目标函数设计中包含的低熵指标分为低碳和抗扰动能力两部分，包括最小化装配体完工时间、最小化产品总完工时间、最大化面积利用率、最小化蜂窝损失率和最大化物流设备综合效率最小化最大装配体完工时间F
J
：最小化最大装配体完工时间F
Z
：最大化单元面积利用率S1：平均设备综合效率平均设备综合效率对车间低熵调度建立以下模型：EI1＝(1
‑
S1)
×
aEI2＝(F
J
+F
Z
)
×
b
minEI＝EI1+EI2+EI3式中：a,b,c为加权因子，EI1为空间资源利用率指标，EI2为时间资源利用率指标，EI3为设备利用率指标；低熵调度稳健设计中构建车间熵评价指标公式：单元内部的稳健性h为：复杂车间的整体稳健性为：p
i
代表设备内第i台设备出现崩溃的概率，假设单元内有x台设备：3.如权利要求1所述的一种基于原胞机的高熵制造低熵调度方法，其特征在于步骤4)中包括建立高熵制造低熵导航模型的过程，具体如下：
①
二维布局模型构建：在f
j
层上，将B|f
j
中的部件随机排序，获得一个调度序列；第k个待布置部件的编号为k，解集记为：SS
k
|f
j
＝F(b
k
|f
j
)，其中，SB＝{b1,b2,
…
,b
k
‑1}；部件k在各层上的解集表示为：{SS
k
|f1,SS
k
|f2,
…
,SS
k
|f
m
}，其中部件k的最终可布置解集：SS
k
＝(SS
k
|f1)...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈勇，杜习之，裴植，王成，郦仕云，易文超，张文珠，纪祖臻，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：