浅谈航空公司发动机机队的梯次管理

航空公司发动机的集中送修会增加财务压力,导致备发周转困难等一系列问题。在已知发动机单次送修成本、周期、在翼寿命、备用发动机数量等情况下,举例分析了发动机梯次管理的必要性．并介绍了梯次管理的考虑因素和实施方法。     

基于时钟驱动的循环调度

实时系统,诸如航空电子系统、空中交通控制系统(Air Traffic Control: ATC)等,从本质上说都是一种分布式实时系统,从理论上说,它们由三种类型的处理器组成,包括数据控制处理器、数据传输处理器和数据处理器.无论是数据控制处理器和数据处理器的数据计算任务,还是数据传输处理器的数据传输任务,它们的执行都必须满足任务的时间约束要求,从而正确完成系统设计的各项应用任务.本文将描述基于时钟驱动的循环调度策略,它不仅适用于对数据计算任务的实时调度,也适用于对数据传输任务的实时调度,最后,分析了此调度策略应用中存在的优势与劣势.     

解JobShop问题的一种组合模拟算法

针对成批车间的作业排序(Job Shop Scheduling )问题设计了一种模拟退火与Tabu Search相组合的算法.首先用模拟退火算法求得一个初始解,再利用Tabu Search进行进一步的寻优.通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.     

节拍合同网协议及其在作业车间AGV调度的应用

Agent技术为制造系统建模提供有了一种有效的方法,并在制造作业车间调度中得到广泛应用。Agent在基于合同网协议的作业车间AGV调度中,存在协商频繁和投标并发操作问题。为了提高合同网协议的工作效率,本文将协议进行简化,提出了一种基于节拍的改进合同网协议。该协议通过节拍有序地处理投标,并利用阈值策略,对竞标报价做出限定。最后,通过基于多Agent的作业车间AGV调度仿真实例验证了基于节拍的改进合同网协议的效果。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

在实际的柔性作业车间调度中,不但工件需要加工时间,而且工件在各个机器之间利用AGV转移也需要占用一定的时间,因此对柔性作业车间调度中考虑AGV运输时间的研究更具有实际意义。首先,针对此问题,建立了有AGV约束的柔性作业车间调度数学模型。其次,提出一种多段式编码,可以使得一些对进化没有帮助的基因直接被淘汰掉;提出一种分阶段的自适应交叉和变异概率公式及多种群进化机制以实现快速收敛及全局优化的效果。最后,仿真实例验证了本文提出算法的有效性和可行性。     

基于混合多智能体遗传算法的作业车间调度问题研究

针对作业车间调度问题(JSP)的非确定性多项式特性与解空间分布的大山谷属性,本文提出一种多智能体遗传算法(MAGA)与自适应模拟退火算法(ASA)的混合优化算法,用于寻找最大完工时间最短的调度。首先,将每个染色体视作独立的智能体并采用工序编码方式随机初始化每个智能体,结合多智能体协作与竞争理论设计了实现智能体之间交互作用的邻居交互算子,进而利用一定数量智能体进行全局搜索,找到多个适应度较高的可行解。其次,为避免算法陷入局部最优,采用ASA对每个智能体开展局部寻优。最后,通过基准测试库中典型实例的计算结果验证了该算法的有效性。     

基于可变重调度区间的柔性作业车间动态调度策略

针对动态柔性作业车间调度问题,提出了基于可变重调度区间的动态重调度策略。建立了柔性作业车间调度数学模型。提出一种初始化机器、初始化工序和随机初始化相结合的改进种群初始化的方法,进一步提高初始种群解的质量。实际生产案例仿真对比分析结果表明,利用本文重调度策略和改进遗传算法后得到的结果比企业实际运行时间缩短了47.8%,比他人的调度策略所得到的优化结果提高了5.4%,从而验证了本文所提出算法的可行性和有效性。     

某型涡扇发动机使用可靠性评估

对某型发动机进行使用故障统计分析,得到故障随使用时间、故障类型的分布和平均故障间隔时间、返修率等可靠性参数。对该型发动机使用返修记录进行统计分析,得到发动机返修、提前换发与发动机返修后使用寿命的关系,以对该型发动机寿命控制提供借鉴或依据。     

基于工件表达法的遗传算法在车间作业计划中的应用

针对车间作业计划领域的实际情况，本文提出了一种简单快捷的遗传算法编码方式——基于工件表达法，详细讨论了其算法设计及其实现原理。通过基于该编码方式的遗传算法在车间作业计划优化中的应用实例与其他算法结果的比较，证明该编码方式简捷、实用、有效。     

基于小生境技术的改进引力搜索算法

针对引力搜索算法（Gravitational sear ch algorithm,GSA）开发能力强而探索能力弱的特点,提出一种基于 小生境技术的引力搜索算法（Niching behavior based advanced GSA,NAGSA）。首先分析了引力搜索算法的性能,为每个粒子定义质量吸 引度和欧式距离吸引度两个属性,根据这两个属性计算出粒子吸引概率,取代原有的质量排 序选择法。其次,运用吸引概率和小生境拥挤度技术引导粒子在邻域内搜索,平衡算法的收敛 速度和多样性。此外,算法将k-best的取值按照指数函数递减,进一步提高收敛精度。 10个标准测试函数的仿真结果表明,该算法能有效地提高最优解的精度,加快收敛速度。最 后,采用4个标准柔性作业车间调度模型,验证了该算法在解决实际问题中的可行性和优越 性。