导读:本文包含了分布式制造论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:分布式,算法,智能,粒子,供应链,资源配置,服务管理。
分布式制造论文文献综述
庄存波,刘检华,熊辉[1](2019)在《分布式自主协同制造——一种智能车间运行新模式》一文中研究指出为实现生产异常的实时监控、精准预测和快速响应,针对当前以制造执行系统为核心的传统车间运行模式一直存在的异常响应缓慢、决策实时性差、系统稳定性低等问题,提出一种智能车间运行新模式——分布式自主协同制造。阐述了智能车间的分布式自主协同制造的概念、体系架构和运行机制等,探讨了智能车间的分布式自主协同制造的关键技术和特点。最后指出,分布式自主协同制造模式为智能车间的实时管控和运行优化提供了一种有效途径,有可能成为未来复杂离散制造车间的主要运行模式之一。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年08期)
李政阳,云昕,杨怡欣,段文哲,汪寿阳[2](2019)在《在轨空间智能制造:分布式调度建模与优化》一文中研究指出在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统.分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一.本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统,将其分解为分布式同质流水线调度,考虑运输时间的同速并行机调度,考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题,并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型.进而,将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题,提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法.基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明:相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法,所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法.值得一提的是,这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究.(本文来源于《系统工程理论与实践》期刊2019年03期)
戢守峰,金玉然[3](2018)在《基于3D打印技术的制造企业分布式生产网络优化》一文中研究指出针对3D打印对传统制造的影响以及如何驱动分布式制造问题,构建了基于3D打印技术的制造企业分布式生产网络优化模型。该模型中考虑了3D打印产品的生产与运输、路途损耗、废弃物、延期供货和3D打印工厂的运营等成本,以满足成本最小化优化为目标,并设计基于多约束的粒子群优化算法求解该模型。数值计算与仿真结果表明,总成本随着生产率的提高逐渐减低,并随着运输时间的增加先呈现指数型增长后呈现直线型增加,而单位商品的生产和运输成本比月生产能力对总成本的影响更大、月生产能力比生产率对总成本的影响更大。由此验证了所建模型的有效性。(本文来源于《工业工程与管理》期刊2018年05期)
李帅,张智聪,胡开顺,晏晓辉,张良伟[4](2019)在《面向突发事件的分布式制造资源协同调度》一文中研究指出为解决分布式制造中资源调配问题及因应突发事件对调度计划的冲击,建立了面向突发事件的制造资源协同调度模型。针对问题要求响应快、求解难度高等特点,采用粒子群算法求解并设计了独特的离散机制,并根据问题特点设计了测试算例。首先基于静态调度模型对OPL软件和粒子群算法的求解效果进行了对比,然后随机生成了突发事件进行重调度实验。实验结果表明,所提粒子群算法具有响应时间短、稳定性强的特点,是求解该类问题的有效算法。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2019年03期)
史雨同[5](2018)在《分布式制造供应链环境下低碳运输问题研究》一文中研究指出在全球化制造战略发展环境下,以往通过垂直整合的方式优化供应链系统的方法已不再具有优势,企业越来越多地透过企业的边界、甚至国家的边界,在全球范围内寻找优秀的合作伙伴和资源,制造供应链中各企业节点呈现明显的异地分布特征并且日益突出。分散的地理位置不仅会引起运输成本上升,而且带来了碳排放增多的问题。本文围绕分布式供应链环境下的集货问题和配送问题展开研究,寻求低碳的运输方案。主要内容包括:(1)针对集货过程中的低碳运输问题,将经济因素和环境因素结合起来,建立集成目标的优化模型。算法设计方面,采用改进的遗传算法对模型进行求解。在满足集货时间窗、车型与载重、车辆数量等多重约束条件下寻找总成本最小的集货方案。(2)为了消除目标函数中成本系数计算方法的影响,寻找更具通用性的模型和算法,在上一章的基础上,设计了最短路径和最小碳排放多目标优化模型。首先获得路径距离最短的集货方案,然后对取得的路径进行拆分重组,获得碳排放更少的车辆和路径安排。在算法设计方面采用基于遗传算法和节约算法的分阶段启发式方法求解。(3)当前新能源货车尤其是纯电动车发展迅猛,具有零排放、容量小、续航里程短等特点。在前面研究内容的基础上,考虑包含纯电动车和传统柴油车在内的多种车型,建立了最短路径和最小碳排放的多目标优化模型,进而根据模型特征,设计了两阶段启发式算法求解,通过纯电动车的有效利用寻找同时满足经济效益和环境效益的集货方案。(4)针对配送过程的低碳运输问题,通过生产环节和运输环节的集成调度降低运输中的碳排放。建立了拥有平行机生产系统的制造商对多家客户供应多种产品的生产运输调度模型,优化目标为在满足最晚交货时间约束下运输过程中碳排放量最小。算法设计方面,首先利用遗传算法获得碳排放最小的运输调度方案,进而根据运输批量合并订单,确定生产批量与完工时间,在此基础上得到生产调度方案。(本文来源于《北京建筑大学》期刊2018-06-01)
李益兵,宋东林,王磊[6](2019)在《基于混沌遗传算法的集团分布式制造工序资源配置》一文中研究指出集团分布式制造企业往往存在着地理位置不集中、制造资源和制造能力不均衡、资源闲置与资源短缺并存等问题,针对集团制造企业在制造资源配置过程中多主体、多任务、多资源、多工序以及协同性的特点,从集团公司总体利益及下属企业个体利益多角度出发,综合考虑生产成本、加工资源、加工效率等多个因素,建立集团分布式制造资源配置优化模型,并采用基于Logistic混沌改进的遗传算法求解该模型的Pareto最优解.最后对国内某建材装备集团的制造资源配置过程进行算例分析,以验证模型和算法的有效性.(本文来源于《控制与决策》期刊2019年06期)
黄辉,王哲,纪玉娇,严永[7](2017)在《分布式网络化云制造模式分析》一文中研究指出伴随国际先进制造业的发展,作为传统产业的制造业在我国正在进行着不断的变革发展。为赶超欧美智能制造的脚步,我国适时地提出了《中国制造2025》,将与互联网相结合的先进制造上升到战略高度。云制造便是智能制造发展的一个重要产物,其独特的先进制造模式以及其为制造行业各方带来的巨大优势正不断得到业界的重视。介绍云制造的概念,重点从宏观和微观两个角度分析了云制造的运作模式,同时对于云制造发展的核心——云制造服务平台的构架进行了描述与分析。对分布式网络化云制造的发展进行了展望。(本文来源于《现代制造工程》期刊2017年11期)
史雨同,尹静,王柏琳[8](2017)在《分布式制造供应链低碳集货模型与算法研究》一文中研究指出针对我国当前严峻的环境形势和节能减排的现实要求,研究了低碳环境下分布式制造供应链节点集货问题,研究过程中应用了最小碳排放和最短路径的多目标优化模型。算法上设计了叁阶段集成启发式方法分步求解,首先采用遗传算法找到最短路径的集货方案;在此基础上采用节约算法的基本思想进行路径拆分和车辆匹配,降低碳排放水平;最后通过计算碳排放节约值对集货方案进行局部重组,进一步优化碳排放指标。仿真实验表明,分阶段的求解方法可以设计出碳排放更优的解,同时满足经济效益和环境效益。(本文来源于《物流技术》期刊2017年10期)
李良军,金鑫,周佳[9](2017)在《分布式制造领域人才培养体系的构建》一文中研究指出本文分析了分布式制造技术所带来的变革,认为该领域的发展将驱动有关行业各级各类人才需求;然后提出了分布式制造领域的人才培养理念、目标、能力要求及在未来的教育教学模式。分析提出了分布式制造领域人才培养的基础学科支撑架构和功能需求,考虑到在未来分布式制造模式环境下,涉及的学科领域的广度和深度,提出了采用过程式课程构建模式和模块式课程构建模式相结合的方式构建课程体系以及满足人才培养的实验实践平台要求。最后提出了一些有关体制保障方面的建议。(本文来源于《高等工程教育研究》期刊2017年05期)
郭顺生,杜百岗[10](2017)在《建材装备企业分布式协同制造与服务管理系统研发及应用进展》一文中研究指出主要内容:本成果主要科技创新包括以下:(1)发明了一种可重构的建材装备企业数字化软件系统中多源数据导入方法。针对建材装备制造企业在设计、工艺、制造、装配、运维等过程中信息来源不一致、数据导入不灵活、数据传递不及时等问题,本项目以可重构的形式提供了多源数据导入方法,并且运用校验规则库保证了不同模式下数据的完整性与合法性,提高了软件系统开发和使用效率。(本文来源于《中国机械工程学会机械自动化分会&中国自动化学会制造技术专委会学术工作进展报告 2017》期刊2017-08-01)
分布式制造论文开题报告
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统.分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一.本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统,将其分解为分布式同质流水线调度,考虑运输时间的同速并行机调度,考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题,并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型.进而,将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题,提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法.基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明:相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法,所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法.值得一提的是,这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究.
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分布式制造论文参考文献
[1].庄存波,刘检华,熊辉.分布式自主协同制造——一种智能车间运行新模式[J].计算机集成制造系统.2019
[2].李政阳,云昕,杨怡欣,段文哲,汪寿阳.在轨空间智能制造:分布式调度建模与优化[J].系统工程理论与实践.2019
[3].戢守峰,金玉然.基于3D打印技术的制造企业分布式生产网络优化[J].工业工程与管理.2018
[4].李帅,张智聪,胡开顺,晏晓辉,张良伟.面向突发事件的分布式制造资源协同调度[J].计算机集成制造系统.2019
[5].史雨同.分布式制造供应链环境下低碳运输问题研究[D].北京建筑大学.2018
[6].李益兵,宋东林,王磊.基于混沌遗传算法的集团分布式制造工序资源配置[J].控制与决策.2019
[7].黄辉,王哲,纪玉娇,严永.分布式网络化云制造模式分析[J].现代制造工程.2017
[8].史雨同,尹静,王柏琳.分布式制造供应链低碳集货模型与算法研究[J].物流技术.2017
[9].李良军,金鑫,周佳.分布式制造领域人才培养体系的构建[J].高等工程教育研究.2017
[10].郭顺生,杜百岗.建材装备企业分布式协同制造与服务管理系统研发及应用进展[C].中国机械工程学会机械自动化分会&中国自动化学会制造技术专委会学术工作进展报告2017.2017