本发明涉及高端装备制造,具体为基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法和装置。
背景技术:
1、变邻域搜索算法(vns)是一种改进型的局部搜索算法,它可以利用不同的动作构成的邻域结构进行交替搜索,在集中性和疏散性之间达到很好的平衡,在一些高端装备的制造过程中,需要多个工厂来生成所需的中间产品,同时一个制造商在生产产品过程中,往往会考虑多个目标,所以就需要将vns算法应用到其中,设计一个生产分配计划,确保每个工厂都能在规定的时间内完成计划以及每个目标都尽可能最优。
2、现有的高端装备制造过程中应用vns只能解决单独的目标优化问题,并且传统vns邻域结构主要是随机交换,所以会导致搜索效率相对较低,无法针对所考虑多目标优化问题快速给出有效的解决方案,并且往往在优化完算法后直接应用时,可能会产生一些未知计算的错误,从而导致不必要的成本损失。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足,本发明提供了基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法和装置,解决了搜索效率相对较低,无法针对所考虑多目标优化问题快速给出有效的解决方案,以及直接应用时可能会产生一些未知计算的错误,从而导致不必要成本损失的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:基于vns的高端装备制造鲁棒性调度装置,包括调度装置本体和处理器模块,所述调度装置本体上端中间处贯穿设置有散热窗,所述调度装置本体前端一侧嵌入设置有数据传输接口,所述调度装置本体前端中间处嵌入设置有显示屏,所述调度装置本体前端一侧靠上固定设置有控制面板,所述调度装置本体前端一侧靠下端固定设置有电源按键。
5、优选的,所述处理器模块连接有接收模块、显示模块、控制面板、参数处理模块、通信模块以及存储模块,所述接收模块、控制面板、参数处理模块、通信模块以及存储模块连接到处理器模块。
6、优选的,基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法,具体包括以下步骤:
7、s1.信息接收
8、通过网络或数据传输接口接收相关具体信息,其中包括工件的详细信息,各车间的相关信息、算法参数以及领域结构;
9、s2.随机分配
10、通过装置内部处理器模块进行分配结果的生成,其中具体为各个工件与各个车间分配关系的初始分配结果;
11、s3.制定调度方案
12、通过处理器模块进行加工次序以及批次生成算法确定所述初始分配结果中每个车间工件的加工次序和批次,得到初始调度方案;
13、s4.优化调度方案
14、通过变邻域搜索算法对所述初始调度方案以最大化最小完工概率为目标进行更新,得到当前最优调度方案;
15、s5.最终优化
16、通过加工次序及批次改进算法对所述当前最优调度方案以最小化所有车间的库存成本之和为目标进行优化,得到最优调度方案;
17、s6.方案仿真实验
18、通过数字孪生方法对各车间进行模拟,控制各车间按照所述最优调度方案进行实现运转,并根据仿真运转的结果对所述最优调度方案进行反馈改进,得到最终调度方案。
19、优选的,所述s1.信息接收中工件信息具体包括工件的数量,车间完工到期的时间以及每个工件的基本加工时间,各车间的相关信息为车间的数量、批次容量、加工过程中的损耗以及运输过程中的损耗。
20、优选的,所述s4.优化调度方案中邻域结构包括第一邻域结构:从完工概率最低的车间中随机选出一个工件随机分配给其他车间;第二邻域结构:将从完工概率最低的车间中随机选出的一个工件与从其他车间中随机选出的一个基础加工时间平均值更小的一个工件进行交换;第三邻域结构:随机将现在方案编码的一部分逆转。
21、优选的,所述s6.方案仿真实验中,数字孪生方法具体包括以下步骤:
22、a.建立模型
23、选用适合工件特点和使用工况,灵活选择建模方法,将多学科机理建模、三维模型降阶、数据驱动建模等进行有机融合,并充分考虑工件中的误差环节影响,拓宽建模覆盖范围、提高模型精度;
24、b.模型修正优化
25、通过实际运行数据和模型自动修正算法,对模型进行精度评估和自动修正,保证模型与产品的一致性,并且降低模型数据容量;
26、c.产品工件测试补充
27、基于高精度数字孪生模型,对产品工件进行mil/sil/hil测试,作为传统物理实验的补充和拓展,全面评估产品设计的功能、性能,并提出改进建议;
28、d.状态监测预测
29、开发和部署故障诊断与phm算法,基于模型与数据混合驱动和人工智能算法,对产品工件的运行状态进行监测与预测,并且对故障进行诊断,辅助智能运维决策。
30、(三)有益效果
31、本发明提供了基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法和装置。具备以下有益效果:
32、1、本发明提供了基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法和装置,本发明通过将算法得出的最佳方案进行模拟仿真,采用数字孪生仿真方法进行模拟,并且在仿真建模后通过文本语义解析简化几何语义删除不必要的属性信息,结合已有标准筛选出简化之后的工件模型再进行仿真运转,避免了加载困难的问题,最终根据仿真的结果对工件运行状态进行监测与预测,对故障进行诊断,辅助智能运维决策,再反馈到算法的最佳方案中进行最终的优化。
33、2、本发明提供了基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法和装置,本发明通过对高端设备制造过程中的各种损耗与不确定加工时间的复杂产品双目标分层调度问题进行设计优化,首先通过编码确定加工工件的分配,再根据初步确定每个车间工件的加工次序和组批,然后通过变邻域搜索算法迭代来找到以最大化最小完工概率为目标的方案,最后搜索每个车间新的加工顺序及组批,从而找到最小化所有车间的库存成本之和的最优解。
1.基于vns的高端装备制造鲁棒性调度装置,包括调度装置本体(1)和处理器模块(7),其特征在于:所述调度装置本体(1)上端中间处贯穿设置有散热窗(2),所述调度装置本体(1)前端一侧嵌入设置有数据传输接口(6),所述调度装置本体(1)前端中间处嵌入设置有显示屏(5),所述调度装置本体(1)前端一侧靠上固定设置有控制按键(3),所述调度装置本体(1)前端一侧靠下端固定设置有电源按键(4)。
2.根据权利要求1所述的基于vns的高端装备制造鲁棒性调度装置,其特征在于:所述处理器模块(7)连接有接收模块(8)、显示模块(9)、控制面板(10)、参数处理模块(11)、通信模块(12)以及存储模块(13),所述接收模块(8)、控制面板(10)、参数处理模块(11)、通信模块(12)以及存储模块(13)连接到处理器模块(7)。
3.基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
4.根据权利要求3所述的基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法,其特征在于:所述s1.信息接收中工件信息具体包括工件的数量,车间完工到期的时间以及每个工件的基本加工时间,各车间的相关信息为车间的数量、批次容量、加工过程中的损耗以及运输过程中的损耗。
5.根据权利要求3所述的基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法,其特征在于:所述s4.优化调度方案中邻域结构包括第一邻域结构:从完工概率最低的车间中随机选出一个工件随机分配给其他车间;第二邻域结构:将从完工概率最低的车间中随机选出的一个工件与从其他车间中随机选出的一个基础加工时间平均值更小的一个工件进行交换;第三邻域结构:随机将现在方案编码的一部分逆转。
6.根据权利要求3所述的基于vns的高端装备制造鲁棒性调度方法,其特征在于:所述s6.方案仿真实验中,数字孪生方法具体包括以下步骤: