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飞机平尾装配生产的基于数据驱动的逆调度方法研究

发布时间:2017-07-29 21:27

  本文关键词:飞机平尾装配生产的基于数据驱动的逆调度方法研究


  更多相关文章: 逆调度 飞机平尾装配 数据驱动 生产进度监控 遗传算法


【摘要】:面对国际航空市场日益激烈的竞争,航空制造企业提高生产管理水平,缩短航空复杂产品的制造周期,提高航空产品的准时交付能力,越来越成为航空制造企业在市场中的取胜之钥。飞机水平尾翼作为一种航空复杂产品,其装配工艺复杂、生产数据量庞大,以装配工时偏差为代表的隐性扰动时有发生,由此引发的订单拖期交付将导致极大的经济损失。然而,一方面,传统的监控方法往往针对显性扰动,如订单插单、机器故障等,不能监控到装配工时偏差等隐性扰动;另一方面,飞机平尾装配生产计划往往不能调整原有的装配序列,传统的重调度方法不能取得很好的效果。因此,如何通过基于数据驱动的生产进度监控方法来发现装配进度异常并通过有效的生产调度方法进行处理,对确保飞机平尾装配的平稳生产和订单的按期交付具有重要意义。本文首先构建了飞机平尾装配生产逆调度总体架构,确定了论文研究的三个关键技术:正向调度技术、逆向调度技术和基于数据驱动装配生产进度监控技术,并确立了“正向调度?逆向调度?装配生产进度监控”的研究思路。针对飞机平尾装配生产正向调度问题进行了分析和抽象,以最小化总拖期惩罚成本为调度目标,构建飞机平尾装配生产正向调度模型,并采用基于变邻域搜索的改进两级遗传算法对模型进行求解。仿真算例和企业实际案例表明,该算法在降低拖期惩罚成本方面明显优于先进先出规则调度和模拟退火算法,并能大幅提高装配型架利用率,从而验证了该算法的有效性与优越性。针对飞机平尾装配生产逆调度问题,构建以最小化拖期惩罚成本和最小化装配时间调整成本为调度目标的飞机平尾装配逆调度模型,并设计了基于自适应容忍度驱动机制的逆调度策略。针对该问题求解复杂度高、解空间庞大的特点,提出了基于局部搜索的混合遗传算法。最后,通过算例实验和企业实例验证了自适应容忍度驱动机制和逆调度方法的有效性。针对平尾装配生产进度监控问题,设计了飞机平尾装配进度数据采集业务流程,提出了基于iGPS(Indoor GPS)技术的飞机平尾装配生产进度监控方法和基于数据驱动的订单拖期异常事件预测方法。本文提出的方法实现了对平尾装配进度的实时监控和订单拖期异常事件的实时侦测。在上述研究的基础上,本文以上海某飞机制造厂某型号飞机平尾装配生产为工程实际背景,设计并开发飞机平尾装配生产逆调度系统,为平尾装配生产调度提供了有效的工具和平台。
【关键词】:逆调度 飞机平尾装配 数据驱动 生产进度监控 遗传算法
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V262.4
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-11
  • 第一章 绪论11-24
  • 1.1 研究背景及意义11-12
  • 1.2 飞机平尾装配生产调度概述12-13
  • 1.3 国内外研究现状13-21
  • 1.3.1 生产调度理论概述13-15
  • 1.3.2 正向调度研究现状15-18
  • 1.3.3 逆向调度研究现状18-20
  • 1.3.4 生产异常监控研究现状20-21
  • 1.4 论文的体系架构21-23
  • 1.4.1 研究目标21
  • 1.4.2 研究内容21-22
  • 1.4.3 论文技术路线22-23
  • 1.5 论文的章节安排23-24
  • 第二章 飞机平尾装配生产逆调度总体架构设计24-30
  • 2.1 引言24
  • 2.2 飞机平尾装配车间布局及工艺流程24-26
  • 2.2.1 飞机平尾装配车间布局24-26
  • 2.2.2 飞机平尾装配工艺流程26
  • 2.3 基于数据驱动的逆调度总体架构26-29
  • 2.4 本章小结29-30
  • 第三章 平尾装配生产的正向调度方法30-45
  • 3.1 引言30-31
  • 3.2 平尾装配生产正向调度数学模型31-33
  • 3.2.1 问题描述31
  • 3.2.2 模型假设31-32
  • 3.2.3 数学模型32-33
  • 3.3 基于改进两级遗传算法的正向调度求解方法33-38
  • 3.4 正向调度算法性能验证38-41
  • 3.5 实例验证41-44
  • 3.6 本章小结44-45
  • 第四章 平尾装配生产的逆调度方法45-67
  • 4.1 引言45-46
  • 4.2 平尾装配生产逆调度问题数学模型46-50
  • 4.2.1 问题描述46
  • 4.2.2 模型假设46-47
  • 4.2.3 数学模型47-50
  • 4.3 基于自适应容忍度驱动机制的逆调度策略50-52
  • 4.4 基于混合遗传算法的逆调度求解方法52-56
  • 4.4.1 多目标优化方法52-53
  • 4.4.2 算法步骤53-56
  • 4.5 逆调度方法性能验证56-64
  • 4.5.1 逆调度结果评价指标57-58
  • 4.5.2 逆调度驱动机制性能验证58-63
  • 4.5.3 逆调度算法性能验证63-64
  • 4.6 实例验证64-66
  • 4.7 本章小结66-67
  • 第五章 数据驱动的飞机平尾装配生产进度监控方法67-86
  • 5.1 引言67-68
  • 5.2 飞机平尾装配进度数据采集业务流程68-69
  • 5.3 基于工作流的飞机平尾装配进度数据采集过程模型69-72
  • 5.3.1 装配进度数据采集过程定义69-70
  • 5.3.2 装配进度数据采集过程实例70-71
  • 5.3.3 装配进度数据采集流程71-72
  • 5.4 基于IGPS的飞机平尾装配生产进度监控方法72-80
  • 5.4.1 iGPS简介72-73
  • 5.4.2 基于iGPS的飞机平尾装配进度监控原理73-76
  • 5.4.3 飞机平尾装配生产进度监控硬件设施布局76-80
  • 5.5 平尾装配进度监控数据分析方法80-84
  • 5.5.1 iGPS系统的数据分析方法80-82
  • 5.5.2 订单拖期异常事件预测方法82-84
  • 5.6 本章小结84-86
  • 第六章 飞机平尾装配生产逆调度系统设计与实现86-99
  • 6.1 引言86
  • 6.2 系统实现技术86-87
  • 6.3 需求分析87-88
  • 6.4 系统设计88-94
  • 6.4.1 系统架构88-89
  • 6.4.2 流程设计89-91
  • 6.4.3 功能设计91-94
  • 6.4.4 数据库设计94
  • 6.5 飞机平尾装配生产逆调度系统界面94-98
  • 6.6 本章小结98-99
  • 第七章 总结与展望99-101
  • 7.1 论文工作总结99-100
  • 7.2 未来工作展望100-101
  • 参考文献101-105
  • 攻读硕士学位期间发表的论文105-106
  • 致谢106-108

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本文编号:591203

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