三维打印云工厂设计与任务调度研究

作     者：干胜 

作者单位：浙江大学 

学位级别：硕士

导师姓名：傅建中;沈洪垚;徐月同

授予年度：2019年

学科分类：12[管理学] 1202[管理学-工商管理] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：三维打印 分布式制造 云平台 无人车间 多智能体 任务匹配 遗传算法 

摘      要：云制造是融合信息技术、智能制造技术和物联网技术的新型制造模式,能够将分散的制造资源接入互联网形成统一的资源整体,实现制造资源共享、提高资源利用率,而以三维打印机为主要工具的个性化分布式制造成为云制造领域研究的热点。目前,相关的研究主要集中在三维打印云平台的搭建,在闭合三维打印分布式制造的全流程制造链、优化制造资源与任务匹配等方面存在着大量值得研究的问题。本文设计了面向个性化分布式制造的三维打印云工厂制造模式并搭建了生产示范线,同时对制造资源与任务匹配方法进行研究,主要内容和研究成果如下:1、在需求分析的基础上,建立了三维打印云工厂的总体架构。提出了将云工厂按层次分为网络制造平台和分布式三维打印无人车间两部分并分别进行设计:对网络制造平台的功能进行设计,分析了网络制造平台中的技术架构,并对数据库和REST接口进行设计;对三维打印无人车间的布局进行设计,将三维打印无人车间划分为三个子系统并分别研究其系统构造和工作流程。2、阐述了 MAS和UML的基本概念以及多智能体的建模方法。将云工厂分解为功能不同的Agent,采用基于对象技术的建模方法对Agent结构模型、Agent组织模型、Agent协作模型这三个模型进行研究。3、对云工厂中的制造资源与订单任务匹配问题进行分析,着重研究平台层制造资源调度问题并建立该问题的数学模型,构建制造总成本和最长制造时间两个目标并建立目标优化模型。阐述了遗传算法的基本概念,提出了一种改进的NSGA2算法,分别将改进的NSGA2算法和自适应权重法应用于匹配问题的求解。4、以一个订单为例测试了云工厂网络制造平台和无人车间的主要功能,利用腾讯WeTest质量开放平台对服务器的负载性能进行测试,结果验证了网络制造平台的可用性和稳定性。用Python语言实现了 NSGA2算法、自适应权重法和改进的NSGA2算法,对仿真数据集进行求解并测试了算法的负载性能,结果验证了算法的有效性和可用性。