面向低碳制造的多目标集成式工艺规划与调度问题研究

作     者：杨庆斌 

作者单位：贵州大学 

学位级别：硕士

导师姓名：尹瑞雪

授予年度：2023年

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：低碳制造 混合离散粒子群算法 集成式工艺规划与调度 TOPSIS排序法 多目标优化 

摘      要：制造业是立国之本、强国之基,我国经济呈现出稳中向好的局面离不开制造业的发展。然而,制造业在推动我国市场经济高质量全面发展的同时也造成了大量的能源消耗,产生了巨大的碳排放。作为制造系统的重要组成部分的工艺规划与车间调度,在生产过程中往往是分步进行的,将其集成优化可以挖掘节能减排的潜力。本文将针对集成式工艺规划与调度问题(Integration of process planning and scheduling,IPPS),将碳排放量作为评价指标,对多目标绿色IPPS问题展开研究,主要研究内容如下:首先,对当前三种主要的工艺规划与调度集成方法进行了描述并分析了其优缺点,选择了非线性工艺规划模型作为本文求解IPPS问题的研究方法,并对求解算法进行了相应概述以及改进,介绍了标准粒子群算法的基本理论,设计了一种混合离散粒子群算法(Hybrid Discrete Particle Swarm Optimization,HDPSO)对IPPS问题的调度阶段进行求解,该算法保留了粒子群算法的核心思想,同时对粒子的飞行公式进行优化,并加入模拟退火机制防止粒子群在飞行过程中陷入局部最优解。其次,对低碳柔性工艺规划问题进行了求解,研究中,针对加工过程中碳排放量与加工时间的影响因素进行了分析,将加工过程中的碳排放分为机床碳排放、切削液产生的碳排放以及转运碳排放,加工时间分为工件的加工时间以及机器的转运时间,并以最小化总碳排放量、最小化总加工时间作为目标函数建立了低碳工艺规划优化模型;采用基于快速非支配排序的NSGA-Ⅱ算法进行模型求解,并设计了汽车前刹车调整臂的案例,验证了该模型的有效性。对IPPS问题的车间调度阶段进行求解。研究中,对车间调度过程中碳排放的影响因素进行了量化分析,并建立了以最小化最大完工时间、最小化总拖期时间、最小化总碳排放量为目标函数的低碳调度优化模型。在利用前文方法获得多目标IPPS问题工艺规划阶段最优解的求解基础上,使用本文提出的混合离散粒子群算法对车间调度阶段进行求解,并依据非线性工艺规划集成调度模型将两者集成优化。最后,以管夹器作为案例,包括四个组成零件,七台加工机床,进行低碳工艺规划调度集成问题求解,验证了模型以及改进算法的有效性,对于求解后的解集,使用基于熵权法的TOPSIS法进行排序并决策出最优解,为实际生产中IPPS方案的决策提供了依据。