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预制板生产线—横移小车装置设计7张CAD图,预制板,生产线,小车,装置,设计,CAD
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附录一：柔性制造系统的仿真设计与分析自动引导车辆系统摘要 介绍了仿真设计与分析的柔性制造系统(FMS)自动引导车辆系统(取值区间)。与针对FMS的经营业绩最大化,必须考虑很多参数,包括数量、速度、和调度规则的取值区间,调度和缓冲区大小等关键因素,我们考虑以下三个:(1)减少交通拥堵;(2)最小化车辆利用率;(3)最大化吞吐量。在本文中,我们考虑的系统分析方法,结合仿真分析和多目标非线性规划的优化技术(MONLP)和演化策略(ES)。MONLP决定通过多因素系统的设计参数和回归分析。ES是用于验证每个参数仿真优化。验证测试的两种方法。这种基于方法的方法对设计产生正确的实验结果,确保对设计参数的规范和支持一个健壮的框架分析。 关键词：模拟 柔性生产系统 自动引导车辆系统 多目标非线性规划 进化策略1介绍 柔性制造系统(FMS)由一个数值控制(NC)机、材料处理系统,和一个集成的数控机床和计算机控制系统。这些机器和设备的集成涉及到使用一个控制器,复杂的软件和一个整体计算机控制网络坐标机床,材料处理。物料搬运在FMS与自动化技术的进步变得更容易。技术提出了制造业的快速发展在FMS自动引导车辆系统是一个好选择,因为它加载和自动化卸载,路径运动的灵活性,便于修改导向槽网络和计算机控制。可以使用针对在两种不同的方式。第一个方法是附加的部分取值区间,帮助执行所有制造过程。在这种方法中,针对被释放后的所有流程完成的部分。第二个方法是使用车辆仅为部分从一个移动站到另一个地方。在本文中,我们分析了FMS的后者取值区间,因为所需数量的车辆明显在前一种情况下。FMS是复杂和昂贵的系统,需要一个准确的设计阶段。特别是,重要的是要密切关注检查的动态行为，不同的FMS组件生产系统的预测性能。模拟分析可能是最好的技术来使用一个复杂的系统不能轻易的被分析或数学模型。有许多商业上可用的软件工具或协助模拟器的设计与分析。有两个主要方法等软件。一个是使用一个通用的仿真语言,如公交线网/ H,构建特定的FMS仿真软件或模拟器。另一个是直接使用一个FMS模拟器这样的开发使用一些通用计算机语言FORTRAN,Pascal,C甚至一些通用仿真语言LISP,结合C或序言,产生应用程序。5、因素、FMS + +,桅杆,模拟生产系统或。许多研究人员建议FMS的各种方法设计与分析。仿真模型的执行揭示了该模型的基本操作。然后,设计师分析输出,以确定预期的设计目标可以实现。在制造领域,仿真可用于配置生产系统,或者选择更合适的管理规则。工程经济学和运筹学和管理科学方法和技术已经应用于获得的性能数据(如更换模具的时间、生产率、成本、灵活性和产品质量)对不同的配置。保罗目前使用的活动周期图的图解法发展概念FMS的仿真模型。伯伦斯坦描述了一个智能决策支持系统的分析和评价FMS。现在的集成FMS的设计方法,它使用模拟和多准则决策技术。智能工具(如专家系统、模糊系统和神经网络),已经开发出来支持FMS设计过程。开发FMS仿真模型,基于统一建模语言(UML)分析/设计和仿真工具软件。这种方法提高了软件开发通过基于规则的方法和效率基本补充道面向对象特性的特定软件环境5。每种方法提供了一些见解底层功能FMS。在很大程度上,我们对FMS的理解支离破碎的假设有显著差异,约束、建模技术解决方案策略,标准,目标,和决策过程。图7 针对FMS的仿真设计与分析获得的结果一个决策情况可能并不适用于其他。因此,一般有效的方法是需要分析FMS。因此我们建议使用一个基于仿真分析和优化技术,即多目标非线性规划(MONLP)和进化策略(ES),分析的影响设计参数对不同的关键因素。目标仿真分析如下:1量化设计参数对性能的影响相对重要的因素。2突出重要的设计参数。3确定设计参数之间的交互。4来验证验证MONLP和ES之间。本文组织如下。第二节描述了一个系统设计和分析FMS的方法。一个假设的模拟在第三节模型提出了FMS。选择的关键因素和设计参数提出了部分4。在第四节,我们提出我们的实验和程序MONLP、基于仿真的优化和验证测试。最后,第五部分提出了研究的结论。2一个FMS的设计与分析方法 在大多数研究FMS或制造的设计与分析,仿真建模和分析是分开的。由仿真模型的执行输入到仿真分析。设计和操作参数和关键因素实现了仿真分析然后显示运营商。参数仿真模型是手动修改。这个迭代过程持续进行直到设计接受。在本文中,我们提出一个系统的设计方法由(1)分析FMS的取值区间确定关键因素,(2)考虑设计和操作参数有影响的关键因素,(3)进行一个系统的方法的分析,结合MONLP和ES,(4)执行验证测试MONLP和ES之间。仿真设计和分析FMS的取值区间见图2。 一个详细的描述FMS设计和分析如下。图2 影响的设计参数估计的关键因素2.1FMS的仿真设计 这一步的重点包括系统的关键因素,设计参数影响系统,分类这些因素。通过仔细考虑上面的关键点,我们可以设计一个仿真模型和确定的关键因素和实验所需的设计参数模型的设计。然后,我们必须考虑选择仿真语言或软件和随机数为每个设计点种子,模拟的长度的选择时间达到一个稳定状态,验证和确认的仿真模型。步骤(1)识别的关键因素在基于仿真的设计中,很多重要的因素出现。的相互关键因素的影响可能是很难预测的。它可能很难决定的一个因素或参数不考虑其他因素和参数。典型的FMS设计中至关重要的因素包括:(1)最小化拥堵;(2)车辆利用率最大化;(3)最大化吞吐量;(4)消除交通问题;(5)最小化运输成本;(6)空间利用率最大化;等。步骤(2)设计参数的选择 FMS的设计参数参与仿真-基于对多因素分析和设计优化的关键因素。实验包含的设计设计参数和操作参数。设计参数包括固定和改变参数。来单独的固定和改变参数,我们建议敏感性分析。最常见和简单的方法,分析了影响的设计参数是parameter-at-a-time分析使用仿真模型。这种分析包括改变一次只有一个设计参数,同时保持其他不变,和观察的关键因素的行为模拟模型,这是进行所有相关设计参数。然后,散点图开发为每个设计参数(图2)。研究设计参数之间的交互和至关重要的因素,个人的散点图(为每个设计参数)和关键因素可以组合,可以麻烦当许多因素的影响被分析20。敏感性分析,我们定义了设计参数的值和错误,这是最大的可能值参数可以通过这种分析。,我们可以评估敏感变化的关键因素是在一个或多个设计参数。换句话说,它展示的交互影响的关键因素和设计参数。如果模型没有敏感的设计参数,这个参数可以定义为一个固定的参数和用于仿真模型。否则,我们定义更改的参数是一个因素,收集更好的数据得出结论之前从模型21。操作参数的因素,如加工路线和时间产品,平均故障间隔时间(MTBF)和平均修复时间(MTTR)每台机器工具,等,用于运行仿真。2.2FMS的仿真分析系统中使用的技术分析可以分为两个主要类别:分析和仿真。分析技术是排队论等数学模型,多目标线性规划,启发式算法。基于仿真的技术通常包括通用的针对特定系统仿真语言,仿真软件包,和仿真软件,通过使用通用编程创建语言。在本文中,我们考虑系统相结合的方法基于仿真分析和优化技术来增加规范的设计参数的准确性。此外,这些方法扩展基于仿真的分析和使用优化技术的派生新的和更多强大的定量结果。因此,实验设计与取值区间包括FMSMONLP和ES。MONLP使用多因素和回归分析确定系统的设计参数虽然ES是用于验证每个参数。我们认为,这种方法增加了对仿真结果的信心分析。2.2.1基于仿真的分析方法(MONLP) MONLP由目标函数和约束。它发生在两个或两个以上的非线性目标同时优化,一组约束。在本文中,我们提出回归元模型和目标函数上界和下界的关键因素和设计参数作为设计参数的选择约束。回归元模型是典型的仿真模型分析。回归元模型用于确定预测变量和函数形式。一个元模型表达了y作为因变量多个独立或预测变量的函数切除酶。(一)影响每一个关键因素。步骤(1)制定使用回归的目标函数元模型。步骤1.1指定设计参数的上、下极限价值上面的极限值:限制价值越低。步骤1.2进行多因素分析取决于设计参数的绑定。步骤1.3选择统计上显著的设计参数方差分析。步骤1.4实现设计参数的回归分析和关键因素,进行回归元模型。步骤1.5制定使用以上的多目标函数步骤步骤(2)定义的约束步骤2.1定义约束设计参数和关键使用上下限制因素的价值观和条件.步骤(3)MONLP确定最优解决方案。MONLP许多解决方案技术已经开发出来。多目标问题的优化解决方案,是最优先的决策者。这意味着从决策者主观输入是必需的。也许将这种主观信息的最佳方式解决方案的过程是通过一个交互式算法。互动算法类似于通常的搜索技术用于单、非线性优化。许多研究人员已经提出了各种解决方案的程序,如一步法(STEM)、法国燃气过程。在本文中,为了解决MONLP,我们使用单一目标函数权重最高的关键因素,而其他的关键因素转换为约束条件中指定的范围。可以快速、正确地找到设计参数通过使用这些元模型在中间设计步骤。2.2.2基于仿真的优化方法(ES) 基于仿真的优化使用ES是找到了最优参数和确定最佳组因子值。ES的优化方法是模仿自然的原则进化。ES可以视为进化的早期项目使用浮点数表示,与突变是唯一复合运算符。它已经被应用到各种不断变化的参数优化问题。直到最近,扩展到离散问题。西文在数字域执行得很好,因为这是专用的实函数的优化问题。这是进化的一个例子程序使用适当的数据结构和“基因”运营商的问题域。ES过程步骤(1)生成第一个模拟运行。步骤(2)随机创建的第一代儿童。步骤(3)让每个孩子的运行。步骤(4)基于健康评分(选择父母健康函数)。步骤(5)结合起来。步骤(6)变异系数值。步骤(7)重复steps36,直到满足终止条件33。2.3验证测试MONLP和ES 验证测试的关键技术如下适合比较MONLP和ES之间。步骤(1)重新运行的仿真优化设计参数MONLP和ES。设计参数后发现每个MONLP和ES,为每个方法执行重审与复制。然后,数据集的关键因素是构建验证测试图3 针对FMS的仿真模型步骤(2)验证测试MONLP和ES之间t统计值用于MONLP和之间的验证测试基于仿真的优化。它认为测试的假设的差异为每个method. mean1如果无效假设(H0 V 1应用于FMS设计参数。否则,我们建议一个重复实验设计参数范围扩大因为正确的实验结果保证的信心设计参数的应用和支持一个健壮的框架进行分析。3针对FMS的仿真建模 在本节中,提出的模型是使用假设的实现生产数据的仿真环境。配置图3是模拟FMS的使用建模二世模拟器。假设的FMS的包括:。6个加工中心与输入和输出缓冲区(MC);自动引导车辆系统与固定取值区间和。传入和传出的输送机。FMS的运行模型,本文模拟基于以下的假设,无人搬运车和输送机从来没有打破;也就是说,它们不断用于处理和移动。每个主持人都可以一次只一个操作过程。操作处理时间是确定的。没有被拒绝部分由于质量检验,也就是说,没有返工是被允许的。每个部件类型,一旦启动,必须处理完成;也就是说,不允许取消订单。移动部件之间的时间系统输入/输出缓冲区可以忽略不计。之前和之后都假设每个无限缓冲位置。材料处理系统中每个取值区间只能携带一个一次部分。针对调度规则是最接近规则。死锁的车辆不被认为是在无人搬运车;也就是说,我们做的不考虑一个僵局,发生在两个或两个以上的车辆正试图移动但阻挡对方的路径。部分通过传入输送机进入系统基于大约的计算过程的分布加工零件,机器的数量,和系统的规范。加工路线每个部件类型所需的数量在三个步骤(如假设。第1部分:MC1 !MC4 !MC6),然后,当进入系统,一部分被分配的路线根据部件类型。的guide-paths取值区间是单向的。如果没有其他悬而未决的取值区间在其完成工作当前的工作,针对发现的停车场闲置状态。每个部分的处理完成时,将一部分通过即将离任的输送机离开系统。表1 规范的关键因素表2 值和错误设计参数的灵敏度分析4实验和分析仿真实验是依法进行第二节的程序。下面的战术和操作问题必须解决FMS设计:关键因素和设计参数。4.1FMS仿真模型的关键因素在这个实验中,我们考虑了取值区间堵塞,取值区间利用率和吞吐量。针对交通拥堵是一个重要的输出变量来确定经济系统和设计其操作的效率。在本文中,拥堵代表所占的时间百分比试图的车辆此举被封锁(例如,因为他们等待在停止车辆导向槽)。针对利用是总额的比例模拟车辆在交付的时间(即和检索部分。针对利用D 1的比例仿真时间,总要停车位和度过的停车)。系统吞吐量的输出变量最基本的性能和评价系统用于系统容量的预测和评价。表1提出了规范的关键因素在这项研究中。4.2FMS仿真模型的设计参数设计参数的仿真设计与分析针对FMS的多因素分析和使用基于仿真的优化。实验设计包括七个设计参数和三个操作参数。来单独的改变和固定参数,灵敏度分析用于设计参数。表2给出了价值和误差设计参数的灵敏度分析。图4显示了针对加速度,着陆时间和输送机速度几乎和其他四个参数产生影响影响的关键因素。结果表明,取值区间的数量积极与取值区间堵塞和吞吐量,针对利用负面解读和其他参数在相同的方法的值取值区间堵塞和吞吐量归一化呈现在同一范围的关键因素。因此我们将设计参数划分为四大改变参数和三个固定参数。通过使用灵敏度表3分析结果,提出了改变和固定参数的设计参数。提出了操作参数在表4中。表3 规范的设计参数4.3基于仿真的分析方法(MONLP)FMS -优化选择模型 表5给出了方差分析的结果总结(方差分析)测试和F p。只有改变参数设计参数,因为固定参数同样影响关键因素。目标函数得到了利用系数的回归分析,交互和广场为每个关键因素影响。结果表明,所有的关键因素是所有设计的影响参数包括主要的影响,交互和广场。限制使用范围的设计参数在表2。因此,仿真设计与分析问题通过制定MONLP技术如下:目标函数:在本文中,为了解决MONLP,我们使用单一目标函数的吞吐量,同时针对拥塞和利用率图4 设计参数的灵敏度分析的关键因素表4规范的操作参数表5关键因素的方差分析4.4基于仿真的优化方法(ES)FMS 优化选择模型ES用于基于仿真的优化在上面程序。最小取值区间的利用率最大的吞吐量。表6给出了ES,包括优化的条件参数和终止条件。我们使用AV.4.0传导的ES21。图5给出了优化吞吐量方面的进步。图表显示,第一代的孩子适应度函数响应值约为309。随着更加优化运行,响应值成为326零件和聚合所有行,表明这是最好的它能找到的解决方案。然后,终止条件满足作为新一代的改进还不到5%。4.5结果和验证测试 MONLP和ES之间MONLP和ES的结果总结在表7中,这表明没有任何大的区别两个方法。建立这种肯定,验证测试进行。模拟消遣的优化设计参数进行复制构建数据集的验证测试。H0 V 1表8中给出,显示没有任何区别两个样品的手段的估计价值的区别图5 优化进展的吞吐量表6 进化策略的条件表7 结果MONLP和ES的吞吐量(0.3814)落在置信区间的差异）显著性水平。D 0:05 / t统计值和学位的自由。因此,我们决定,没有统计学意义这两种方法之间的差异,在设计参数和关键因素。这允许设计参数被应用FMS的仿真设计与分析取值区间。我们建议测试验证,然后是可能的这两种方法应用于FMS的设计取值区间。表8 结果验证测试(t)的吞吐量5结论 我们已经提出了一个仿真设计与分析方法针对FMS。为一个真正的系统的设计步骤,分析基于模拟是一个很好的选择,最好的技术可用于检查复杂的系统,如那些在实际环境中发生。在本文中,我们提出了一个健壮的方法,结合MONLP和ES进行分析。MONLP被用来设计一个实验方案多因素回归分析。ES使用基于仿真的优化来验证每个参数。一个验证对两种方法进行测试。本文仿真复制的总数MONLP的每个135.5.x1 / 675倍3。x2 / 3。x3 / 3。x4 / /案例场景模拟5独立的复制。确定了ES是4410倍孩子,21岁。3 7 /,和五个独立的复制。然而,基于仿真元模型分析方法的仿真模型,即设计师开发间断实际系统的仿真模型和影响之间的关键因素和设计参数仿真模型建模的数学形式回归模型。基于仿真的优化方法直接真正的系统的元模型。因此,我们认为每个方法都有优点和缺点消费和元模型的特征。因此,混合动力方法是结合了基于仿真分析和需要优化技术,即MONLP和ES。总之,这个方法是帮助验证确认FMS的仿真设计与分析取值区间并确定最合适的类型的设计与分析申请材料处理或制造系统。此外,这种方法会产生正确的实验结果,确保在应用程序设计的信心参数,并支持一个健壮的设计技术。为未来的研究、基于仿真的设计和分析方法扩大合并其他设计参数(如机器崩溃,车辆充电)和关键因素(如交通问题,运输成本,空间利用率)。参考文献1TH,李HC,李海关。FMS设计模型与多个目标使用妥协的编程。国际期刊的生产研究2001;39(15):2001。2陈IJ,钟CS。顺序规划和调度的建模柔性制造系统的问题。行动研究杂志上社会1996;47(1):121627。3莫恩FG,刘易斯沪江网。针对FMS控制。国际杂志生产研究2000;38(17):444553。4哈蒙德g .取值区间。(英国):IFS出版有限公司,施普林格1 - 1986。5格雷科,面向对象建模和t模拟柔性制造系统:基于规则的过程。仿真建模理论与实践2002;10(3):20934。6泰勒GD,英语小模块化仿真方法自动物料搬运系统。模拟实践和理论1999;7(1):1530。7博得纳达,麦金尼斯低频,米切尔厘米。研究面向对象制造模拟器:评估艺术的状态。国际教育协会事务1998;30(9):795810。8李XN,黄元HB,XY,张EHM。一个新的FMS模拟器与面向对象编程技术。材料加工技术杂志上1998;76:23845。9银行j .物料搬运系统的仿真。模拟卷,55。圣迭戈,CA:模拟议会Inc .,1990。p . 261。10鲍里斯,David S .控制基于柔性制造系统动态选择适当的操作标准和调度政策。柔性制造系统的国际期刊2006;18(1):127年。11斯帕诺先生,年轻的再保险。柔性制造的设计系统。计算机在工业1993;21:18598。12黑线鳕j 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