批量储运耦合多机器人制造单元的随机生产系统资源优化配置

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61573109
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Considering Stochastic Production Systems (SPS) consisted of multiple manufacturing cells interconnected with batch Material Handling System (MHS), this project deals with the Resource Allocation Problem (RAP), i.e. under the condition of stochastic arrivals of the orders, minimizing the total amount of investment subject to constraints of both average throughput and make-span of products. The content includes: setting up the queueing network models of flexible manufacturing cells with Dual Resource Constriants (DRC) in which robots are used to load/ unload the parts; building up the layered queueing networks of SPS consisted of multiple manufacturing cells interconnected with batch MHS; putting forward to algorithm to solve RAP with DRC; proposing a decomposition-coordination solution scheme to solve RAP of SPS. Creativities of this project lie in the following, open queueing network models with finite buffers are first extended to describe the beheaviors of manufacturing cells with DRC, state-dependent batch transportation and routing choices; A problem-features based branch-and-bound algorithm is put forward by means of decomposing the complicated problem into two interconnected sub-problems, one is a Capacity Configuration Problem (CCP) and the other a Buffer Allocation Problem (BAP), an iterative framework is presented between them, thus enhancing the efficiency of searching the optimal solution to RAP of a manufacturing cell with DRC; a decomposition- coordination solution scheme is then employed to solve RAP of SPS optimally. The output of this project can provide the order-driven manufacturers with scientific methodology for the resource allocation, which require to take capacity expansion or to build up a new factory.
针对具有批量储运耦合多机器人柔性制造单元的随机生产系统,本项目研究资源的优化配置方法,即在订单随机到达的情况下,配置各类制造资源的数量,使得生产系统以最小的投资满足产品的平均产出率和平均生产周期约束。具体包括:建立具有自动装卸工件机器人的制造单元双重资源排队网模型;建立具有批量储运环节的多单元生产系统分层排队网模型;提出单元双重资源优化配置问题的求解方法;提出生产系统资源配置问题的分解协调优化算法。特色与创新之处体现在:扩展了有限缓冲区容量开排队网模型的适用范围,使之能够描述双重资源约束、随机批量运输和状态相关的随机路径;提出了一种迭代求解制造单元双重资源优化配置问题的分支定界方法;提出了一种分解协调的策略解决随机大系统各部分之间的关联耦合效应。研究成果将为定制型制造企业,在扩大现有生产能力或建立新工厂时,提供科学的决策方法和分析手段,优化投资效益。

结项摘要

针对具有批量储运耦合多机器人柔性制造单元的随机生产系统,本项目研究资源的优化配置方法,即在订单随机到达的情况下,配置各类制造资源的数量,使得生产系统以最小的投资满足产品的平均产出率和平均生产周期约束。主要研究内容包括:建立具有自动装卸工件机器人的制造单元双重资源排队网模型;建立具有批量储运环节的多单元生产系统分层排队网模型;提出单元双重资源优化配置问题的求解方法;提出生产系统资源配置问题的分解协调优化算法。主要研究成果包括:扩展了有限缓冲区容量开排队网模型的适用范围,使之能够描述双重资源约束、随机批量运输和状态相关的随机路径;提出了一种迭代求解制造单元双重资源优化配置问题的分支定界方法;提出了一种分解协调的策略解决随机大系统各部分之间的关联耦合效应。研究成果将为定制型制造企业,在扩大现有生产能力或建立新工厂时,提供科学的决策方法和分析手段,优化投资效益。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(1)
具有随机路径AGV的制造系统排队网建模与分析
  • DOI:
    10.13196/j.cims.2017.01.007
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈冠中;陈庆新;毛宁;俞爱林;张惠煜
  • 通讯作者:
    张惠煜
Performance analysis of a flexible flow shop with random and state-dependent batch transport
具有随机和状态相关批量传输的灵活流水车间的性能分析
  • DOI:
    10.1080/00207543.2020.1712488
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    International Journal of Production Research
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Zhang Hui-Yu;Xi Shao-Hui;Chen Qing-Xin;Smith James MacGregor;Mao Ning;Li Xiang
  • 通讯作者:
    Li Xiang
具有自动装卸搬运机器人的制造单元建模与分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    工业工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈瑾标;张惠煜;毛宁;陈庆新
  • 通讯作者:
    陈庆新
具有非同等并行AGV柔性流水车间的排队网建模与分析
  • DOI:
    10.13196/j.cims.2017.09.014
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    廖勇;陈庆新;毛宁;俞爱林;李翔
  • 通讯作者:
    李翔
The analytics of product-design requirements using dynamic internet data: application to Chinese smartphone market
使用动态互联网数据分析产品设计需求:在中国智能手机市场的应用
  • DOI:
    10.1080/00207543.2018.1541200
  • 发表时间:
    2019-09-17
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION RESEARCH
  • 影响因子:
    9.2
  • 作者:
    Lai, Xinjun;Zhang, Qixiang;Liu, Jianjun
  • 通讯作者:
    Liu, Jianjun

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其他文献

基于排队网的FFS设备配置优化方法。
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    模具工业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈磊;陈庆新;毛宁;俞爱林
  • 通讯作者:
    俞爱林
基于 GMADS 与问题信息的车间单元上下料口布局优化方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    计算机集成制造系统
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    谢洁明;陈庆新;毛宁;张惠煜
  • 通讯作者:
    张惠煜
基于SOA的模具知识管理系统研发
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    现代计算机(专业版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈庆新;刘超群;毛宁
  • 通讯作者:
    毛宁
基于模具项目计划的工件热处理分批优化
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    模具工业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈庆新
  • 通讯作者:
    陈庆新
装配作业车间分批调度问题的算法对比
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    工业工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾垂飞;刘建军;陈庆新;毛宁
  • 通讯作者:
    毛宁

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

陈庆新的其他基金

多层单元流水式车间及智能物料储运系统的布局优化方法
  • 批准号:
    61973089
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    63 万元
  • 项目类别:
    面上项目
模具制造系统负荷均衡化与生产进度控制方法研究
  • 批准号:
    51175094
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
具有前摄与反应复合控制机制的随机模具制造系统研究
  • 批准号:
    50675039
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    28.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
特许连锁模式下的模具网格化制造系统研究
  • 批准号:
    50375030
  • 批准年份:
    2003
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向CPC的模具网络制造系统的理论与关键技术
  • 批准号:
    50085001
  • 批准年份:
    2000
  • 资助金额:
    16.0 万元
  • 项目类别:
    专项基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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