机械工业论文_机器故障下柔性作业车间的生产重

来源:数学的实践与认识 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-10-08
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章摘要:在机器故障后采用何种方式进行生产重调度,直接影响到柔性作业车间的生产效率和稳定性。为此,提出一种融合数据仿真、遗传优化与BP神经网络的重调度方式决策模型,以

文章摘要:在机器故障后采用何种方式进行生产重调度,直接影响到柔性作业车间的生产效率和稳定性。为此,提出一种融合数据仿真、遗传优化与BP神经网络的重调度方式决策模型,以便在给定故障情形下经济、高效、快速地估计出最优重调度方式。首先,针对柔性作业车间,仿真生成不同机器故障情形下、各种重调度方式下的重调度方案,比较最大完工时间差值、工序结束时间差值和工序变动成本三个评价指标,将综合指标最小的重调度方式判定为给定情形下的最优方式,产生出带标签的大规模样本。在此基础上,构建基于遗传-神经网络的重调度方式决策模型,挖掘机器故障与重调度方式的内在联系,估计不同故障情形下的最优重调度方式。其中,遗传算法先用于确定BP神经网络结构,再用于优化权值和阈值。实验证明所提出决策模型能显著提升机器故障下柔性作业车间的决策效率与反应能力。

文章关键词:

论文分类号:TH165

文章来源:《数学的实践与认识》 网址: http://www.sxdsjyrs.cn/qikandaodu/2021/1008/786.html



上一篇:电力工业论文_基于L-稳定单步多级块方法的多导
下一篇:“先学后教”的数学课堂教学实践——以《长方

数学的实践与认识投稿 | 数学的实践与认识编辑部| 数学的实践与认识版面费 | 数学的实践与认识论文发表 | 数学的实践与认识最新目录
Copyright © 2019 《数学的实践与认识》杂志社 版权所有
投稿电话: 投稿邮箱: