大规模非相似混杂制造系统缓冲区容量优化分配技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71861025
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
  • 资助金额:
    28.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0108.工业工程与质量管理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The large-scale and non-homogeneous manufacturing system, which is with a network organizational structure and in which the machines are disturbed by stochastic breakdown events, is studied and an optimal buffer allocation technique is offered with the limitation that the productivity demand of the system is satisfied and the minimum total buffer capacity is gotten. Firstly, a hierarchical analysis model is set up by the decomposition method of hybrid production lines. Secondly, the homogenized transformation techniques of non-homogeneous manufacturing systems as well as error analysis are studied by conversely applying the system aggregation method of hybrid production lines. Thirdly, the buffer allocation techniques for large-scale non-homogeneous flow lines are offered, and then the buffer allocation techniques for other non-homogeneous and large-scale manufacturing units such as parallel lines, assembly lines, cross/closed lines etc. are studied and offered based on the decomposition technique. Finally, for large-scale manufacturing systems consisting of manufacturing units, the problem of initial solutions is studied, meanwhile, a so-called ‘hierarchical bidirectional recursive hybrid synchronous’ buffer allocation technique, which is mixed together with and proceeds simultaneously with system performance analysis, is proposed. The study lays the foundation of solving similar problems of large-scale complex manufacturing systems disturbed by many stochastic events. Meanwhile, when the modern enterprises which are commonly disturbed by stochastic events, under the huge market competition pressure and with complex collaborative organization structure of arts and crafts optimize the systematic design and especially do globally-optimal scheduling or management of buffer resources, they may be guided by the study. The study standing in the researching frontier of interdisciplinary domain has great value in scientific researching and has great potential power in application.
针对具有网络结构、设备存在随机故障的大规模非相似型制造系统,在满足系统必要生产力要求、总缓冲区容量最小条件下,拟建立其缓冲区容量最优分配理论与技术。首先,基于混杂生产线分解技术原理构造递阶分析模型;逆向应用混杂生产线系统综合方法,研究包括误差分析的非相似型制造系统相似转换技术;在解决规模化非相似型流水线缓冲区容量优化分配问题基础上,基于分解技术原理,研究解决规模化非相似型平行线、装配线、交叉/闭合线等其它典型制造单元的缓冲区容量优化分配问题;最后对制造系统整体,探讨其初解确定方法,并提出与系统性能分析相互融合、同步进行的递阶双向递推混合同步缓冲区容量优化分配技术。项目为解决多种随机事件影响下的复杂制造系统同类问题奠定基础,为面临激烈市场竞争、生产经营常受随机事件影响、具有复杂工艺协作组织结构的现代企业开展缓冲区资源全局性优化管理、调度及相关设计工作提供指导,具有较强科学研究价值和应用潜力。

结项摘要

项目以具有网络结构、设备存在随机故障的大规模非相似型制造系统为研究对象,研究制造网络递阶分解拆分问题,提出了一种生产线递阶分解建模并行寻优技术,彻底解决了本研究领域由系统规模所带来的生产线系统寻优技术难点问题,并考虑设备随机故障等随机事件的影响,建议了一种生产线模糊聚类递阶建模方法;同时研究非相似型制造系统相似转换技术,发展了一种针对强非相似性生产线的相似转换技术,该技术对强非相似型的生产线较传统技术具有更高分析精度;在满足系统必要生产力要求、总缓冲区容量最小条件下,研究规模化制造单元以及复杂制造系统的缓冲区容量最优分配问题,提出了一种新的规模化制造系统缓冲区容量初解确定方法,其解相比于传统方法更接近于最优解,利于系统寻优;同时依据缓冲区容量优化分配问题特点,提出了多种改进型启发式寻优算法;在此基础之上,结合项目递阶分解建模并行寻优的技术成果与传统重叠分解方法,分别提出了规模化流水线、规模化平行线、规模化装配线等制造单元以及面向规模化制造网络系统的缓冲区容量优化分配技术,开发了相关技术软件模块。同时也将部分启发式算法的研究成果在其它领域进行了推广应用。项目成果不仅解决了不可靠制造系统研究领域中规模化制造系统的缓冲区容量优化分配问题,并且具有技术一般性,亦可应用于规模化生产线其它资源配置或相关优化设计、控制问题。. 本项目公开发表科研论文11篇,其中SCI/EI刊源或收录6篇;获发明专利授权1项;在国内外进行学术交流12次;培养研究生14名。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(1)
面向最短路径的工业包装生产线时间成本研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    包装工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    方景芳;叶波;刘军
  • 通讯作者:
    刘军
一种规模化混杂生产线缓冲区容量优化分配技术
  • DOI:
    10.16383/j.aas.c200578
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘军;任建华;冯硕
  • 通讯作者:
    冯硕
移动机器人路径动态规划有向D算法
  • DOI:
    10.3785/j.issn.1008-973x.2020.02.010
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    浙江大学学报. 工学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘军;冯硕;任建华
  • 通讯作者:
    任建华
基于多特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    计算机与数字工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董娜;刘军
  • 通讯作者:
    刘军
A New Fault Diagnosis Method for Unbalanced Data Based on 1DCNN and L2-SVM
基于1DCNN和L2-SVM的不平衡数据故障诊断新方法
  • DOI:
    10.3390/app12199880
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    Applied Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Baoquan Hu;Jun Liu;Rongzhen Zhao;Yue Xu;Tianlong Huo
  • 通讯作者:
    Tianlong Huo

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其他文献

寄生扁棘象的野姬蜂属(膜翅目,姬蜂科)中国新纪录种
  • DOI:
    10.16259/j.cnki.36-1342/s.2017.05.010
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    南方林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高纯;吕军;刘军;廖成家;盛茂领
  • 通讯作者:
    盛茂领
连云港近岸海域2011~2016年环境变化研究
  • DOI:
    10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2019.0408
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中国环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王以斌;刘军;邵帅;张爱军;陈金凤;周德山;臧家业;郭佩芳
  • 通讯作者:
    郭佩芳
淡水养殖对长江N、P输出的贡献及其河口环境效应
  • DOI:
    10.19663/j.issn2095-9869.20210820003
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    渔业科学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙策策;吴文涛;刘军;臧家业
  • 通讯作者:
    臧家业
腹腔镜胰十二指肠切除术340例报告
  • DOI:
    10.19538/j.cjps.issn1005-2208.2020.02.15
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    中国实用外科杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘军;许世峰;杨凤辉;李春友;于光圣;公伟;孟凡迎;徐延田;李光兵;郑顺贞;曹昱琨;郑元文;王建平;司伟
  • 通讯作者:
    司伟
生物硅组成及对硅循环影响的研究进展
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1671-6647.2020.01.002
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    海洋科学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    臧家业;王昊;刘军;于志刚;吴念;冉祥滨
  • 通讯作者:
    冉祥滨

其他文献

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刘军的其他基金

大规模混杂制造系统性能分析与结构布局技术
  • 批准号:
    51265032
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    50.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目

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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