不确定生产环境下基于进化的制造系统自适应调度研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71401076
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 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:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Under the uncertain production conditions, the traditional adaptive optimization model and algorithm of manufacturing system can’t meet to the special requirements of “rapidity” and “evolutionary” for manufacturing system’s variety and global optimization well. In this project, we will investigate the following issues: the identification, description and processing methods for uncertain information; adaptive scheduling model building based on multi-agent technology, an adaptive scheduling strategy based on the dynamic selection of scheduling rules for manufacturing system under uncertain environment, and the implementation of self-adaption on rapidity. We will propose a novel evolutionary adaptive idea for manufacturing system, and an evolutionary adaptive optimization scheduling method for manufacturing system. Against the background of assembly job shop, we will also propose an evolutionary adaptive optimization scheduling method oriented to assembly job shop. Owning the evolutionary characteristic of self-adaption proposed in project, not only the controlling or scheduling strategies are adjusted to environment variations, but also the system itself can be evolved to promote production performance. It is of great significance to promote transformation and upgrading of manufacturing in China.
不确定生产环境下,传统的制造系统自适应优化模型和算法不能很好地满足制造系统多变性和全局性优化等问题的“快速性”和“可进化”等特殊要求。本项目研究不确定信息的识别、描述和处理方法;基于多Agent技术,建立制造系统自适应调度模型;研究不确定生产环境下制造系统动态选取调度规则的自适应调度控制策略,实现自适应的快速性。提出可进化的制造系统自适应思想,研究一类基于进化的制造系统自适应优化调度方法;以装配作业车间为背景,研究不确定生产环境下面向装配作业车间调度的自适应进化算法。具有进化特征的自适应不仅通过控制策略或调度规则的调整来适应环境的变化,也针对制造系统本身,通过系统自身的调整使得生产性能得以提升。项目研究对推进我国制造业的转型升级具有重要意义。

结项摘要

针对不确定生产环境下传统的制造系统自适应优化模型和算法不能很好地满足对制造系统自身“快速性”和“可进化”等特殊要求。本项目通过一系列研究,提出了以生产运作管理问题为中心的制造系统知识表示方法,以及以制造系统对象模型为中心的制造系统知识组织方法,并在此基础上设计了实现这一知识表示与组织方法的多Agent可互操作知识化动态调度系统模型;设计了生产管理问题求解机制,提出一种基于聚类状态隶属度加权Q学习的自适应调度机制,以此指导设备Agent在动态环境下的调度策略选择,达到了制造系统“快速性”的目标;提出了基于进化的制造系统自适应思想,建立基于周期型、事件驱动型和混合驱动型的三种系统进化触发机制,实现制造系统“可进化”的目标。对一种不确定生产制造环境下的航空发动机装配车间的自适应问题进行了研究, 将滚动时域方法和混合型自进化机制相结合,并将其应用于航空发动机装配线。具有进化特征的自适应不仅通过控制策略或调度规则的调整来适应环境的变化,也针对制造系统本身,通过系统自身的调整使得生产性能得以提升。

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
改进RBF神经网络在我国大豆价格预测中的应用研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    大豆科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石波;张冬青;马开平;刘欢
  • 通讯作者:
    刘欢
基于农村电商的生鲜农产品合作配送成本分配问题研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国农业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李建;李张敏;陆栋;张兆同;汪浩祥
  • 通讯作者:
    汪浩祥
面向航空发动机装配线的知识化制造自适应优化调度
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1004-132X.2014.23.012
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国机械工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪浩祥;严洪森;汪峥
  • 通讯作者:
    汪峥
“十二五”期间我国地区企业科技创新工作效率评价——基于DEA模型
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1000-7695.2017.22.009
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    科技管理研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    范震;汪浩祥;马开平;周应堂
  • 通讯作者:
    周应堂
设施农业发展的问题与对策探讨
  • DOI:
    10.15889/j.issn.1002-1302.2014.12.001
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    江苏农业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张兆同
  • 通讯作者:
    张兆同

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其他文献

基于多Agent可互操作知识化制造动态自适应调度策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪浩祥;严洪森
  • 通讯作者:
    严洪森
基于SAUBQ学习的知识化制造系统自适应调度策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统工程理论与实践
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汪浩祥;严洪森
  • 通讯作者:
    严洪森

其他文献

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相似国自然基金

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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

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          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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