基于多目標粒子群的數(shù)控機床維修調(diào)度決策支持系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著制造技術的飛速發(fā)展，數(shù)控機床作為當代機械制造業(yè)的主流設備，其結(jié)構(gòu)日趨復雜，自動化、智能化水平逐漸提高，使得其維修工作變得日益復雜和繁重。如何在減少影響生產(chǎn)的情況下，快速決策出有效的數(shù)控機床維修調(diào)度方案，使企業(yè)綜合效益最大化，具有重要的現(xiàn)實意義。論文以數(shù)控機床維修調(diào)度為研究對象，利用多目標粒子群算法、偏好信息、維修調(diào)度等知識，完成了數(shù)控機床維修調(diào)度模型的構(gòu)建、架構(gòu)分析、實例分析求解、系統(tǒng)設計等工作，主要工作如下：
　　（1）數(shù)控

2、機床維修調(diào)度故障知識采集。對某維檢中心的數(shù)據(jù)調(diào)研情況進行總結(jié)，從數(shù)控機床故障分類、常見故障及排除、維修工時定額三個方面介紹了數(shù)控機床維修調(diào)度知識的來源，為后面的數(shù)控機床維修調(diào)度決策提供知識資源。
　?。?）數(shù)控機床維修調(diào)度模型構(gòu)建。以數(shù)控機床維修調(diào)度為對象，根據(jù)實際生產(chǎn)情況和提高數(shù)控機床維修效率的要求，綜合運用數(shù)控機床故障維修知識、調(diào)度理論與方法，構(gòu)建了基于時間和成本的雙目標數(shù)控機床維修調(diào)度模型。在前人維修調(diào)度問題的基礎上，新增了

3、工人技術水平影響因子，建立了更適合企業(yè)實際的維修調(diào)度模型。
　?。?）數(shù)控機床維修調(diào)度模型求解算法確定。分析維修調(diào)度問題的目標、約束條件等，確定了基于后驗偏好信息的滿意解優(yōu)選方法。仿真結(jié)果與原有稀缺度維修調(diào)度法相比，取得了較好的優(yōu)化效果，為維修調(diào)度方案選擇提供可靠依據(jù)。
　　（4）維修調(diào)度決策支持系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。采用B/S架構(gòu)，以Java開發(fā)語言，基于Extjs4.0、Struts2、Hibernate、Spring等，開