不确定环境下制造再制造混合系统的优化控制研究

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时间:2019-03-13

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1、分类号:TH1210710-2012125080硕士学位论文不确定环境下制造/再制造混合系统的优化控制研究魏祥导师姓名职称刘晓婷教授申请学位类别工学硕士学科专业名称机械设计及理论论文提交日期2015年6月6日论文答辩日期2015年6月9日学位授予单位长安大学OptimalControlofHybridManufacturing/RemanufacturingSystemUnderUncertainEnvironmentAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:WeiXiangSupervisor:Prof.LiuXiaotingChan

2、g’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:_乃丨5年(月?日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为

3、长安大学。(保密的论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:>>丨5年/月)日导师签名:汰J年6月?曰摘要随着对资源和环境的无限制开发和过度使用,资源危机和环境污染问题日益突出。在此背景下,制造业实施绿色循环发展模式成为社会发展的必然选择。再制造是制造业循环发展的重要组成部分,是实现可持续发展的重要途径。制造/再制造混合系统是再制造的主要实施模式之一,本文以国家自然科学基金项目“多维不确定环境下制造/再制造混合系统建模与优化控制研究”(51305042)为依托,对“制造/再制造混合系统的优化控制”进行了研究,主要完成的工作如下:1.根据国内外制造业的发展历程,论述了再制造在未来制造业中的

4、重要地位及意义;归纳和总结了制造/再制造混合系统的系统组成、工作流程和主要特征,对混合系统的体系结构和运行原理进行了研究,并分析了混合系统存在的主要不确定因素。2.对制造/再制造混合系统的生产批量问题进行了研究。针对再制造生产成本与再制造率服从一定关系的特性,建立了混合系统的数学规划模型,运用运筹学方法进行求解,研究表明:再制造企业的总利润随着再制造率的增大,先增大再减少,与再制造品和新品的价格比具有同样的关系,因此,需要根据二者的取值来确定最优的再制造生产策略。3.对制造/再制造混合系统的生产排序问题进行了分析研究。针对回收产品零部件再制造修复时间模糊并符合正态分布的特性,建立了制造

5、/再制造混合系统的数学规划模型,并运用改进的遗传算法进行求解,最后,通过实例仿真证明了模型和算法的正确性。4.建立了再制造系统的信息框架模型,并开发了混合系统优化控制的原型系统。从混合系统的基本参数、系统功能模块设计和原型系统的使用方法等3个方面对混合系统的总体设计进行了研究;开发出制造/再制造混合系统优化控制的原型系统,为本文的理论研究应用到生产实践打下基础。本文针对制造/再制造混合系统的批量计划、生产排序等问题,提出了一套合理的、实用的解决方法,为制造/再制造混合系统的生产决策、优化控制提供了科学参考。关键词:制造/再制造混合系统、生产批量、生产排序、遗传算法IAbstractWi

6、ththeunlimiteduseofnaturalresourcesandtheenvironment,theproblemoftheresourcecrisisandenvironmentalpollutionisincreasinglyprominent.Againstthisbackground,greencirculationdevelopmentmodelbecomesaninevitablechoiceforthedevelopmentofthemanufacturingindustry.Remanufacturingisanimportantpartofthemanuf

7、acturingcycledevelopment,andanimportantwaytoachievethecycledevelopment.BasedontheNationalNaturalScienceFoundationproject“Multidimensionalunderuncertaintyenvironmentmanufacturing/remanufacturinghybridsystemmodelingandoptimiza

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