论文阅读|《具有两类故障的自动引导车与作业车间联合调度的双目标优化》

Posted 2021-09-19 码丽莲梦露

《Bi-objective optimization of a job shop with two types of failures for the operating machines that use automated guided vehicles》

Reliability Engineering and System Safety/2018

1 摘要

        柔性制造系统中机械设备的可靠性是降低生产成本、提高效率的重要问题之一。本文研究作业车间生产系统中机械的可靠性，其中材料、零件和其他生产需求由自动导引车(AGV)处理。给定车间的平行机故障时间服从指数分布或威布尔分布。在威布尔情形下，由于没有闭合的方程来计算车间的可靠性，因此本文采用仿真的方法来估计可靠性。在此基础上，建立了以最大化车间可靠性和最小化生产时间为目标的双目标非线性优化模型。为了评估该模型的有效性，生成了一些随机实例，并在此基础上设计了两种元启发式算法：非支配排序布谷鸟搜索算法(NSCS)和基于多目标教与学的优化算法(MOTLBO)。最后，为了评估和比较所提出的求解算法的有效性，采用了一种有效的求解AHP-TOPSIS技术。

2 问题描述

 

        如下图所示，每个车间都有一组不同的并行机器，以根据所需的生产顺序和车间之间使用 AGV 的材料转移来生产零件。必须确定车间的位置，以便最大限度地减少转移材料所需的总时间。在车间中，在批量生产类似零件时，会随机抽取样本来检查其质量。如果一个部件不符合预定规格，则更换新部件（如果有）。零件质量检验所花费的时间是一个随机变量。检查后，零件由AGV按照其操作顺序转移到另一个车间。另外，为了提高各车间的产品可靠性，假设车间内各台并联机的故障时间服从指数分布或威布尔分布。

         所研究问题的数学公式涉及两个目标函数。第一个目标函数指的是最小化完工时间，第二个目标函数为最大化车间的生产可靠性，其中每个车间的机器都受到指数故障或威布尔故障的影响。在这里，作业车间被认为是由一些车间(子系统)组成的系统，这些车间(子系统)配置在图2所示的串并联结构中，如下图所示：

         在图中，绿色和红色表示的机器的故障时间分别遵循指数分布和威布尔分布。其中，绿色机器在t时刻的可靠性可根据下式得到：

        红色机器在t时刻的可靠性可根据：

         由于无法获得一个封闭形式的方程来确定R WI (t)，因此应该使用仿真进行估计。结合上面两个式子得到t时刻车间的可靠性：（第一个目标函数）

         加工时间包括所有车间所有零件的生产时间，检查所需时间，以及使用AGV在车间之间的物料搬运时间。总的生产时间TPT：

         总检验时间TIT，取决于车间生产的零件数量以及每个零件所需的检验时间，服从正态分布：

        物料搬运时间可定义为：

         于是，第二个目标函数可定义为：（完工时间）