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              查珊珊博士答辯公告

              時間:2019-12-16來源:機電學院點擊:549

              答辯博士:查珊珊

              指導教師:郭     教授

              論文題目:不確定需求下離散制造車間設施布局優化方法研究

               

              答辯委員會:

              主席:倪中華      教授              東南大學      

              委員:侯俊杰      研究員           中國航天系統科學與工程研究院      

              劉婷婷       教授              南京理工大學      

              陳蔚芳       教授              南京航空航天大學      

                       教授              南京航空航天大學      

                       教授              南京航空航天大學      

                       教授              南京航空航天大學      

              秘書:楊文安    副教授      南京航空航天大學

              時間:20191222900

              地點:南航明故宮校區15號樓341會議室

                

              學位論文簡介:

              隨著智能制造技術發展以及日益增長的個性化需求、設備添置54体育、產品更新換代54体育、工藝調整改進和物流精準配送等對制造車間布局提出了更高的要求54体育。同時,由于離散制造車間存在內部擾動和外部環境引發的雙重不確定性,本文以離散制造車間設施布局為研究對象,研究不確定需求下設施布局優化方法54体育。

               

              論文主要完成的工作及取得的成果如下:

              (1)      針對不確定需求下SO-UA-DFLP優化問題,構建了不確定需求下UA-DFLP最小化物料搬運總成本優化模型,提出了一種融入成對交換、多方位移動和動態選擇策略的改進粒子群算法-模擬退火混合算法54体育。通過測試案例并對比已發表的研究成果54体育,驗證了算法的優越性能。

              (2)      針對不確定需求下MO-UA-DFLP優化問題,構建了不確定需求下UA-DFLP最小化物料搬運成本、可變重布局成本54体育、最大化非物流關系多目標優化模型54体育,提出了一種融合峰值聚類方法的分散-集中學習策略54体育、改進擁擠距離方法和慣性權重的多目標粒子群算法。通過測試案例并對比已發表的研究成果54体育,驗證了算法的優越性能54体育54体育。

              (3)      針對傳統布局方案評價模型中存在冗余指標、單一的權重分析且忽略指標之間關聯關系等問題54体育54体育,本章提出了一種基于組合權重的混合模糊多屬性決策方法54体育。

              (4)      融合實時位置數據、布局仿真驗證54体育、智能算法優化與評價決策技術工作開發了離散制造車間布局優化決策系統54体育,并成功應用于某飛機總裝車間設施動態布局實例。

               

              主要創新點如下:

              (1)      構建了物料不確需求下SO-UA-DFLP優化模型,提出了一種融入成對交換、多方位移動和動態選擇策略的改進粒子群算法-模擬退火混合算法。

              (2)      構建了不確定需求下不等面積車間設施動態布局多目標優化模型54体育,提出了一種融合峰值聚類方法的分散-集中學習策略54体育、改進擁擠距離方法和慣性權重的多目標粒子群算法54体育54体育。

              (3)      構建了設施布局關鍵指標網絡結構評估模型,提出了一種設施布局方案基于組合權重的混合模糊多屬性決策方法。

              (4)      融合實時位置數據、布局仿真驗證、智能算法優化與評價決策技術開發了離散制造車間設施布局優化決策系統。

               

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