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探讨智能RGV二道工序无故障的动态调度优化措施
摘要：针对智能加工系统作业流程和背景，在一道工序无故障的基础上，解决两道工序无故障的问题。本文通过确立刀具分配模型和建立双目标函数并基于Python语言及PyCharm等软件编程平台求得智能RGV二道工序无故障的动态调度优化策略，利用所给数据，验证了模型的合理性和有效性。
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1、引言
RGV是一种无人驾驶、能在固定轨道上自由运行的智能车。它根据指令来控制移动方向还有距离，具有一个机械手臂、两只机械手爪加一个物料的清洗槽，能够完成上下料及清洗物料等任务。2003年，Malmborg教授及其课题组首先提出自动小车存取系统，它主要包括轨道导引小车系统，通过RGVS小车进行货物存取。RGVS控制系统通常与AGVS比较，RGVS智能加工系统优化调度一直是研究的热点。罗键等初步概述了智能加工系统调度的一般方法。范华丽等人研究了调度规则的选择和评价方法，并详细介绍了使用较多的稳态仿真方法和表现较好的人工智能方法。吴焱明，刘永强等通过遗传算法时利用多重编码技术，[1,3]结合计算机模型仿真求解进行研究。刘丰瑞，沃芸婷等分别基于最优路径和动态规划算法研究智能RGV动态调度策略[2,4]。
2、模型的建立与求解
本文就2018年全国大学生数学建模竞赛B题进行研究，针对二道工序无故障的情形，给出智能RGV动态调度优化策略和系统的作业效率。模型假设：RGV到需作业的CNC处，即可上下料；RGV是匀速运动；RGV在去处理当前CNC的路径上不会接收其他CNC的需求。
2.1两道工序刀具分配模型的建立
对于两道工序加工物料，生料的加工过程需要两道工序，需要有不同的CNC安装不同的刀具分别加工完成。我们需要根据加工不同工序的CNC数量和分布位置来得到RGV的最优调度方案，设每一个物料完成第一道工序的时间为T1,第二道工序时间为T2,CNC的数量可以由不同工序的时间比值来决定，即,n1+n2=8,n1,n2分别为完成第一道工序和第二道工序的CNC台数。工序的CNC在工作期间加工完成物料可能的最大数目分别为
一次总工作时间内两道工序最多可能加工完成的物料数目为
其中rj表示CNC上下料时间，N1j表示加工第一道工序的物料数目，N2j表示加工第二道工序的物料数目，N0表示加工物料的总数目。
接下来确定CNC的位置分布情况，我们的目标是使得CNC完成一、二道工序之间的空闲时间尽量短，建立以下模型：
其中，Mki表示第i台CNC是否执行了第k道工序，Rij(1≤i≤8)表示第j个物料成料时，RGV将其从第一道工序CNC移动到第二道工序CNC的时间。
2.2两道工序的模型建立
设计思路：
第一步：系统启动，RGV处于初始位置，按照最短路径进行上料作业（先奇后偶），先为加工第一道工序的CNC执行上料作业，待第一道工序完成，再为加工第二道工序的CNC上料，开始系统处于初始状态，所有的初始状态都赋予初始值。
第二步：RGV位于某CNC处，为当前的CNC依次上下料，判断该物料的加工情况，若物料还需第二道工序，则等待加工第二道工序的CNC发出的命令，若物料已是完成两道工序的熟料，则将进行清洗作业和将清洗过的成料送到下料传送带上送出系统，每完成一台CNC的一次作业，各相关时间进行一次更新与记录。
第三步：RGV判断所处周期的所有物料两道工序作业是否完成，若该周期所有物料两道工序作业已完成，则判断是否总的作业已完成，若该周期的所有物料两道工序作业未完成，则继续执行后续的CNC工序加工作业，转到下一步，否则回到初始位置进行下一周期的上下料、加工作业，如果已完成总的任务，则在完成最后一个物料的清洗作业后，回到初始位停机，且计算出工作的效率。
第四步：RGV判断需要上下料作业的CNC位置，并确定移动距离，执行第二步。
为使系统的加工作业效率最高，本文建立了两个目标函数：
一个班次内（8小时）物料完成加工的总数最多：
一个班次内8台CNC总的的等待时间最短：min∑Tj
约束条件如下：
其中，tj,sj分别表示第j个物料上料开始时间和下料开始时间，Nji表示RGV把第j个物料运送到编号为Bi的CNC的时间，Wi表示第i个物料的清洗时间rj1表示第j个物料在奇号位的上下料时间，rj2表示第j个物料在偶号位的上下料时间，Q1表示奇数位编号的CNC分配的刀片数，Q2表示偶数位编号的CNC分配的刀片数，Mki表示第i台CNC是否执行了第k道工序。
3、结果分析
我们建立模型算法可直接输出每个成料的上下料时间和所加工的CNC编号。以第一组数据为例，只给出部分调度方案如表1所示。三组数据下系统的作业效率分别为：70.3%、55.9%、58.1%。
表1一道工序无故障下第一组数据部分调度方案
参考文献：
[1]吴焱明,刘永强,张栋,赵韩.基于遗传算法的RGV动态调度研究[J].起重运输机械,2012(6):20-23.
[2]刘丰瑞,邢凯铭,张宇航,等.基于最优路径的随机故障智能RGV动态调度策略[J].电子技术与软件工程,2018(23):160.
[3]刘永强.基于遗传算法的RGV动态调度研究[D].合肥:合肥工业大学,2012.
[4]沃芸婷,禹一童.基于动态规划算法的RGV智能调度策略[J].工业技术创新,2018,5(6):44-47.
刘思玲,邹庆云,首莹清,陈琪雯,伍三宝.智能RGV的动态调度策略[J].科教文汇(下旬刊),2019(12):91-92.
基金:湖南省大学生创新训练项目(2018,智能RGV动态调度策略的数学模型);湖南省普通高校教学改革项目([2017],356);中学教育校企合作创新创业基地资助.
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期刊名称：运筹与管理
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主管单位：中国科学技术协会
主办单位：中国运筹学会
出版地方：安徽
专业分类：科学
国际刊号：1007-3221
国内刊号：34-1133/G3
邮发代号：16-191
创刊时间：1992年
发行周期：月刊
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