MJ—50型數(shù)控車床電動(dòng)刀架設(shè)計(jì)【說(shuō)明書+CAD】,說(shuō)明書+CAD,MJ—50型數(shù)控車床電動(dòng)刀架設(shè)計(jì)【說(shuō)明書+CAD】,mj,50,數(shù)控車床,電動(dòng),刀架,設(shè)計(jì),說(shuō)明書,仿單,cad 黃河科技學(xué)院畢業(yè)設(shè)計(jì)(文獻(xiàn)翻譯 ) 第9 頁(yè) 集成制造單元面向多產(chǎn)品類型的形成 和多樣化批量生產(chǎn)技術(shù) 摘要：追求的類型和不同多產(chǎn)品體積(MPTVV)生產(chǎn)快速反應(yīng)、快速的切換，使結(jié)構(gòu)線的轉(zhuǎn)移制造系統(tǒng)不再是一成不變的。細(xì)胞形成(CF)算法的關(guān)鍵技術(shù)是細(xì)胞制造系統(tǒng)(CMS)。目前，CF手段主要擴(kuò)展理念的成組技術(shù)(GT)，涵蓋了許多資源能力匹配分析及其算法。不同的約束都認(rèn)為，但很少利用綜合運(yùn)用。摘要針對(duì)生產(chǎn)單元的問(wèn)題(MC)下形成MPTVV生產(chǎn)模式，形成典型的MC技術(shù)集成分組類型的細(xì)胞(GC)、流量類型(FC),即繼承了細(xì)胞(IC)技術(shù)分析提出了基于自由度。面向?qū)嶋H生產(chǎn)像交貨期約束、生產(chǎn)批號(hào)、設(shè)備能力、關(guān)鍵設(shè)備、關(guān)鍵部分和機(jī)共享等，是一個(gè)完整的地層模型的建立和內(nèi)部相互關(guān)系綜合分析這些約束。進(jìn)而，形成目標(biāo)的類型及其生成程序變換器在聯(lián)合作用形成的約束和規(guī)則是傳播。在案例研究，形成三個(gè)高度平衡氣相色譜第一；然后俱樂(lè)部實(shí)施形成基于相同的數(shù)據(jù)表明良好的平衡作用荷載和flow-style細(xì)胞生產(chǎn)關(guān)鍵任務(wù)；當(dāng)任務(wù)是調(diào)整，通過(guò)使用IC形成方法在FC配置的結(jié)果上構(gòu)建了一項(xiàng)新計(jì)劃，更優(yōu)的性能flow-style生產(chǎn)的表現(xiàn)。該制度的研究比較不同類型的細(xì)胞強(qiáng)烈說(shuō)明驗(yàn)證的綜合MC形成快速制造資源的支持下MPTVV轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式。 關(guān)鍵詞：多產(chǎn)品批量生產(chǎn)類型和變異，細(xì)胞的形成，流式制造單元，繼承制造單元 1介紹 如今，多種類型和可變的生產(chǎn)模式已成為必然選擇，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)，在適應(yīng)或正在適應(yīng)不斷變化的需求，我們的社會(huì)當(dāng)然這是一個(gè)自然的結(jié)果。幾個(gè)類型和流動(dòng)的專用生產(chǎn)線和多種類型和離散柔性生產(chǎn)線，多類型和變量生產(chǎn)的小型或中型生產(chǎn)批量生產(chǎn)之間的定位模式，定位系統(tǒng)的變異性和快速反應(yīng)的效率和靈活性兩者的優(yōu)點(diǎn)。細(xì)胞制造業(yè)是一個(gè)可容納這種類型的生產(chǎn)模式，并支持快速響應(yīng)制造系統(tǒng)的生產(chǎn)組織形式，細(xì)胞制造的核心是制造資源的重組和重用;自治，協(xié)作為特征的制造單元和靈活性的核心組成部分，因此，細(xì)胞的形成和重構(gòu)技術(shù)是執(zhí)行CMS的鑰匙。 目前，細(xì)胞的形成（CF）技術(shù)主要集中在它的構(gòu)造算法?？赡苄纬傻囊?guī)則和約束方面。如多路線和設(shè)備類型，工作時(shí)間分配，批量生產(chǎn)，設(shè)備共享，單位平衡和機(jī)容量已全部參與，但有沒(méi)有這些因素的綜合應(yīng)用。研究人員像安田等人[1]和GARBIE等人[2]用于細(xì)胞分析的相似性系數(shù)。TB根據(jù)不斷變化的市場(chǎng)解決集群和細(xì)胞形成的問(wèn)題，皮萊等[3]，提出了一個(gè)健全的設(shè)計(jì)方法，結(jié)果細(xì)胞結(jié)構(gòu)竟然是相對(duì)穩(wěn)定的。智能算法被引入到CF求解之中，智能算法考慮的因素，如部分?jǐn)?shù)量、路線加工時(shí)間、設(shè)備容量設(shè)備的狀態(tài)和細(xì)胞的平衡和細(xì)胞間移動(dòng)的最小化的目標(biāo)。ASOKAN等[4]，普拉巴卡蘭等[5]，和其他許多學(xué)者采用蟻群算法。VENKATARAMANAIAH等[6]，構(gòu)建了一個(gè)單元的配置與使用特殊元素的混合啟發(fā)式算法。MAHAPATRA等[ 7]，細(xì)胞負(fù)載平衡和細(xì)胞間移動(dòng)和就業(yè)，解決遺傳算法的最小化集中。曼蘇里等[8]，使用GA算法來(lái)研究瓶頸設(shè)備、特殊零部件和設(shè)備共享的約束。韓元等[9]，采用了模糊ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來(lái)解決復(fù)雜的零部件和設(shè)備的分組問(wèn)題。DEFERSHA等[10]，引入CF遺傳算法的并行運(yùn)算，在許多實(shí)際限制，如單元的配置，替代工藝，設(shè)備共享，容量和負(fù)載考慮平衡或和生產(chǎn)費(fèi)用。FTS等[11]，切割CF卡的過(guò)程分為兩個(gè)步驟。首先，構(gòu)建了多目標(biāo)函數(shù)為尺度單位，然后采用一個(gè)單一的目標(biāo)函數(shù)來(lái)優(yōu)化內(nèi)部和單位之間的移動(dòng)。白氏等[12]，他們的注意力主要在FC形成的理論和緊急動(dòng)員一批批量生產(chǎn)的技術(shù)上。作為一個(gè)整體，上述研究主要集中在靜態(tài)細(xì)胞形成，而在可持續(xù)發(fā)展的動(dòng)態(tài)形成的研究很少，甚至不說(shuō)綜合形成多類型的細(xì)胞。 本文的主要是制造單元（MC）的多產(chǎn)品類型的多樣化和變異量（MPTVV）生產(chǎn)模式下的問(wèn)題，從多類型的MC，綜合形成模型和基于方法的綜合建設(shè)。統(tǒng)一的約束，制定規(guī)則和算法將會(huì)是研究和決策的工具。 2 技術(shù)上的挑戰(zhàn) 根據(jù)MPTVV生產(chǎn)模式，產(chǎn)品類型及數(shù)量是在不斷變化，在不同時(shí)期的時(shí)間或階段，不同時(shí)期市場(chǎng)需求的變化所引起的，因此使制造系統(tǒng)的配置變化的直接原因是動(dòng)態(tài)的要求。在細(xì)胞制造系統(tǒng)（CMS），這種變化將最終歸咎于細(xì)胞形成，或由細(xì)胞進(jìn)行和實(shí)現(xiàn)。 細(xì)胞的形成和重構(gòu)的實(shí)質(zhì)是優(yōu)化制造資源的分配，它是一種能力制造資源的分配或再分配。資源分配的需要之間的極端情況下的權(quán)衡“一臺(tái)機(jī)器是一個(gè)細(xì)胞”和“整條生產(chǎn)線也是一個(gè)細(xì)胞” 。此外，以實(shí)現(xiàn)快速的資源轉(zhuǎn)化，而不是任務(wù)與資源的相匹配，條件下的資源分配和優(yōu)化比如一批關(guān)鍵設(shè)備、關(guān)鍵零部件、設(shè)備共享，也是必須要考慮的。執(zhí)行不成功的重要原因是傳統(tǒng)的CF技術(shù)的應(yīng)用，缺乏綜合考慮。 CF的結(jié)果是邏輯細(xì)胞，所以有細(xì)胞間和細(xì)胞中的機(jī)器有沒(méi)有固定的歸屬、沒(méi)有明確的界限。機(jī)器可以作為一個(gè)獨(dú)立的“設(shè)備單位” ，對(duì)于分散的任務(wù)，或者他們可以分享它們的能力與其他細(xì)胞，并完成任務(wù)與其他機(jī)器一起。在這種情況下，它可能會(huì)出現(xiàn)離散單元。結(jié)果配置是一個(gè)多元結(jié)構(gòu)的“完整”的單位和一個(gè)獨(dú)立的單位組成。傳統(tǒng)的分析，強(qiáng)調(diào)太多，可能會(huì)導(dǎo)致部分家庭和細(xì)胞的獨(dú)立性不和諧的生產(chǎn)。因此，瓶頸業(yè)務(wù)和設(shè)備，將出現(xiàn)和交配組裝生產(chǎn)的要求不能得到滿足。此外，細(xì)胞負(fù)荷分布不均，機(jī)器不能被細(xì)胞間的共享。 MPTVV生產(chǎn)模式下的細(xì)胞類型應(yīng)靈活多樣。在生產(chǎn)多種產(chǎn)品的類型和體積小或試生產(chǎn)中，細(xì)胞（GC）組類型的細(xì)胞形態(tài)是必需的，而在大規(guī)模批量生產(chǎn)中，需要實(shí)現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)。此外，在不同時(shí)期，繼承可持續(xù)重構(gòu)將是一個(gè)基本要求，努力推進(jìn)傳統(tǒng)組技術(shù)（GT）為基礎(chǔ)的技術(shù)的直接原因是，由于需求的快速變化頻繁布局調(diào)整是難以實(shí)現(xiàn)的。作為一個(gè)剛性的形成技術(shù)，有太多的努力是物理布局調(diào)整的成本。設(shè)備及零件的相似性為基礎(chǔ)的施工方法上存在的資源要求，只強(qiáng)調(diào)適應(yīng)，而不是生產(chǎn)流程的流暢性，認(rèn)為這也是一個(gè)重要的任務(wù)路線組織者同意的問(wèn)題。流線式運(yùn)行在MC的形成也是一個(gè)重要的目標(biāo)。打擊周期性變化的需求，以減少成本和機(jī)器調(diào)整的影響，CF程序具有繼承原有的生產(chǎn)線。存在的CF分析氣相色譜儀，研究主要集中在類型的細(xì)胞（FC）和繼承細(xì)胞（IC）的相對(duì)很少，相同的地位，形成約束分析和不同類型的管委會(huì)統(tǒng)一建設(shè)提出。 選區(qū)、功能界別和IC分別代表不同的目標(biāo)和CF的目標(biāo)，并在制造系統(tǒng)中是典型的細(xì)胞形態(tài)。面向他們將是進(jìn)行整合形成多類型細(xì)胞的技術(shù)分析。 3 MC的形成和其約束分析的綜合模型 MC形成多個(gè)相關(guān)的約束下，在MC的形成，如生產(chǎn)的要求，交貨時(shí)間和作為批處理內(nèi)部外部因素，處理時(shí)間，機(jī)器的能力，關(guān)鍵設(shè)備和可選擇的機(jī)器一并考慮。此外，在生產(chǎn)周期時(shí)間目標(biāo)，成本，設(shè)備必須滿足實(shí)用，因而MC的形成過(guò)程又是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程，沒(méi)有最佳，但許多次優(yōu)的解決方案，其中普遍存在。在這里，約束和目標(biāo)分解和它們的相互關(guān)系，以不同類型的MC如圖1所示。 圖1 MC形成和約束分析的綜合模型 在CF中資源、路線和任務(wù)是三個(gè)主要的需要數(shù)據(jù)，還繼承了CF使用前進(jìn)行比較的數(shù)據(jù)源配置模式。CF卡規(guī)則，包括路由選擇，機(jī)器（類型）選擇和機(jī)器任務(wù)分配規(guī)則。這里主要的CF約束是機(jī)器能力，關(guān)鍵還是質(zhì)量和關(guān)鍵設(shè)備。輸出政策的細(xì)胞和設(shè)備，在機(jī)器的能力，在資源分配中，三個(gè)加班的情況下，外包和設(shè)備采購(gòu)，可以選擇短缺的情況下潘氏規(guī)則分區(qū)組成。在不同類型，甚至MC的形成階段的過(guò)程中，必須采取量化指標(biāo)，包括相似系數(shù)，操作數(shù)的細(xì)胞間，細(xì)胞負(fù)載和生產(chǎn)節(jié)拍平衡，所有這些規(guī)則，約束和目標(biāo)，構(gòu)建形成多類型的限制細(xì)胞，其中大部分是蹣跚，但一些特殊用途，例如，為FC的形成，是有規(guī)則，強(qiáng)調(diào)操作平衡的路線和設(shè)備的生產(chǎn)節(jié)拍時(shí)間，和目標(biāo)細(xì)胞中的節(jié)拍，壓力平衡。 形成三種類型的細(xì)胞，是不是獨(dú)立的，還是相互關(guān)聯(lián)的，主要的階段：設(shè)備集群的資源選擇與分配，細(xì)胞的優(yōu)化和調(diào)整，電池的輸出都可以被重用集群和輸出的過(guò)程是完全通用的，而不同的分配和優(yōu)化。規(guī)則、約束和目標(biāo)需求可以選擇不同類型的細(xì)胞。 根據(jù)圖1，選區(qū)和功能界別有兩個(gè)基本的細(xì)胞（BC），而且FC是GC和IC的擴(kuò)展也可以看作是基本細(xì)胞BC的一個(gè)擴(kuò)展，作為一個(gè)整體，GC和FC構(gòu)造一樣，就像BC和IC一樣。 4一體化形成的目的和步驟 為方便起見(jiàn)，采取流動(dòng)的符號(hào)表達(dá)圖約束。 （1）基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集：S0={D1，D2，D3，D4} DL表示生產(chǎn)任務(wù)；D2表示部分航線； D3表示設(shè)備資源；D4表示配置方案。 （2）形成規(guī)則的設(shè)置：S1 = {E1{E11，E12，E13，E14，E15}，E2{E21，E22}，E3{E31，E32}} 。E1表示路線的選擇，包括規(guī)則，E1L表示我的第一條路線； E12。表示至少機(jī)器類型；E13表示最短的加工時(shí)間；E14表示至少細(xì)胞間運(yùn)行時(shí)間；E15表示最高操作平衡指數(shù)E2的代表機(jī)（類型）選擇規(guī)則；E21表示當(dāng)前機(jī)器類型； E22表示最短的加工時(shí)間；E23加工節(jié)拍時(shí)間限制表示E3的代表機(jī)任務(wù)分配規(guī)則。E31表示任務(wù)分散機(jī)平均使用；E32表示任務(wù)集中和集中使用的機(jī)器。 （3）形成的制約：S2 = {F1，F(xiàn)2 F3，F(xiàn)4，F(xiàn)5 }。 F1表示機(jī)器的能力；F2表示批次； F3鍵表示關(guān)鍵零部件； F4鍵表示質(zhì)量部分； F5表示關(guān)鍵設(shè)備。 （4）設(shè)置的輸出規(guī)則：S3 = {G1，G2 G3} 。G1的表示細(xì)胞的分區(qū)規(guī)則；G2表示部分分區(qū)規(guī)則；G3表示共享設(shè)備的分區(qū)規(guī)則。 （5）形成一套目標(biāo)：S4= {H1{h11，h12}，H2，H3{h31，h32}，H4} 。H1的表示相似系數(shù)，h11表示相似系數(shù)；h12表示聯(lián)合國(guó)的相似性系數(shù)。H2表示至少間細(xì)胞的細(xì)胞操作數(shù)；H3的表示細(xì)胞負(fù)載平衡； h31表示細(xì)胞的負(fù)荷率；h32代表比例平衡細(xì)胞。H4表示節(jié)拍時(shí)間平衡。 （6）設(shè)備短缺的對(duì)待：S5={I1，I2，I3}。 I1表示加班；I2表示外包；I3表示設(shè)備的采購(gòu)。 （7）對(duì)CF的四個(gè)步驟描述如下：第1步表示設(shè)備集群； 第二步表示將代表資源分配；第3步表示細(xì)胞的優(yōu)化和調(diào)整；第四步表示模式輸出。 在本文中，四個(gè)不同約束條件和目標(biāo)的步驟，標(biāo)記清楚，使用步進(jìn)目標(biāo)的啟發(fā)式算法，將是最合適的解決問(wèn)題的方法。 5示例分析 以上啟發(fā)式算法已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的VC++環(huán)境案例研究中使用表1和表2中的設(shè)備資源數(shù)據(jù)的任務(wù)數(shù)據(jù)它是指出，在表1括號(hào)中的數(shù)量后，一部分是我們的任務(wù)數(shù)、序列部分操作數(shù)路線和它的操作數(shù);由三部分P2，P8，P11組成的選擇路線，他們用陰影標(biāo)注出來(lái);加工時(shí)間以分鐘為單位，這個(gè)任務(wù)的交付時(shí)間為兩個(gè)月。 表1 任務(wù)資源列表 表2 設(shè)備資源列表 6結(jié)論 （1）綜合模型的構(gòu)建，對(duì)MC形成約束進(jìn)行了分析。MC形成受多個(gè)相關(guān)的約束。它的目標(biāo)可以被容易的擴(kuò)展，使它可以用于優(yōu)化一種多元化的“更多”的目標(biāo)的問(wèn)題中。MC形成不同類型的影響及其形成過(guò)程相互之間的內(nèi)在聯(lián)系。在細(xì)胞形成的不同時(shí)期、不同的約束和規(guī)則逐步付諸實(shí)施。 （2）形成一體化的目標(biāo)和程序提出。細(xì)胞形成約束是數(shù)學(xué)符號(hào)和不同階段細(xì)胞 的類型來(lái)表示的。形成目標(biāo)的公式描述。應(yīng)用這種約束和目標(biāo)的過(guò)程也是詳細(xì)的。 （3）示例分析表明，綜合MC的形成是一個(gè)有價(jià)值的方法，適應(yīng)MPTVV生產(chǎn)模式。 參考文獻(xiàn) [1] LI Liang，LI Hongzhi，SONG lian，et a1．Road friction estimation under complicated maneuver conditions for active yaw control[J]．Chinese Journal of Mechanical Engineering,2009，22(4)：514—520． [2] VAN ZANTEN A T．Control aspect of Bosch-VDC[C]／／The3rd International Symposium on Advanced Vehicle Control Aachen, Germany．1 996：573—607． [3]HAITTOR1 H，KOIBUCHI K，YOKOYAMA T．Force and moment contr01 with nonlinear optimum distribution for vehicle dynamics[C]／／The 6th International Symposium on Advanced Vehicle Control, Hiroshima，Japan．2002：595-600． [4]LI Liang，SONG Jiang，WANG Huiyi，et a1．Fast estimation and compensation of the tire force in real time control for vehicle dynamic stability control system[J]．International Journal of Vehicle Design，2008，48(3--4)：208-229． [5]KIN K，ⅪRYU H，IKEDA T，et a1．Enhanced vehicle stability and stecrability with VSA[C]／／The 6th International Symposium on Advanced Vehicle Control Hiroshima．Japan．2002：75-80． [6]TSENG H E，AsHRAFI B，MADAU D．The development of vehicle stability control、 at ford[J]． IEEE，ASME Transactio on Mechatronics，1999，4(3)：223-234． [7]RAY LAuRA R．Nonlinear state and tire force estimation for advanced vehicle control[J]．1EEE Transaction on Control System Technology,1995．13r11：117-124． [8]LEE Chankyu，HEDRjCK Karl，YI Kyongsu．Real-time slip—based