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通用机械加工车间绿色制造系统工程方法

2013/4/13    来源:万方数据    作者:赵刚  张华  江志刚  鄢威  肖明  王艳红      
关键字:绿色制造  通用机械加工  车间制造系统  
本文根据车间制造系统的资源环境影响因素建立车间规划和生产调度的控制变量,基于系统工程学的基本原理建立包括通用机械产品生产过程在内的车间制造系统模型。论文讨论了面向资源环境属性的优化方法并利用人工生命方法的GA-CA算法求解,得到车间制造系统规划和生产调度变量的最优解,从而决定了资源和能量在车间制造系统中的运行方式。

0 引言

    随着全球范围内环境意识的不断增强,特别是欧盟WEEE和RoHS两项环保指令付诸实施后,我国制造企业面临日益严峻的国际绿色贸易壁垒。此外,ISO14000环境管理体系认证、OHSAS职业安全卫生管理体系认证以及环境标志等一系列与环境相关的认证,也已逐渐成为国际市场的基本准入条件。面对国内外严峻的资源环境问题挑战,降低制造过程的资源消耗、减少环境污染已成为我国制造业发展过程中亟待解决的热点问题。绿色制造系统工程的应用实施是制造企业生存发展和提高核心竞争力的必由之路。

    近十年来,国内外专家学者就绿色制造和企业生产过程的环境影响问题进行过诸多研究。刘飞等国内学者揭示了绿色制造的集成特性,论述了绿色制造的理论体系。张华在绿色制造理论基础上提出了机械产品物料资源消耗的分析模型。在优化方法方面,江志刚等提出了工艺参数优化模型的混合基因算法。张琪给出了一种元胞自动机的人工生命优化方法。顾云丽发展了一种结合人工生命系统和粒子群算法的混合算法,并用Rosenbrock函数加以验证。在基于绿色制造的车间规划和生产调度研究领域,何彦等提出了车间生产双目标节能规划模型。美国工程院院士Floudas教授利用混合整数线性规划方法对工艺调度问题进行求解,Janak和他共同提出的响应规划方法对大批量制造车间进行生产调度。同一时期,Gutuwski提出了制造工艺环境载荷的测量方法。Jurisevic和Anselmo则对射流加工和干切削等新工艺进行了研究。

    以上研究工作多是围绕产品制造过程或车间生产调度的某一具体问题或单项技术展开,而对基于系统工程学的绿色制造集成技术缺乏系统的研究。遵循绿色规划和优化运行的原则,本文针对通用机械的制造车间系统提出了一种综合的绿色制造系统工程方法,通过求解系统模型的优化变量来控制制造系统的资源环境影响因素,并在实际生产过程中通过技术集成加以实现。

1 通用机械加工车间及其—般生产流程

    以某国有大型火电阀门生产企业的机械加工车间作为研究对象。该车间属通用机械的机制加工车间,加工装备按生产区域和机群布置。该车间大多数机械产品的工艺流程如图1所示。为了构建在绿色规划原则下运行的车间系统,必须全面考虑影响通用机械一般生产过程的资源环境因素,包括物流强度、材料利用率、贮存和运输、机械加工装备布局以及环境影响评估等。在此基础上建立通用机械加工车间及其生产过程的系统模型。

通用机械生产的一般流程

    图1 通用机械生产的一般流程

2 面向资源环境属性的车间制造系统优化

    通过控制和优化系统参数,工艺要素、装备以及生产运行调度被应用于通用机械的工艺设计和实物制造,以此构建满足绿色制造系统工程要求的车间系统模型。目标函数fc、fy、fe分别是能耗、物耗和环境影响指标。约束函数gt、gq、ge、gf分别是生产周期、产品质量、制造成本和产品性能。生产运行参数也可作为约束条件加以考虑。比如技术条件gp、车间规划gt和生产调度gs。该系统模型如式(1)所示:

系统模型

    其中X=(x1,x2,…,xn),i=1,2,…,n表示系统优化变量,其作为离散变量描述有关的生产影响因素,这些因素通常是通用机械生产过程参数,比如产能、机加工工艺参数、厂房设计参数、机床刀具切削液型号规格等。It,Iq,Ic,If,Ip,It,Is表示相应约束的性能指标向量,包括机械性能指标、精度粗糙度、运输距离、物流强度、生产任务以及其他技术限制。

    在车间系统模型的数学表达中,每一个约束尤其是涉及技术和装备限制的约束、物流强度或车间布局、生产调度方式,都可由一组反映生产过程内在空间、时间关联的函数表达。比如能耗作为目标之一,由能耗与机床空闲时间、空工步时间之间的数量关系表达。空工步时间与能耗间的关系可用公式(2)表达。

空工步时间与能耗间的关系

    同理,机床空闲时间可由公式(3)表示。

机床空闲时间

    调度函数要求车间中同时工作的机床数量最小,以使车间系统的总工时最短从而达到节能目的。其数学表达如公式(4)所示。

数学表达

    公式(5)描述了车间机床的数量约束。

车间机床的数量约束

    优化求解则是基于遗传算法和元胞自动机的人工生命算法(GA-CA),该算法在求解大规模系统优化问题中具有较高的计算精度和较好的收敛性能。假定人工生命个体是多维向量X,由一组系统优化变量组成,并在欧几里得几何空间中构造一个邻域C,如式(6)所示。

欧几里得几何空间中构造一个邻域C

    其中,D表示种群空间的边界。它可被定义为常数以表示迭代步数或进化代数。xi表示人工生命体在种群空间的当前状态或位置。

    元胞自动机的种群空间简化为2D平面,并被划分网格。GA-CA算法用Moore模型的人工生命进化操作代替了遗传算法中单点染色体交叉的进化规则。GA-CA算法的实质是操作种群空间2D矩阵中的单个染色体。元胞自动机的迭代操作如图2所示,生的元胞为黑,赋值1,死的元胞为白,赋值0。GA-CA算法的其他计算步骤和遗传算法相同。

GA-CA算法中元胞自动机生命进化规则

    图2 GA-CA算法中元胞自动机生命进化规则

责任编辑:程玥
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