多维不确定环境下制造/再制造混合系统建模与优化控制研究

In this project, a multi-uncertain model of hybrid manufacturing/ remanufacturing system will be built, which is used to find the intrinsic relationship among the uncertainties of hybrid system, and indicate the influence on optimal control. The research will provide theoretical guidances and enginnering references to achieve a smooth operation of the hybrid system. Therefore, the uncertainties of remanufacturing rate, remanufacturing time and corresponding cost, disassembly sequence will be analyzed from the modeling by uncertain theories, such as chance measure, fuzzy random and opportunities associated optimization respectively. Furthermore, taking the “ten” cross mode, transverse coordination and optimization for both the task allocation of manufacturing and remanufacturing and production scheduling of remanufacturing will be studied according to the parallel strategy. Meanwhile, A multi-uncertain model, consist of integrerate optimizations among disassembly, pair and assembly, will be built to solve the coupling problem of complex subsystems,which is optimization control for each subsystem from the longitudinal direction. On the other hand, according to the characteristics and optimization objectives of the hybrid system, a variety of uncertain methods as the hybrid intelligent algorithm, EDD-LPT heuristic algorithm, two-stage genetic algorithm and heuristic simulated annealing algorithm for solving the model are proposed. Thus those researches form a complete theoretical system for modeling and optimization control of hybrid manufacturing/ remanufacturing system. In a word, the research of the project is important scientific value to the research of remanufacturing theory.

本项目拟通过建立制造/再制造混合系统的多维不确定性模型，寻找混合系统中诸多不确定性内在联系，揭示其对优化控制的影响规律，为实现混合系统的平稳运行提供理论指导和工程参考。为此，分别通过基于机会测度、模糊随机和机会相关优化等不确定性理论对可再制造率、再制造修复时间、成本和拆卸进度等因素的不确定性进行建模分析；采用"十"字交叉模式，按照并行策略对制造和再制造的任务分配以及再制造的生产排序进行横向协调优化，基于鲁棒性思想，建立拆卸与修复、拆卸与装配的不确定多维优化模型，解决各子系统间的复杂耦合问题，从纵向实现各子系统的平衡控制；并根据系统运行特点和决策目标，拟通过混合智能算法、EDD-LPT启发式算法、两阶段遗传算法和启发式模拟退火算法等多种不确定性优化方法对模型进行求解，从而形成一套完整的解决制造/再制造混合系统建模与优化控制的理论。项目研究成果对再制造系统理论研究具有重要科学价值。

随着资源危机和环境污染问题的日益严重，废旧零部件的再制造逐渐引起人们的重视，再制造是实现制造业可持续发展的重要途径。再制造的生产对象是废旧品，在空间和时间维度上存在多重不确定性，研究多维不确定环境下的制造/再制造混合系统优化控制是再制造领域研究的难点和热点。课题提出了制造/再制造混合系统横向协调优化和纵向平衡优化相结合的并行控制策略。.(1)系统地分析了制造/再制造混合系统存在的多重不确定性因素，并采用模糊数学、随机期望和Monte Carlo模拟等数学表示方法对这些因素进行了形式化描述。.(2) 建立了制造/再制造混合系统横向协调的随机期望值模型，提出了融合神经网络和遗传算法的混合智能求解算法，以及EDD-LPT启发式算法，通过数值模拟，比较了两种算法的优劣，解决了制造与再制造系统的任务分配，并实现了再制造生产的排序。.(3)建立了制造/再制造混合系统批量规划、大批量再制造生产线调度、装配车间的路径规划、工艺规划与车间调度集成优化和再制造拆卸与装配的集成优化等多层不确定优化模型，并分别提出了相应的求解算法。模型贯穿了再制造生产链始终，通过对不同模块的优化和模块间的集成优化，实现了系统不同阶段的耦合，达到了制造/再制造混合系统纵向平衡优化控制的目的。.(4) 开发了基于《制造/再制造混合系统生产计划软件》和《制造/再制造混合系统车间调度软件》的混合系统优化控制原型系统，并在某公司进行了试运行，实践证明，课题提出的“十字交叉”的并行优化策略能够有效保证生产的平稳性，减少库存，提高企业的准时交货率，促进企业的可持续发展。