新型回轉爐窯制造商
突破更多燒結應用場景
發布時間：2020.05.19
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準時制(just in time, JIT)是在客戶訂單趨于多品種、小批量、企業與企業之間的競爭越來越激烈的情況下，大多數企業為滿足不斷變化的市場需求，而采用的生產方式.磁性材料企業的生產過程.是JIT生產方式的具體應用之一.稀土永磁材料，因其廣泛的應用及不可再生性，成為國際上爭奪的焦點.在企業生產設備
和生產技術達到一定水平的情況下，優化的生產計劃與調度是企業降耗增效的關鍵.成型工序和燒結工序是磁性材料實際生產中最重要也是最為核心的兩個工序，成型工序和燒結工序的生產調度問題涉及到多個目標的同時優化;其生產調度的好壞，直接影響燒結機的有效利用率，影響訂單的準時交貨和企業的節能降耗.成型工序和燒結工序的生產調度，屬于兩階段多目標調度問題.針對兩階段多目標生產調度問題，Mansouri [1運用遺傳算法(GA)求解訂單轉換時間和產品變化率雙目標問題，并在GA中采用小生境和精英策略的方法，但該方法忽視了企業關心的前后工序之間的負荷目標. Tavakkoli Moghadd-am等[2]雖考慮了各工位的負荷但運用目標加權的方法求解多目標問題不能獲得多個非劣解。
He等3]建立了多工序、單目標的混合整數線性規劃模型，只考慮一個目標，未考慮多目標問題. Fahimi-va-ed等[4結合粒子群優化算法(PSO)與局部搜索的方法求解混流裝配線排序問題(mixedmodelse-quence problem, MMSP)，卻缺乏有效的措施應對PSO的早熟現象.董巧英等[5]雖采用PSO求解MMSP,但目標模型沒有考慮產品變化率，且仍運用目標加權的方法求解多目標問題，本質上屬于單目標求解方法，劉煒琪等[6]建立以最小化超載時間產品變化率與總切換時間為優化目標的數學模型，并提出一種改進的多目標粒子群求解算法，但該模型未考慮工序與工序之間的負荷均衡.現有文獻運用PSO求解磁性材料多工序多目標生產調度問題的研究較少.針對上述研究的不足和磁性材料企業的生產特點，本文建立了磁性材料成型燒結兩階段的生產調度模型，并采用一種改進的粒子群算法進行求解。基于生產現場的實際數據進行仿真實驗，結果表明:本文提出的混合粒子群優化算法無論在求解精度，還是求解速度上，均優于普通PSO和GA,證明了所建模型的正確性和采用方法的有效性.
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