摘要：针对目前以神经网络为代表的主流智能故障模式诊断方法存在训练时间长、收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,本文将果蝇优化算法用于多变量生成过程故障模式诊断,重点分析了果蝇优化算法(FOA)的原理及其搜索优势,设计了一种基于FOA的多变量生产过程故障模式诊断算法。将所设计的果蝇优化算法应用于汽车曲轴生产过程控制,并与神经网络模型处理结果进行对比。对比结果表明,果蝇优化算法训练时间短,收敛速度快且诊断结果更加准确。

摘要：为解决一类具有多品种混流加工作业车间和流水装配车间的两阶段集成调度优化问题,以加工线最大完工时间和产品总生产完工时间最小为目标,并考虑通过对零部件加工提前完工和装配线等待施加惩罚系数,以保证缓冲区在制品库存和装配过程均匀连续生产,建立加工与装配车间集成调度的多目标优化模型,充分利用加工和装配工序之间存在的并行性,合理确定零部件加工顺序和装配排序,以缩短产品生产周期,降低生产成本,提高生产设备利用率;同时针对所建立的模型,设计遗传算法进行求解,采用零件加工和产品装配的两段实数编码,以稳态复制对群体进行选择,对交叉和变异算子进行设计,以保证新个体满足工序先后约束的可行性,避免了非可行解的混入影响优化结果;最后通过实例验证所建调度模型的可行性和算法的有效性。