新型回转炉窑制造商
突破更多烧结应用场景
发布时间：2020.05.19
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准时制(just in time, JIT)是在客户订单趋于多品种、小批量、企业与企业之间的竞争越来越激烈的情况下，大多数企业为满足不断变化的市场需求，而采用的生产方式.磁性材料企业的生产过程.是JIT生产方式的具体应用之一.稀土永磁材料，因其广泛的应用及不可再生性，成为国际上争夺的焦点.在企业生产设备
和生产技术达到一定水平的情况下，优化的生产计划与调度是企业降耗增效的关键.成型工序和烧结工序是磁性材料实际生产中最重要也是最为核心的两个工序，成型工序和烧结工序的生产调度问题涉及到多个目标的同时优化;其生产调度的好坏，直接影响烧结机的有效利用率，影响订单的准时交货和企业的节能降耗.成型工序和烧结工序的生产调度，属于两阶段多目标调度问题.针对两阶段多目标生产调度问题，Mansouri [1运用遗传算法(GA)求解订单转换时间和产品变化率双目标问题，并在GA中采用小生境和精英策略的方法，但该方法忽视了企业关心的前后工序之间的负荷目标. Tavakkoli Moghadd-am等[2]虽考虑了各工位的负荷但运用目标加权的方法求解多目标问题不能获得多个非劣解。
He等3]建立了多工序、单目标的混合整数线性规划模型，只考虑一个目标，未考虑多目标问题. Fahimi-va-ed等[4结合粒子群优化算法(PSO)与局部搜索的方法求解混流装配线排序问题(mixedmodelse-quence problem, MMSP)，却缺乏有效的措施应对PSO的早熟现象.董巧英等[5]虽采用PSO求解MMSP,但目标模型没有考虑产品变化率，且仍运用目标加权的方法求解多目标问题，本质上属于单目标求解方法，刘炜琪等[6]建立以最小化超载时间产品变化率与总切换时间为优化目标的数学模型，并提出一种改进的多目标粒子群求解算法，但该模型未考虑工序与工序之间的负荷均衡.现有文献运用PSO求解磁性材料多工序多目标生产调度问题的研究较少.针对上述研究的不足和磁性材料企业的生产特点，本文建立了磁性材料成型烧结两阶段的生产调度模型，并采用一种改进的粒子群算法进行求解。基于生产现场的实际数据进行仿真实验，结果表明:本文提出的混合粒子群优化算法无论在求解精度，还是求解速度上，均优于普通PSO和GA,证明了所建模型的正确性和采用方法的有效性.
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