資源描述：
《6（1）文獻綜述（基于plc控制的物料分揀系統(tǒng)設計）》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在工程資料-天天文庫。
1、石河子大學畢業(yè)論文文獻綜述課題名稱：基于PLC控制的物料分揀系統(tǒng)設計學生姓名：劉迴學號：2011509020學院：機械電氣工程學院專業(yè)、年級：電氣工程及其自動化11級1班指導教師：梁習卉子職稱：進咂畢業(yè)論文（設計）起止時間：2015.3—2015.6小微型農機制造企業(yè)設施布置方法研究摘要：設施布置優(yōu)化對于提高小、微型農機制造企業(yè)生產效率、降低經營成木具有重要的意義。本文介紹了小微型農機制造企業(yè)的特點及設施布置現(xiàn)狀，重點分析了系統(tǒng)布置設計法、數(shù)學建模求解法和系統(tǒng)仿真法等設施布置方法的基本原理和特點。最后針對小微型農機制造企業(yè)，提出了
2、SLP和Flcxsim仿真結合設施布置的優(yōu)化方法，并闡述其操作流程。關鍵詞：設施布置；小微型；農機制造企業(yè)；優(yōu)化方法0引言2012年，我國農機工業(yè)生產總值首次突破3000億元，成為名符其實的全球第一農機制造大國⑴。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截止到2011年底，我國農機企業(yè)共有8500多家，其屮小微型農機制造企業(yè)占有很大的比例。隨著國內農機制造行業(yè)競爭的日益加劇，相當一部分小微型農機制造金業(yè)面臨淘汰或整合的挑戰(zhàn)。面對競爭，如何通過有效的措施來提高生產效率和控制成木，建立農機制造企業(yè)核心的價格競爭優(yōu)勢是我國小微型農機制造企業(yè)最亟待解決的難題[鐵在
3、農機產品加工過程中，影響生產率的最關鍵因素是車間內物料流動所消耗的時間，而合理的設施布置可以最大限度減少物料搬運的行為，將車間搬運費用減少10%?30%,直接降低企業(yè)的生產經營成本，為企業(yè)帶來良好的經濟效益，同時還能使小微型農機企業(yè)在殘酷的市場競爭屮保持口身的競爭優(yōu)勢⑶4]o1小微型農機制造企業(yè)設施布置的現(xiàn)狀由于國內外農機市場競爭加劇，社會對農機產品需求的多樣化，使得農機制造企業(yè)向多品種、小批量、柔性化和個性化生產方式轉變，小微型農機制造企業(yè)正是適應這一發(fā)展需求而誕生的。多品種、小批量的生產方式中不同的農機產品對尺寸、精度和要求都
4、不一樣，存在加工設備多樣化,量具、卡具等工裝需耍頻繁史換，物流迂回現(xiàn)象嚴重、生產周期長、在制品占有量犬且加工過程連續(xù)性較差等問題，使得小微型農機制造企業(yè)的物流、信息流復雜，難以控制。小微型農機制造企業(yè)的設施布置，大多是由設計人員靠經驗設計的，對于零件排序大多憑經驗或統(tǒng)計數(shù)據(jù)，很少從車間布置和物流綜合角度進行分析，設計結果在I使得物流成本居高不下的同吋，也可能給企業(yè)的生產帶來柔性差、生產率低等問題。因此，合理、科學的設施布置對小微型農機制造企業(yè)提高生產效率、降低生產成本、提高市場競爭力具有重要意義叫2常見的設施布置優(yōu)化的方法2.1系
5、統(tǒng)布置法系統(tǒng)布置設計(SystematicLayoutPlanning,SLP)法是以P一產品、Q一產量、R一工藝過程、S一輔助部門、T—時間為基本要素，將物流分析與作業(yè)單位關系密切程度分析相結合，求得合理布置的技術。SLP是一種條理性很強、具有代表性的設丿施布置設計方法。國內外眾多學者針對生產車間設施布置現(xiàn)狀存在的諸多問題，采用SLP方法對車間設施布置進行了調整、優(yōu)化，降低了物流成本，提高了生產效率血忙劉旺盛等〔刃在借鑒傳統(tǒng)SLP方法的基礎上，提出了一種適合現(xiàn)代企業(yè)的設施布置設計方法——動線型SLP法。利用SLP對小微型農機制造
6、企業(yè)將進行設施布置，可以節(jié)省大量的人力物力，但SLP法是基于計劃推動式生產的方法，缺乏動態(tài)柔性；而小微型農機制造金業(yè)是以市場為導向的，基于市場訂單需求的拉動式生產。況且SLP結果是平面圖布置方案，不能得到直觀的三維動態(tài)布置效果。2.2數(shù)學建模求解法由于設施布置對象復雜化，優(yōu)化程度的不斷深入，目前設施布置研究的熱點主要集屮在通過建立設施布置的數(shù)學模型，并用啟發(fā)式算法對其進行求解，最終得到較優(yōu)布置方案。下面是兒種典型的啟發(fā)式算法：2.2.1遺傳算法遺傳算法(GeneticAlgorithm)是一種通過模擬H然進化過程搜索最優(yōu)解的方法，
7、GA首先對實際問題的參數(shù)集進行編碼，通過選擇、交叉和變異運算后，以進化過程屮所得到的具右最大適應度個體作為最優(yōu)解輸出。由于GA具有內在的隱并行性和更好的全局尋優(yōu)能力使得GA被廣泛的運用丁解決各種不同狀態(tài)的布置問題，但是GA也存在著于結構復雜的組合優(yōu)化問題，搜索間較長,易出現(xiàn)“早熟”現(xiàn)象，即搜索過程中過早收斂使得到的是局部最優(yōu)解或不能得到近似最優(yōu)解等缺陷。王聽巖等［】0］利用遺傳算法進行車間的平面布置。計算結果表明，遺傳算法對于結局布置問題具有高的計算效率和很強的實際應用性。龔全勝等［⑴運用GA分別解決了制造系統(tǒng)屮單行和多行的設施布
8、置問題。Yang等［⑵運用GA對生產環(huán)境的動態(tài)設施布置問題進行研究。2.2.2模擬退火法模擬退火算法(SimulateAnnealArithmetic,SAA)是一種通用概率演算法，用來在一個大的搜尋空間內找尋命題的最優(yōu)解。SAA由初始解i和控制參
