-
数字孪生下矿井生产中心车间调度优化
- 李世玺, 樊凌云, 刘明, 李鹏阳, 赵安新, 赵业凯,
-
2025, 46(2):
1.
-
摘要
(
0 )
-
相关文章 |
多维度评价
针对传统车间调度过程中经常忽略的加工设备故障、维修、物料运输阻塞等干扰因素及其实时性差、理论与实际偏差大等问题,提出一种基于数字孪生的遗传算法流水线车间调度方法。基于矿井实际生产过程的需求,构建了数字孪生流水线车间调度仿真模型,通过遗传算法解决生产设备故障等车间突发事件对生产进程的影响问题。以某缸盖自动化流水线车间调度为例,添加并利用甘特图分析了理想状态、双扰动、多扰动条件下调度优化,证明了该算法与实际生产相比加工速度更快,理想状态、双扰动、多扰动条件下加工时间分别为1 165、1 188.18、1 221.08 min,同时得到多扰动条件下偏差率极低,为1.13%。通过缸盖自动化流水线车间调度实验,表明了采用数字孪生的遗传算法流水线车间调度方法的优越性,以及面对矿井生产的恶劣环境数据监测可视化的先进性。