批量加工刀具更换决策模型与优化算法

"黎厚松，曹乐等人提出了一种面向批量加工的刀具更换决策方法，旨在稳定生产过程，防止加工异常，同时降低维护成本。该研究关注的是在批量生产中建立有效的刀具更换策略，考虑了预防性和故障性更换的区别以及刀具故障更换时间的不确定性。" 本文的核心是构建了一个基于成本的刀具更换时间模型，该模型旨在最小化换刀周期内单位产品的平均总成本。在批量生产环境中，刀具的预防性更换能够减少因突然故障导致的生产中断，但过度的预防性更换则会增加不必要的维护费用。因此，找到合适的更换周期至关重要。 研究人员建立了一个刀具更换周期决策模型，该模型以黄金分割法为基础，设计了一种求解最优更换周期的算法。黄金分割法是一种优化技术，常用于寻找复杂问题的最佳解。通过这种方法，可以确定在考虑到各种因素（如设备检查维修时间、刀具寿命分布等）时，何时更换刀具最经济有效。 文章进一步探讨了设备检查维修时间的期望值对最优刀具更换周期的影响。设备的检查和维修时间会影响生产效率，从而影响最佳更换策略。此外，还分析了刀具寿命分布函数的形状参数和尺度参数变化如何改变最优更换周期。威布尔分布通常被用来描述机械部件的寿命，其形状和尺度参数的变化可以反映刀具磨损的动态特性。 关键词包括：刀具更换、时间成本、决策和不确定性。这些关键词突出了研究的重点，即在不确定性环境下，如何通过对时间成本的精确计算和决策模型的建立，来优化批量生产中的刀具更换策略，以确保生产效率和产品质量。 这项工作为批量加工的生产管理提供了一种科学的决策工具，有助于企业在平衡生产效率和成本之间找到最佳平衡点，从而提高整体的生产效益。通过深入理解刀具更换的决策模型和相关影响因素，企业可以制定更为合理、经济的刀具维护策略，减少非计划停机，降低维护成本，确保生产的稳定性和产品质量。