航空发动机知识化制造系统：拖期调度与自适应班组重构提升效率

本文主要探讨了面向航空发动机的知识化制造系统中的拖期调度与自重构问题。在航空发动机装配线的实际运行中，存在着装配效率低下和工人分配不均等挑战，这些问题直接影响着整个生产周期和产品质量。为解决这些问题，作者构建了一个面向航空发动机的知识化制造系统的综合优化模型，该模型旨在通过知识驱动的制造系统来提升生产调度效率和班组配置的合理性。 在算法调度层面上，作者针对航空发动机装配过程中复杂的约束条件，如工艺流程、设备限制和人力资源调配等，深入研究了与产品拖期优化目标相关的工序排序问题。他们证明了特定的工序顺序安排对整体生产周期的影响，并据此设计了一种启发式算法，该算法能够有效地调整工序顺序，同时考虑并行装配组的资源配置。算法首先提供了工序在并行装配组上的初始分配策略，然后通过迭代优化找到最优方案，以最小化产品拖期风险。 重构层则聚焦于系统的动态适应性，通过系统负载平衡原则，对各个装配班中的装配组数量进行优化。这个过程旨在确保在满足生产需求的同时，避免过载或闲置，从而提高整体系统的灵活性和效率。 通过仿真实验，本文的结果有力地验证了所提出的模型和算法的有效性。实验数据展示了优化后的拖期调度和班组自重构策略能够显著提高航空发动机装配线的生产效率，同时改善了工人的任务分配，减少了不必要的延误，从而提升整个制造系统的性能。 本研究结合了知识化制造的理论和技术，以及自重构方法，为航空发动机装配线的高效管理和动态优化提供了一种创新的解决方案，对于提升航空制造业的竞争力具有重要的实际意义。