智能制造柔性的生产线设计与仿真开题报告

 2022-08-03 11:08

1. 研究目的与意义

制造业是国民经济的主题,是立国之本、兴国之器、强国之基。十八世纪中叶开启工业文明以来,世界强国的兴衰史和中国民族的奋斗史一再证明,没有强大的制造业,就没有国家和民族的强盛。打造具有国际竞争力的制造业,是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。随着我国科学技术不断发展,在“中国制造2025”的背景下,社会也加强了对智能制造、自动化装备产业的关注度,传统的硬性生产线形式逐渐朝向柔性生产线方向发展,自动化生产逐渐向智能化方向发展。

计算机仿真技术已被广泛地应用于各类复杂生产系统当中,它既能对已有的生产系统进行建模仿真并找出系统的问题,又能对规划、开发中的系统进行测试和评价,模拟真实的运行情况,为设计者提前了解设计效果,并对系统进行设计改进提供依据,从而提高设计效率,缩短开发周期,降低投资成本。

开展该课题的主要应用价值如下:通过对某一公司的具体生产制造过程进行细致分析,并使用witness建模得出改进方案,提高该企业生产效率、促进生产制造过程柔性化、智能化和高度集成化。对该公司今后进一步进行智能制造柔性生产线设计提供理论依据,同时对国内其他企业进行智能制造柔性生产线改造也具有一定的指导意义。

2. 研究内容和预期目标

研究内容:

(1)以某公司生产线为主要研究对象,了解生产流程,并进行系统化的记录与调查;

(2)编写witness程序,将调查所得数据输入系统,获得现状下生产系统运行数据;

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3. 国内外研究现状

当今的制造业正逐渐向多品种、用户定制、响应市场变化等方向发展,智能制造下的柔性生产线设计优化理论成为国内外众多学者的主要研究对象。

仿真软件作为解决此类问题的有力用具,得到许多国内外学者的青睐。

ASHM Yasir,NMZN Mohamed利用witness软件对组装生产线进行优化设计,以提高组装的效率;Iman Morshedzadeh利用仿真软件解决了生产生命周期管理中的多层次离散事件模型的管理;陈冠中,陈庆新等人基于 Tecnomatix Plant Simulation仿真软件对只能制造系统中AGV小车及缓冲区容量进行仿真优化,为企业提供决策支持;赖啸通过COMSOL软件对智能制造机器人机构空间轨迹和运动进行仿真设计,为企业提供切实可行的方案;宁方华和周晓敏通过witness软件对基于多借点控制的柔性生产线缓冲容量进行设计优化,最终实现生产线的平衡和生产效率的提高;邓凤春通过仿真,实现了企业柔性化加工车间的产线规划和平行机批量调度;钟嘉伟以汽车门板机器人焊接生产线为研究对象,以3DCreate软件作为数字化工厂仿真平台,实现了数字化生产线的设计与仿真优化。

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4. 计划与进度安排

(1)2022.01.01—2022.02.29

进行本课题相关调研与文献检索,明确选题的意义、把握该课题国内外研究现状、确定待解决的关键问题、并在完成开题报告的基础上完善相关初稿。

(2)2022.02.01—2022.03.31

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5. 参考文献

[1]陈冠中,陈庆新,毛宁,俞爱林.智能制造系统AGV小车及缓冲区容量仿真优化[J].工业工程,2016,19:77-83.

[2]赖啸.智能制造机器人机构空间轨迹规划和运动仿真设计[J].南方农机,2018,17:31.

[3]宁方华,周晓敏.基于多节点控制的柔性生产线缓冲容量建模与witness仿真[J].浙江理工大学学报,2015,33:62-66.

[4]郑楠,岳磊.基于Plant Simulation的智能制造测试床仿真模型设计与应用[J].工程设计学报,2019,26,5:552-560.

[5]邓凤春.面向S企业柔性自动化加工车间的产线规划及平行机批量调度研究[D].华中科技大学,2018.

[6]钟嘉伟.汽车门板焊接柔性生产线的三维数字化设计与仿真研究[D].华南理工大学,2018.

[7]任富明,刘名涛,蔡鹏飞.制动盘智能制造生产线工艺设计、三维建模及运动仿真[J].汽车车辆工艺,2016,6,3:48-49.

[8]李航,章旸,叶鸿庆,曲子灵,刘冉.考虑批量流与换模时间的柔性生产线调度方法研究[J].工业工程与管理,2019

[9]孙茉婧.工业机器人喷塑柔性生产线设计与研究[D].山东理工大学,2017.

[10]曾少明.机器人柔性生产线三维仿真技术及系统研究与实现[D].华南理工大学,2016.

[11]刘冠麟.柔性生产线的设计理论研究与应用[D].吉林大学,2014.

[12] RASHIDIH. Discrete simulation software:asurvey on taxonomies[J].Journalof Simulation,2016,11(2):174-184. doi:10.1057/jos.2016.4.

[13] ImanMorshedzadeh. Multi-levelmanagement of discrete event simulation models in a product lifecyclemanagement framework[J] ProcediaManufacturing 25 (2018) 74–81

[14] ControlEngineering. Optimizeproduction line design with simulation modeling[J].ProQuest,2019,15-16.

[15]Maedeh Mosayeb Motlagh. An efficient simulation optimization methodology to solve a multi-objectiveproblem in unreliable unbalanced production lines[J]. Expert Systems With Applications,2019:1-22.

[16]Malarvizhi Kaniappan Chinnathai. A Framework for Pilot Line Scale-up using Digital Manufacturing[J]. Procedia CIRP 81(2019)962–967.

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