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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專利一種含批處理機(jī)的航空復(fù)材制造混合流水車間調(diào)度方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120509683B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510983903.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/0631；該發(fā)明授權(quán)一種含批處理機(jī)的航空復(fù)材制造混合流水車間調(diào)度方法是由徐惠芬;謝乃明;王玉全設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種含批處理機(jī)的航空復(fù)材制造混合流水車間調(diào)度方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種含批處理機(jī)的航空復(fù)材制造混合流水車間調(diào)度方法，包括：針對(duì)航空復(fù)合材料制造中的鋪疊與熱壓成型兩道關(guān)鍵工序進(jìn)行特性分析，確定相關(guān)參數(shù)；為兩道工序分別設(shè)置非等同并行加工設(shè)備和非等同并行批處理機(jī)；綜合考慮工件族兼容性、時(shí)間窗約束和資源限制，構(gòu)建以最小化完工時(shí)間為目標(biāo)的調(diào)度模型。采用引入混合種群初始化策略、自適應(yīng)參數(shù)控制機(jī)制與局部搜索策略的擴(kuò)展粒子群優(yōu)化算法求解最優(yōu)調(diào)度方案。將最優(yōu)調(diào)度方案應(yīng)用于實(shí)際制造過(guò)程，提升生產(chǎn)效率與調(diào)度水平。本發(fā)明能夠合理安排工件的加工順序與批次構(gòu)成，在滿足各項(xiàng)約束條件的同時(shí)，提升制造效率，為航空復(fù)合材料制造系統(tǒng)中的生產(chǎn)調(diào)度提供有力的決策支持。

本發(fā)明授權(quán)一種含批處理機(jī)的航空復(fù)材制造混合流水車間調(diào)度方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種含批處理機(jī)的航空復(fù)材制造混合流水車間調(diào)度方法，其特征在于，具體包括以下步驟： S1、針對(duì)航空復(fù)合材料制造中的鋪疊與熱壓成型兩道關(guān)鍵工序，對(duì)每道工序涉及的工件及設(shè)備進(jìn)行特性分析，確定相關(guān)參數(shù)；所述相關(guān)參數(shù)包括：各工序中工件在不同設(shè)備上的加工時(shí)間、工件族歸屬、釋放時(shí)間與截止時(shí)間、工件面積、熱電偶需求數(shù)量，以及設(shè)備的面積容量與可用熱電偶數(shù)量； S2、在鋪疊工序中設(shè)置非等同并行加工設(shè)備，在熱壓成型工序中設(shè)置具有容量限制和熱電偶數(shù)量約束的非等同并行批處理機(jī)，用于完成工件的批量加工； S3、綜合考慮工件族兼容性、時(shí)間窗約束和資源限制對(duì)生產(chǎn)調(diào)度的影響，構(gòu)建以最小化完工時(shí)間為目標(biāo)的混合流水車間調(diào)度模型；混合流水車間調(diào)度模型用三字段法表示，具體為： FFs|p-batch,incompatible,r ij ,d ij ,A m ,TC m |C max； 其中，F(xiàn)Fs表示具有s個(gè)階段的混合流水車間調(diào)度問(wèn)題；C max表示所有工件的最大完工時(shí)間，作為優(yōu)化目標(biāo)；p-batch,incompatible,r ij ,d ij ,A m ,TC m 為調(diào)度模型所涉及的調(diào)度約束條件；i、j分別表示工件族和工件索引，m表示設(shè)備編號(hào)；p-batch表示并行批加工；incompatible表示工件族兼容性約束；r ij 、d ij 分別表示工件i,j的釋放時(shí)間與截止時(shí)間；A m 、TC m 分別表示設(shè)備m的面積容量上限與熱電偶數(shù)量上限； 調(diào)度模型的優(yōu)化目標(biāo)為最小化所有工件的最大完工時(shí)間，即： ； 其中，為調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)，C ij 表示工件i,j的完工時(shí)間，F(xiàn)為工件族集合，由索引i表示單個(gè)工件族；J i 為工件族i中的工件集合，由索引j表示單個(gè)工件； S4、采用引入混合種群初始化策略、自適應(yīng)參數(shù)控制機(jī)制與局部搜索策略的擴(kuò)展粒子群優(yōu)化算法對(duì)步驟S3構(gòu)建的混合流水車間調(diào)度模型進(jìn)行求解，求解出最優(yōu)調(diào)度方案；具體包括： S41、初始化參數(shù)，包括設(shè)置種群規(guī)模、定義基于最大運(yùn)行時(shí)間的終止條件，并指定改進(jìn)機(jī)制相關(guān)參數(shù)，包括學(xué)習(xí)率α、折扣因子γ和貪婪因子ε； S42、采用實(shí)數(shù)排序編碼方案生成初始混合種群，并計(jì)算種群內(nèi)各粒子的適應(yīng)度函數(shù)值；所述適應(yīng)度函數(shù)值即為調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)值，即所有工件的最大完工時(shí)間，適應(yīng)度值越低表現(xiàn)越優(yōu)； 采用實(shí)數(shù)排序編碼方案生成初始混合種群具體包括： P1、采用實(shí)數(shù)排序編碼方式對(duì)粒子進(jìn)行編碼，具體為將每個(gè)工件映射為區(qū)間[0,1]上的實(shí)數(shù)值，構(gòu)成實(shí)數(shù)編碼向量；通過(guò)對(duì)向量中的實(shí)數(shù)值進(jìn)行升序排序，確定工件的加工順序； P2、首先使用隨機(jī)生成規(guī)則生成N2個(gè)粒子，構(gòu)成子種群SP1，其中N代表總體種群規(guī)模； P3、其次使用釋放時(shí)間分段規(guī)則生成N4個(gè)粒子，構(gòu)成子種群SP2；具體為：將所有工件按照釋放時(shí)間r ij 進(jìn)行升序排序，并依據(jù)最大釋放時(shí)間值max{r ij }將工件劃分為三組：若r ij 13·max{r ij }，歸為第1組；若13·max{r ij }≤r ij 23·max{r ij }，歸為第2組；若r ij ≥23·max{r ij }，歸為第3組；在此基礎(chǔ)上，為各組工件分配實(shí)數(shù)編碼值，以確保第1組排在第2組之前，第2組排在第3組之前； P4、再次使用截止時(shí)間分段規(guī)則生成N4個(gè)粒子，構(gòu)成子種群SP3；具體為：將所有工件按照截止時(shí)間d ij 進(jìn)行升序排序，并依據(jù)最大截止時(shí)間值max{d ij }將工件劃分為三組：若d ij 13·max{d ij }，歸為第1組；若13·max{d ij }≤d ij 23·max{d ij }，歸為第2組；若d ij ≥23·max{d ij }，歸為第3組；在此基礎(chǔ)上，為各組工件分配實(shí)數(shù)編碼值，以確保第1組排在第2組之前，第2組排在第3組之前； P5、將子種群SP1、SP2和SP3合并，得到完整的初始混合種群； S43、更新粒子的速度與位置；采用自適應(yīng)參數(shù)控制機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重w、認(rèn)知系數(shù)c 1和社會(huì)系數(shù)c 2； S44、執(zhí)行局部搜索策略，以提升算法的局部開發(fā)能力與解的質(zhì)量； S45、判斷是否滿足迭代停止條件，如果是則輸出最優(yōu)調(diào)度方案，否則返回S43； S5、將步驟S4得到的最優(yōu)調(diào)度方案應(yīng)用于航空復(fù)合材料的實(shí)際制造過(guò)程，提升生產(chǎn)效率與調(diào)度水平。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：211106 江蘇省南京市江寧區(qū)將軍大道29號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。