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基于GRU神经网络和遗传算法的飞机装配站位物料配置方案优化
1
作者
张琦
蒋昌健
+1 位作者
韩嘉威
刘金炜
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2024年第17期78-82,92,共6页
装配站位是飞机装配线基础管理单元,由于飞机装配作业过程繁杂并存在大量随机扰动,其管理者需要根据不断变化的工况频繁对在装架次的物料配置方案进行优化。为此,提出一种基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络和遗传算...
装配站位是飞机装配线基础管理单元,由于飞机装配作业过程繁杂并存在大量随机扰动,其管理者需要根据不断变化的工况频繁对在装架次的物料配置方案进行优化。为此,提出一种基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络和遗传算法的优化方法。为了克服离散事件仿真在评估效率方面的局限性,以仿真历史数据为学习样本,采用GRU神经网络构建物料配置方案评估仿真代理模型,模型以物料配置方案为输入,以在装架次预计完工时间和关键物料平均滞留时间为输出。将仿真代理模型作为目标函数评估模型与遗传算法相结合,实现物料配置方案全局优化。仿真验证结果表明,基于GRU神经网络的仿真代理模型能够准确、高效地评估物料配置方案,输出的优化方案能够有效缩短在装架次的预计完工时间和关键物料平均滞留时间。
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关键词
装配站位
物料配置方案
离散事件仿真
GRU神经网络
遗传算法
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题名
基于GRU神经网络和遗传算法的飞机装配站位物料配置方案优化
1
作者
张琦
蒋昌健
韩嘉威
刘金炜
机构
中航西飞民用飞机有限责任公司
西北工业大学
出处
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2024年第17期78-82,92,共6页
基金
国家重点研发计划(2019YFB1707501)。
文摘
装配站位是飞机装配线基础管理单元,由于飞机装配作业过程繁杂并存在大量随机扰动,其管理者需要根据不断变化的工况频繁对在装架次的物料配置方案进行优化。为此,提出一种基于门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络和遗传算法的优化方法。为了克服离散事件仿真在评估效率方面的局限性,以仿真历史数据为学习样本,采用GRU神经网络构建物料配置方案评估仿真代理模型,模型以物料配置方案为输入,以在装架次预计完工时间和关键物料平均滞留时间为输出。将仿真代理模型作为目标函数评估模型与遗传算法相结合,实现物料配置方案全局优化。仿真验证结果表明,基于GRU神经网络的仿真代理模型能够准确、高效地评估物料配置方案,输出的优化方案能够有效缩短在装架次的预计完工时间和关键物料平均滞留时间。
关键词
装配站位
物料配置方案
离散事件仿真
GRU神经网络
遗传算法
Keywords
Assembly station
Material configuration
Discrete event simulation
GRU neural network
Genetic algorithm
分类号
V262.4 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于GRU神经网络和遗传算法的飞机装配站位物料配置方案优化
张琦
蒋昌健
韩嘉威
刘金炜
《航空制造技术》
CSCD
北大核心
2024
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