[发明专利]一种多机任务刀具静态与动态集成决策方法及系统

说明书

本发明公开了一种多机任务刀具静态与动态集成决策方法及系统，适用于多台数控机床构成的制造系统，根据工步‑刀具类型匹配表，构建了多机加工任务的完工时间、加工方案调整量、生产成本和碳排放量化模型，进一步以完工时间早、生产成本低、碳排放量少为目标，构建多目标遗传算法对多机任务—刀具进行静态调度决策，在此基础上考虑刀具的动态可用性问题，以完工时间早、生产成本低、碳排放量少、调整量小为目标，构建多目标遗传算法对多机任务—刀具进行动态调整方案决策，以指导多机加工任务的刀具调度静态规划与动态调整，以解决多机加工中刀具运转、装卸所造成的刀具实时可用性差，浪费刀具资源、影响生产进度的问题。

技术领域

本发明属于低碳制造与智能制造技术领域，具体涉及一种多机任务刀具静态与动态集成决策方法及系统。

背景技术

制造业按其产品制造工艺过程特点总体上可概括为离散制造和连续制造。相对于连续制造，离散制造的产品往往由多个零件经过一系列并不连续的工序的加工最终装配而成。对于离散型制造车间，一批任务的加工往往由独立的加工单元内多台数控机床完成。一批加工任务的生产规划需要为工件的每一工序确定加工机床，每一工序中包含的多个工步需要选用不同的加工刀具。

伴随着多品种、小批量定制化生产模式的出现，刀具的种类、数量增多。在现代化制造中，机床选择的柔性、刀具选择的柔性拓宽了企业加工能力，同时也对资源的有效组织与优化管理提出了更高要求。

考虑车间刀具资源数量、寿命有限的情况，分配到各机床上的待加工工序间对刀具资源的需求导致有限刀具在机床之间存在争用，而数控机床环境下同一工序各工步之间连续加工，刀具只能在加工区间之间集中装卸或在工序加工完成后临时装卸。刀具个体在车间内的运转及刀库中的装卸造成其实时动态信息的变化，影响其实时可用性。因此，离散型制造车间的多台数控机床的加工任务，需要实时综合考虑加工任务与刀具资源，对刀具调度进行决策。

基于以上问题，需要一种能够协调加工任务与刀具资源、具有实时性的多机任务-刀具决策方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种多机任务刀具静态与动态集成决策方法及系统，以任务工艺信息、配置机床信息、可用刀具信息和实时事件信息为输入，得出多台数控机床加工系统的实时刀具使用方案。

本发明采用以下技术方案：

一种多机任务刀具静态与动态集成决策方法，包括以下步骤：

S1、获取加工任务的初始调度信息，包括待加工任务信息、加工机床信息、可用刀具信息；

S2、根据步骤S1获取的待加工任务信息和可用刀具信息确定每个工件各工步的可用刀具类型及使用不同刀具类型加工对应的切削参数，依次计算每一刀具类型的加工能力，得到工步-刀具类型匹配表；

S3、根据步骤S1获取的加工机床信息，确定不同机床之间转运时间信息和对应多机加工系统的相关参数；

S4、将步骤S1获得的待加工任务信息、加工机床信息、可用刀具信息，步骤S2获得的工步-刀具类型匹配表，步骤S3获得的机床之间转运信息作为输入，使用考虑染色体不行度的多目标遗传算法解算，综合考虑完工时间、生产成本和生产碳排放得到多机任务—刀具静态调度最优染色体；

S5、将步骤S4得到的多机任务—刀具静态调度最优染色体解码，得到各工件工序加工顺序及各工步加工刀具的初始规划方案，确定各机床的加工任务及需要装载的刀具集，安排准备活动并用于生产；

S6、按照步骤S5获得的初始规划方案进行多机加工过程中发生实时事件时，获取实时事件的信息，结合实时事件信息得到动态事件时间线处任务集的加工状态、机床集的使用状态与刀具集的状态，确定待加工工序集和实时可用刀具集；