金属结构件制造优化方法及应用

作者简介

饶运清，博士，华中科技大学机械科学与工程学院二级教授，博士生导师。主讲《生产云运作管理》（本科）、《制造执行系统技术及其应用》（研究生）等课程。长期从事智能优化与智能制造、制造执行系统（MES）与数字化车间等领域的教学、科研与应用开发工作，获国家发明专利授权10项，发表学术论文200余篇（其中SCI/EI收录百余篇），出版学术专著4部，编著教材1部、参编1部。获国家科技进步奖二等奖1项，省部级科技进步奖一等奖2项。

内容简介

金属结构件是重型机械产品的重要部件，广泛应用于机械、船舶、桥梁、建筑等行业。金属结构件种类繁多，产品结构复杂，制造周期长，原材料成本在产品成本构成中占比大，而且往往采用多品种小批量的生产模式，这些特点使得金属结构件的制造过程较为复杂，其制造成本与生产效率一直是相关行业持续关注的热点。以工程机械为例，其总材料消耗的70%以上都源自金属结构件。然而，由于技术、管理及传统习惯等原因，目前制造优化技术在我国金属结构件制造中的应用还非常有限，基本处于起步阶段，很多企业仍停留于传统生产模式，制约着相关行业的发展。在金属结构件制造中，如何通过优化技术的应用来提高生产效率、降低制造成本，是所有金属结构件制造企业所面临的共同课题。 原材料下料优化与各制造工序的生产调度优化是金属结构件制造优化技术的核心内容。金属结构件所消耗的金属原材料主要有钢板与型材，其下料优化对于节省原材料、降低产品成本具有直接而重要的意义。金属结构件的制造环节包含切割下料、机械加工、折弯成形、焊接组合等多种不同类型的制造工艺，生产过程中的工件涉及分形、变形、组形等多种形态变化，各类工艺车间的生产调度模式迥异，而且各车间之间的工艺关联度高，产品齐套性要求严，这些都给金属结构件的生产调度优化带来了很大的挑战，传统通用的调度方法不能完全适用于金属结构件制造场景。目前，对结构件制造过程中多类复杂调度问题，缺乏较为成熟的理论方法与优化工具，生产过程中极易出现生产现场混乱而导致产品延期交付等问题，因此非常有必要对金属结构件制造过程进行科学合理的生产调度与协同，从而改善产品齐套性，减少在制品库存，提高生产效率，缩短产品生产周期。 本书作者所在团队自20世纪90年代初开始下料优化问题的研究及应用开发，是国内较早开展该领域研究的团队之一，其研发成果在实际生产中得到成功应用。近年来，在工业和信息化部智能制造专项、国家自然科学基金等项目的支持下，我们结合不断发展的智能优化技术，对包括下料优化技术在内的金属结构件制造中的若干优化问题及其MES系统进行了较为系统深入的研究，并与相关企业紧密合作，在重型机器、工程机械、专用车辆、港口机械、钢结构、船舶、桥梁、变压器等制造行业开展应用研究，取得了较大的经济效益和社会效益。本书是我们近年来在金属结构件制造优化领域相关理论研究与应用成果的总结，主要内容涉及下料优化、生产调度优化及两者的综合优化方法等，以及基于这些研究成果所开发的相关软件系统及应用情况。 本书的研究工作先后得到了工业和信息化部智能制造专项“轨道交通盾构机智能制造新模式”(工信厅装函〔2017〕468号)子课题“基于三维研发平台的自动套料系统”、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“基于迁移学习的典型重工行业智能套料理论与方法研究”(2019kfyXKJC043)、三峡大学开放实验室基金项目“复杂水电机械结构件焊接过程智能调度优化研究”(2017KJX10)、国家自然科学基金项目“基于迁移学习与知识复用的智能套料理论与方法研究”(51975231)、宜昌市科学技术局自然科学研究项目“板材套料与切割并行机调度协同优化研究”(A203008)等项目，以及若干企业横向合作课题的支持。此外，在研究成果的应用验证及实际应用方面还得到了诸多实施企业的大力支持，感谢他们为本书的相关研究，特别是在制造优化平台的实用化方面提供的有益帮助和宝贵建议。 本书对包括下料优化技术在内的金属结构件制造中的若干优化问题及其MES系统进行了较为系统深入的研究，并结合重型机器、工程机械、专用车辆、港口机械、钢结构、船舶、桥梁、变压器等制造行业开展应用研究，是我们近年来在金属结构件制造优化领域相关理论研究与应用成果的总结。