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申请/专利权人：南京航空航天大学;天奇自动化工程股份有限公司

摘要：本发明为一种总装车间物料需求预测方法，属于智能制造领域，满足辅料需求预测触发条件时，首先，判断是周期出发还是辅料可以用量触发，设置触发工位；然后确定触发工位的对应关键基准件及该关键基准件当前所在工位；最后再确定触发工位需生成的辅料配送任务数及最佳送达时间段；当满足关重件需求预测触发条件时，根据关重件需求预测方法及工位完工耗时预测算法，确定并更新后续工位的关重件配送任务的最佳送达时间段。本方法综合考虑了工人信息、基准件等级、辅料等级及关重件等级，建立了完工耗时预测模型，并针对辅料、关重件分别提出物料需求预测方法，为物料搬运系统提供预测物料搬运任务及最佳送达时间段，为物料搬运系统提供调度缓冲时间。

主权项：1.一种总装车间物料需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：判断是否满足辅料需求预测触发条件或关重件需求预测触发条件，若满足辅料需求预测触发条件，进入步骤2，若满足关重件需求预测触发条件，进入步骤5，若均不满足，进入步骤1；步骤2：判断是否为周期触发，若是，将所有工位设置为触发工位，若否，将辅料可用量C低于最小库存量Cmin的工位设置为触发工位；步骤3：根据关键基准件确定方法及工位完工耗时预测算法，确定触发工位的对应关键基准件及该关键基准件当前所在工位；所述工位完工耗时预测算法具体为：基准件bj在工序线Pi的第r个工位SPi，r上的完工预测耗时为：tbj，Pi，r＝fPi，rp，CB，CA1，...，CAn，...，CAN，CK1，...，CKL，...，CKL2式中，为工位的完工耗时预测模型，p、CB，CAn、CKt分别为此次装配的工人信息、基准件的等级、第n种辅料的等级及第l种关重件的等级，N为工位装配需辅料种数，L为工位装配需关重件种数；所述完工耗时预测模型，为改进蜻蜓算法优化的BP神经网络，其建立包括以下步骤：步骤3.1.1：确定BP神经网络的隐藏层的总层数U、隐藏层的第u层节点数nh，u、输入层的节点数I与输出层的节点数K；步骤3.1.2：确定蜻蜓种群规模数DS、最大迭代次数tmax与蜻蜓个体的维数D；步骤3.1.3：根据种群初始化方法，生成蜻蜓算法的初始种群；步骤3.1.4：计算蜻蜓个体的适应度值，若存在蜻蜓个体的适应度值优于食物，将食物更新为该蜻蜓个体，若存在蜻蜓个体的适应度值劣于天敌，将天敌更新为该蜻蜓个体；步骤3.1.5：判断是否达到最大迭代次数，若是，进入步骤3.1.8，若否，进入步骤3.1.6；步骤3.1.6：根据邻域半径更新机制，为蜻蜓个体更新邻域半径；步骤3.1.7：判断食物是否连续G次迭代未变化，若是，根据种群生成机制，生成新的种群，进入步骤3.1.4，若否，根据基本蜻蜓算法定义，更新蜻蜓个体位置和步长向量，进入步骤3.1.4；步骤3.1.8：将食物对应解作为BP神经网络的初始权重和偏差，利用样本数据库对BP神经网络进行训练，建立完工耗时预测模型，其中，样本数据库由多组样本数据组成，每组样本数据由输入数据和输出数据组成，其中输入数据包含工人信息、基准件等级、辅料等级、关重件等级，输出数据为实际完工耗时；步骤4：根据辅料需求预测方法、工位完工耗时预测算法、触发工位的对应关键基准件及该关键基准件当前所在工位，确定触发工位需生成的辅料配送任务数及最佳送达时间段；步骤5：根据关重件需求预测方法及工位完工耗时预测算法，确定并更新后续工位的关重件配送任务的最佳送达时间段。

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