车间环境范文

2024-07-30

车间环境范文（精选5篇）

车间环境第1篇

关键词：纺织车间,光环境,光环境指数综合评价法,照明水平,优化措施

0 引言

室内光环境是建筑物内部空间由光照射而形成的环境, 它的功能是满足物理、视觉、心理、功效学、美学等方面的要求[1]。人们从事各种生产劳动, 主要依赖视觉对外界的情况做出正确的判断并采取相应的行动, 良好的光环境不仅能够提高视觉质量, 而且对人的情绪状态、心理感受产生积极地影响, 因此良好的光环境是保证工人高效、舒适、安全地工作的一个重要条件, 也是评价工作环境安全性的一个重要因素[2]。

纺织企业生产车间人员密集、机器数量多且排列紧密, 部分设备长而高大, 车间采光照明条件往往不太理想, 会对工人的生理、心理产生影响。而纺织企业一般实行昼夜轮班作业制度, 纺织女工要从事纱线接头等这类精细复杂的工作, 因此对车间光环境要求较高。目前, 对工业领域企业光环境的研究和评价大多是针对矿山及其它工业企业的[3,4], 针对纺织企业光环境的研究很少, 对纺织企业车间光环境质量的综合评价及可靠性研究还是空白。随着社会的进步, 人们对光环境设计的要求已从过去单纯提高照度转向创造舒适的视觉环境, 即由量向质的方向转化, 因而从人机工程学对光环境的要求来看, 不仅需要对光的视功能进行评价, 更需要对光环境进行综合评价[5]。本文通过对我国中南地区某纺织企业光环境的调查测量, 对照国家标准对该企业光环境进行分析;采用问卷调查的方式, 运用光指数综合评价法对纺织车间的光环境质量进行综合评价, 并针对光环境存在的问题提出了相应的优化措施, 可为同类企业和其它工业企业光环境设计与评价提供参考。

1 纺织车间光环境特点及其影响

1.1 纺织车间光环境特点

纺织工业生产采用机械化生产和手工操作高度结合的生产方式, 纺织生产从原料到成品大多都是纤细又有反光的纱线和织物, 挡车工人采取巡回工作方式, 工作中识别对象尺寸较小, 视觉特性要求较高, 属视觉作业特性, 因此对照度和照度均匀度有较高的要求[6]。为了保证工人的操作质量, 要求生产车间光环境除了要保证操作面上有足够的照度外, 还要求良好的照度均匀度, 尽量避免在工作面上产生阴影和眩光。当大面积采用荧光灯照明时, 还要采取措施抑制频闪效应。

1.2 光环境对纺织工人安全健康及工作绩效的影响

纺织生产挡车工主要采用巡回操作方式, 在操作过程中需要反复辨识目标, 视觉器官长时间处于调节紧张状态, 因此容易导致视觉疲劳, 引起视力下降, 还容易引发眼痛、头痛、流泪、结膜充血等症状, 极大地损害工人的视力及身体健康。国内外资料研究表明[7]:纺织女工视力下降与工龄长短成正相关关系, 工龄越长, 视力下降越明显。由于人的视觉活动与整个有机体及高级神经系统的活动息息相关, 当纺织车间光环境不良时, 不仅造成纺织工人的视觉效率下降, 而且会抑制其整个神经中枢系统和机体活动, 造成反应迟钝、身心疲惫、注意力不集中、情绪低落, 从而导致工人工作能力下降, 易引发安全事故。

此外, 光环境还会对轮班作业的纺织工人产生非视觉生物效应。轮班作业容易导致人体生物钟的紊乱和昼夜节律的变化, 引发一系列的生理和心理疾病, 而车间光环境能够影响人体昼夜节律的形成和调节过程, 在一定范围内, 可以通过提高照度来延迟昼夜节律, 从而使夜班作业人员心情舒畅、保持较高的警觉性[8], 提高其工作能力, 达到安全作业并改善轮班作业人员的健康状况的目的。

综上所述, 纺织车间光环境对纺织工人的安全、健康和工作绩效会造成影响, 图1为光环境对纺织工人安全健康及工作绩效影响的作用机制。从图1可以得出, 影响车间光环境质量的因素主要有照度水平、眩光感觉、亮度分布等, 这些会对工人的工作效率、出勤率、事故率及健康状况造成影响。因此, 纺织车间的光环境必须考虑工人的生理和心理需求, 提高兴趣和注意度, 从而减少疲劳和分心, 保证纺织工人的安全健康并提高工作效率。

2 光环境现状调查与分析

2.1 企业概况

该纺织企业为我国中南地区纺织骨干企业之一, 拥有纺纱纱锭9万锭、布机334台, 具有年生产纱12000吨、布750万米的生产能力。企业生产原材料主要有棉、涤纶、粘胶等, 生产的产品主要有纯棉、涤/棉、涤/粘、纯涤纶线等系列产品, 其员工的作业制度实行四班三运转, 员工作业方式是定岗作业, 整个企业的机器设备除维修外采取常年持续运转连续作业的方式。

2.2 厂房结构及灯管、设备布置

该纺织企业纺纱生产车间包括前纺车间、细纱车间、筒摇车间, 其中前纺车间包括清花、梳棉、清钢联、并条和粗纱共五个生产工序, 该企业筒摇车间和织布车间因技术改造暂停生产, 此次光环境调查以前纺车间和细纱车间作为研究对象。

两个车间厂房结构均为锯齿形厂房。车间内部墙壁和天花板为白色, 地面为水泥地面, 四周墙壁有1m高的天蓝色墙裙, 车间内机器表面颜色为军绿色和灰色两种。车间均采用40W普通荧光灯照明, 安装方式为钢索吊灯安装, 灯管距离地面3.5m。前纺车间工序较多, 机器排列比较杂乱, 部分机器排列没有做到与灯管和天窗垂直;细纱车间机器按行整齐排列, 所有机器均采取垂直于灯管和天窗的排列方式。细纱车间的设备、灯具布局及测点分布见图2。

2.3 车间光环境调查分析

光环境调查测量仪器采用TES1336A照度仪和激光测距仪。此次调研时间为2013年3~4月份, 分别测量车间天然采光 (自然照明) 、综合照明和人工照明时的照度水平, 测量时间安排在上午10:00~11:00 (晴天天然采光, 阴雨天综合照明) 和晚上20:00~21:00 (人工照明) , 依据《照明测量方法》 (GB/T5700-2008) 进行测量, 采用中心布点法, 两个车间均划分为30个矩形网格, 在网格中心点距离地面高0.75m处 (工作面高度) 测量照度, 依据《建筑照明设计标准》 (GB50034-2004) 和《建筑采光设计标准》 (GB50033-2013) 对车间光环境进行分析。

2.3.1 实测结果

该纺织企业生产车间照明水平实测结果及合格情况分析见表1。其中照度均匀度m按照式 (1) 进行计算, 采光系数C按照式 (2) 进行计算:

式中:P (m) 为最小照度;Eav为平均照度;Emin和Eav单位均为勒克斯, Lx。

式中:En为室内照度;Ew为室外照度;En和Ew单位均为勒克斯, Lx。

2.3.2 结果分析

从表1可以看出, 前纺车间采用天然采光和综合照明时, 照度值满足标准要求, 而人工照明时照度值低于国家标准;细纱车间仅天然采光照度值满足要求, 综合照明和人工照明时照度值均低于国家标准。两个车间的照度分布不均匀, 仅前纺车间人工照明时照度均匀度满足国家标准要求, 照度分布不均匀体现在作业面明暗交替较严重, 容易导致视觉疲劳, 降低工作效率, 甚至引起安全事故。此外两个车间测点照度值合格率均偏低, 说明其车间光环境存在较大问题。经调查发现细纱车间灯管缺损及灯具积灰情况较严重, 此外细纱机上方机架上堆放粗纱太多, 严重影响细纱机操作面的照明质量。

分析表明:车间内照度受自然光影响较大, 表现为车间内晴天与阴雨天之间以及昼夜之间照度值变化较大, 而长期在低照度和高照度工作面交替工作会使工人视力下降, 影响工人的安全健康和工作绩效。

3 光环境指数综合评价

从人机工程对光环境的要求来看, 不仅需要对光环境的各个单项影响因素进行评价, 更需要进行光环境的综合评价, 光环境指数综合评价法是考虑了光环境中多项影响人的工作效率和心理舒适的因素, 以使用者对所处光环境的主观感受为基础, 采用问卷调查的形式, 通过个体的主观判断来确定各个光环境影响指标所处状态, 利用评价系统计算各项评分及总的光环境指数, 最终确定光环境质量等级的一种方法[4,9]。

3.1 问卷调查

采用随机抽样自填式问卷调查的方式, 从光环境的影响因素出发, 其评价指标包括第一印象、照明水平等[4,10]八项影响人的工作效率和心理舒适的光环境因素 (见表2) , 让接受调查的人员从车间光环境影响指标的可能的四种状态中选一种最符合自己观察和感受的状态 (见表2) 。前纺车间分发100份问卷调查, 收回95份;细纱车间分发100张问卷调查, 收回94份。光环境指数综合评价方法的问卷调查表见表2。

3.2 评分系统

对评价项目的可能状态, 按照它们对人的工作效率与心理舒适度影响的严重程度赋予逐级增大的分值, 以便计算各项目的评分, P (m) 为第m个状态的分值, 依状态编号1、2、3、4为序, 分别为0、10、50、100。

1) 项目评分计算式 (其结果四舍五入取整数)

式中:S (n) 为第n个项目的评分, 0≤S (n) ≤100;P (m) 为第m个状态的分值;V (n, m) 为第n个评价项目的第m个状态所得票数。

根据问卷调查的结果, 结合式 (3) 得出前纺车间、细纱车间各项光环境主观评价项目的分值, 见表4和表5。

2) 总的光环境指数计算式 (其结果四舍五入取整数)

式中:S为光环境指数, 0≤S≤100;S (n) 为第n个评价项目的评分;W (n) 为第n个评价项目的权重。

采用专家打分的方法确定各项目的权重, 用来表示各个评价项目在决定光环境质量上的重要性的差别。分别邀请该纺织企业前纺车间和细纱车间的一线操作工人 (挡车工) 、管理人员、机电维修人员等各20人对各评价项目重要性进行打分, 各项目评分范围为0~100分, 分数越高表示该项目在决定纺织车间光环境质量上越重要, 在数据处理时, 用算术平均数代表专家们的集中意见, 将各项目的平均得分归一化得到各项目的权重, 见表2。

3.3 评价结果与质量等级

为了便于分析和确定被评价的光环境质量等级, 将光环境质量按照光环境指数的范围分为四个等级, 见表3。

利用表2中的数据和公式 (4) 分别计算前纺车间和细纱车间的光环境指数, 得到前纺车间的光环境指数S=28, 细纱车间的光环境指数为S=18。对照表3可以看出, 前纺车间和细纱车间的光环境质量等级均为3级, 其光环境存在的问题较大。从分析的结果来看, 两个车间均存在照明水平不够、亮度分布不均、作业面有阴影等问题, 此外作业人员对细纱车间的室内结构与陈设外观满意度偏低, 现场细纱袋摆放不规范。这些都会对工人的安全健康和工作效率造成影响, 需要尽快改善。

4 优化措施

针对该纺织企业光环境存在的问题, 提出以下几个方面的优化措施:

1) 提高照度水平, 保证作业面适宜的照度。提高生产车间照度水平是改善照明条件的关键, 因此该企业可以通过合理配置光源、增加灯具数量来提高照度水平;同时应该合理布置灯具, 前纺车间的灯具应该按行 (列) 均匀排列, 且机器排列应与灯管和天窗垂直, 避免作业面出现阴影, 从而提高视觉质量、提高工作效率。

2) 采用智能照明控制系统。该纺织企业开灯时间相对固定, 不能及时根据车间照度进行补充, 导致车间照度值和照度均匀度不能满足工作需求, 而智能照明控制系统能对灯具进行智能调光, 系统可根据室外光的强弱来自动调节室内的人工照明, 使室内的照度始终保持在恒定值附近, 从而保证照明设计要求和提高工作效率, 达到充分利用自然光实现节能的目的。此外, 智能照明的管理系统采用设置照明工作状态等方式, 自动调节无需专人维护, 有效地减少了有功功率的损耗, 降低了无功功率, 达到节省电能、节省人力的目的。

3) 加强对照明灯具的日常维护管理。通过对该纺织企业的调查, 发现车间灯具缺损的情况以及灯具积灰的情况比较严重, 因此应加强对照明灯具的日常维护管理, 如对电器维修人员划分“责任田”, 分区分块责任到人, 并落实到安全生产责任制考核, 定期清洁照明灯具, 并依照正常维护程序更换光源, 发现有缺损的情况, 应及时整改, 以满足工作场所的照明质量要求。

5 结论

1) 分析了纺织企业光环境特点及对作业人员安全健康和工作绩效的影响。通过调查测量某纺织企业前纺车间和细纱车间的照度水平, 对照国家标准对其进行了分析。结果表明:前纺车间和细纱车间晴天天然采光效果较好, 车间照度平均值和采光系数符合国家照明标准, 但是照度均匀度均小于0.7, 照度分布不均匀;阴雨天采用综合照明时, 前纺车间平均照度值符合国家标准, 但其照度均匀度低于0.7, 作业面明暗交替严重, 细纱车间平均照度值和照度均匀度均不符合国家照明标准;晚上采用人工照明时, 前纺车间和细纱车间的照度值和照度均匀度这两个指标中, 仅前纺车间照度均匀度符合国家标准, 且前纺和细纱两个车间测点照度值合格率分别为17%、23%, 说明车间光环境存在较大问题。

2) 确定了影响光环境质量的主要因素, 包括第一印象、照明水平、亮度分布、眩光感觉等八个方面。采用问卷调查的方式, 运用光环境指数综合评价法对该纺织企业生产车间的光环境质量进行了综合评价, 评价结果表明前纺车间和细纱车间照明质量等级均为3级, 其光环境均存在较大问题, 评价结果与实际情况相符合, 可为企业职业卫生管理提供决策依据。

3) 分析了前纺车间和细纱车间光环境存在的主要问题, 并对其原因进行了阐述;提出了提高照度水平、采用智能照明控制系统和加强对照明灯具的日常维护管理等三个方面的优化措施, 可为同行业和其它工业企业光环境设计与优化提供参考。

参考文献

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压铸车间环境保护第2篇

在压铸生产过程中，压铸合金的熔化与保温，压铸型的预热，涂料的喷涂，压铸机工作，压铸件清理等环节都会产生烟尘、有害气体、油滴、油污、噪声和热辐射等，当这些污染物的数量超过国家或当地标准时，就会对环境产生影响或污染。为了确保车间的良好生产环境和工人的身体健康，必须采取有效治理措施。

一、压铸车间主要污染物及对环境的影响

1、污染物及污染源

压铸车间主要污染物及其产生的作业场所见表1。

2、主要污染物对环境及人体的影响压铸车间主要污染物排入大气、水体和周围环境，各类废弃物不经处理直接向外排放，如果超过了国家或当地的排放标准，就会造成对环境的污染、对人体的伤害。

污染物对环境和人体影响情况见表2。

二、污染物的控制与治理措施

压铸车间各类污染的治理是一项综合性很强的技术。首先在进行新车间设计时尽可能采用不产生或少产生污染物的新材料、新工艺、新设备。其次是对现有生产车间推行清洁生产。所谓清洁生产是以节能、降耗、减污为目标，以管理、技术为手段，实施工业生产全过程控制污染，使污染物的产生量、排放量最小化的一种综合性措施。第三是采用各种有效办法，对各类污染物实施治理，减少污染物的排放，改善车间的工作环境。

1、大气污染物的治理

1）将燃油的熔化炉、保温炉改用对大气污染较少的燃气炉或电炉。2）选用产生有害气体较少的熔剂，以减少熔炼过程的有害气体产生。

3）熔化设备精炼、清渣处、保温炉上方尽可能采用排烟装置，排烟装置的形状应根据不同的炉型结构和工艺操作要求来决定。一般伞形排烟罩的罩口风速取1.5m左右。4）压铸机上方安装油烟过滤器，用油烟过滤器吸入压铸时产生的烟气并进行过滤。

5）喷丸、抛丸、打磨抛光设备应设置除尘装置或抽风装置，喷涂场所应设置油雾分离装置。6）二氧化硫、氯化氢、氟化氢等有害气体，可采用液体喷淋装置进行吸收或采用活性炭吸附装置。

7）加强车间通风措施。车间通风有自然通风和机械通风。自然通风是利用风压或热气压力进行自然换气，这就要求车间位置与朝向，车间内工艺布置，天窗设计和厂房间距都应有利于自然通风。机械通风是车间的屋顶或墙上安装通风机，加强车间通风。

2、废水处理

1）含油废水的处理

单一含油废水的典型处理工艺：

压铸车间含油废水往往与喷涂过量的脱模剂残液混在一起，规模较大的产品厂常采用与机械加工、涂装、生活废水一起集中处理，处理工艺较为复杂，典型工艺流程如下：

2）湿法除尘废水的处理

湿法除尘废水采用沉淀池处理，在重力作用下，密度大于废水的悬浮颗粒沉降于池底，密度小于废水的颗粒上浮水面，使固体颗粒与水分离，达到处理目的。3）冷却水

冷却水主要特点是热污染，没有其他污染物，一般经冷却塔冷却后可循环使用。

3、噪声防治

压铸车间的噪声主要来自机械设备运转声、铸件和物料的撞击声、燃烧炉的燃烧声、感应电流的电流声、液压气动设备的噪声等。噪声污染是一种物理污染，当噪声源停止输出噪声后，污染立即消失，不留下任何污染物。但如果作业场所的噪声超过允许标准，对人的听力和健康也会造成危害。噪声防治主要是控制声源、声的传播途径以及对接收者进行保护。1）工艺设计上降低噪声

①选用低噪声的压铸机、切边机等设备，采用低噪声的新工艺、新技术。②物料输送时尽量减少物料的撞击，减少物料落差。

③车间工艺设计时，高噪声工段与低噪声工段宜分开布置。④有强烈振动的设备不宜布置在钢结构平台上。2）隔声

①处于高噪声区域内的办公室、控制室、工作室、休息室等，应对这些房间作隔声处理，房间门、窗、墙采用隔声构件，使噪声阻隔于房间之外，减少噪声对室内环境的影响。②对某些高噪声设备可采用隔声罩、隔声屏障来阻隔噪声的传播。3）消声

在压缩空气排放的管路上设置消声器，可以有效地降低空气噪声。4）减振隔振

振动较大设备如振光机等，可以装设隔振或减振装置，如弹簧、减振垫层等。5）个人防护

在很多场合采取个人防护是最有效、最经济方法，常用方法是佩戴护耳器。护耳器按构造不同分为耳塞、耳罩和隔声头盔，护耳器可使耳内噪声降低10-35dB。

4、高温和热辐射的防护

为了改善压铸车间的劳动条件，避免或减轻高温和热辐射对人体的危害，可以采取在建筑上、技术上和保健上几方面的措施。1）建筑上的措施

①车间建筑应考虑朝向、风向、厂房之间间距，以有利于自然通风，减少日晒。②车间夏季主要自然进风侧不得加建辅助建筑物。

③夏季自然通风窗应有足够进风面积，一般不少于墙面的30%，进风窗下沿不应高于1.2m，南方地区可降低到0.6-0.9m。

④有桥式起重机的车间屋架下弦高度不应低于9m，无桥式起重机时不应低于8m。2）技术的措施

①改革工艺：生产过程机械化、自动化是改善劳动条件，避免热辐射危害的根本措施。例如采用机械化或自动化浇注，机械手或机器人取铸件和安装镶嵌件，清扫压铸模和喷涂自动化等。

②合理布置热源：在采用温差为主的自然通风的车间，热源如保温炉尽量布置在天窗下面。采用风压为主的自然通风时，尽量布置在夏季主导风向的下风，热工件宜放在远离工人工作岗位的地方。

③隔热措施：熔化炉、保温炉应进行有效的隔热，操作人员与热工件堆放区之间应设隔热屏障。

④岗位送风：将新鲜空气或人工制冷空气按需要送到工人工作地点，使工人在空气淋浴的环境下工作，气流宜笼罩工人全身，风速大于2m/s。

⑤采用机械通风方法将新鲜空气送人厂房或将高温空气排出厂房。3）个人防护

《中华人民共和国职业病防治法》为压铸企业劳动保健工作的准则。对劳动者在职业活动中，因接触粉尘和其他有毒、有害物质等因素而引起的疾病进行防治。职业病防治工作坚持预防为主、防治结合、综合治理的方针。劳动者依法享有职业卫生保护的权利。企业应当为劳动者创造符合国家职业卫生标准的工作环境和条件，并采取措施保障劳动者获得职业卫生保护，依法参加工伤社会保险。

健全职业病防治责任制度和监督制度，加强宣传教育，普及防治知识，增强企业对职业病防治的观念，提高劳动者自我保护意识，切实搞好职业病防治和劳动保健工作。

推行清洁生产，发展循环经济。按照“减量化、再利用、资源化”原则，对原料使用、资源消耗、综合利用以及污染物产生与处理等进行分析论证，不断改进设计、使用清洁的能源和原料、采用资源利用率高、污染物少的清洁生产技术、工艺和设备，对生产过程中产生的废物、废水和余热等进行综合利用或循环使用，从源头上减少污染，实现经济、环境和社会效益的统一。

好氧堆肥发酵车间的环境控制方案第3篇

堆肥是有机废弃物实现无害化处置和资源化利用的重要技术手段。好氧堆肥由于符合生态学效应、经济效益好得到蓬勃发展。但有机物在堆放和堆肥过程中, 由于工艺或工序的原因, 会产生大量有害气体 (包括NH3、H2S、SO2) 或其它化合物, 并随着气体散发到空中, 污染周边大气, 对环境影响较大。所以堆肥场往往成为二次污染源。

目前堆肥厂或建设在偏远地方, 不建废气处理设施, 任由臭气无序排放, 造成二次环境污染;或采用常规环保处理装置, 密封厂房, 收集尾气, 通过大型的废气处理装置处理臭气, 但投资大且运行成本高, 所以经常当作摆设停用;或通过调整堆肥配方、保证曝气强度等堆肥管理措施, 有效减少臭气的产生, 但无法达到直接排放的要求。

广东省现代农业装备研究所通过对影响堆肥发酵因素的分析, 结合多年对有机肥料生产工艺及设备研究的经验, 设计出适合于好氧堆肥发酵车间的环境控制方案。

1 技术路线

堆肥过程由于氧化作用, 产生CO2、H2O和热量。热量能使料堆升温到55℃以上, 可以实现以下目的:①促进好氧菌繁殖;②高温可以杀灭有害细菌和杂草菌种, 实现无害化的目的;③加热堆体内的水分转变为蒸汽挥发掉。通过好氧堆肥发酵, 有机废弃物经过微生物的分解、合成作用, 形成稳定的有机物质 (有机肥料) , 达到无害化和资源化的目的。好氧堆肥过程可用如下反应式表示:

(在合成稳定有机质的过程中, 不同的细菌会分解出不同的代谢物, 一般好氧菌产生NH3、CO2、H2O, 厌氧菌产生硫化物、胺类化合物、甲烷等)

从反应式看出, 发酵过程会产生CO2和H2O。其中大部分的H2O以蒸汽状态逸出堆体, 部分以渗沥液向下沉积, 再经曝气系统吹入堆体, 受热蒸发。由于微生物的分解作用, 堆体会产生挥发性的物质如NH3、H2S和其它气体物质, 这些物质受到鼓风、水汽、排风等因素影响而逸出堆体, 首先污染发酵车间, 进而影响堆肥厂及周边大气环境。因此, 堆肥车间的环境控制系统是堆肥厂重要部分。

从发酵过程产生的物质看, 除CO2和H2O外, 其它都是肥料产品的有用养分, 应予吸收利用。在标准状况下, 气态H2O的体积为1.2 m3, 是液态H2O的1 000多倍, 所以去除气态H2O需要大量的排气来实现目的。也就是说, 发酵过程中堆体散发大量的蒸汽需要通过大量的气流交换来带走。由于大量通风, 堆体中可挥发的臭气物质与空气混合, 极大地增加了废气的处理成本。如要达到环保要求, 必需加大投入, 加大投入必定带来运行费用高, 这样一来, 也许会使堆肥化处理成为亏本项目。

发酵车间环境控制方案设计, 其核心工作是将堆体中的水分散发分离出来, 将发酵过程中堆体散发出的大量水蒸汽转为液体状态后再行收集处理。具体就是使向上挥发的水汽通过拱顶薄膜装置收集, 向下沉积的渗沥液通过集中回收利用, 这样就可以最大程度地减少废气排放量, 也就可大大地缩小废气处理规模。

2 构成和工作原理

发酵车间环境控制方案设计主要由水汽收集装置、渗滤液收集装置、曝气装置、尾气处理装置构成, 见图1。

2.1 水汽收集装置

水汽收集装置由薄膜拱顶和滴水收集槽组成。

薄膜拱顶选用防滴型大棚用薄膜或其它材料, 四周也要围闭 (设卷帘门、推拉门方便翻堆机等工作设备进出) , 实现发酵空间全密封。

防滴膜能使靠近棚膜的空气中的水汽吸附到膜的表面, 形成水膜沿拱壁向下流滴, 滑落到拱顶壁侧, 从而防止和消除棚内的雾气, 液滴不会直接从棚膜上滴下来。

功用:①对发酵槽进行二次密封, 防止尾气无序排放;②使发酵蒸发的水汽在拱顶遇冷后, 凝成水滴沿拱顶内侧面流到底部, 再在拱顶两边安装收集槽接走。这样大量的水分能以液体的状态收集, 不以蒸汽状态随尾气排出室外, 可以大量减少排风量, 也减少了臭气散发量, 降低了尾气处理难度。

2.2 渗滤液收集装置

渗滤液收集装置由渗滤液过滤层、渗滤液收集管和外部的集液池组成。

发酵过程由于物料分解, 物料内部水分会大量释出向下渗沥。一般的堆肥系统通过鼓风管道排放废液, 会存在鼓风状态下水分又进入堆体的问题。堆体下部 (地面以下) 设渗滤液过滤层和收集系统, 渗滤液收集管与曝气布风管一下一上分开, 互不干扰。

渗滤液过滤层的材料可用砾石、谷壳、粗木屑等结构疏松、能贮气的材制作, 好氧微生物可依附生存。

功用:①渗滤液经过富含好氧菌的过滤层后, 部分养分成为过滤层微生物的营养成分, 维持过滤层的活性;②吸附大量有益微生物菌的渗滤液继续发酵, 可作为发酵菌液或液体肥原料处理;③水分以渗滤液形态被收集, 减少了需吸热化为蒸汽的热值损耗, 也减少了废气处理量;④活性过滤层含有大量的微生物, 成为新料的发酵床和微生物库, 新料第一时间就被大面积接种, 加快发酵速度。

2.3 曝气装置

曝气装置由鼓风机、鼓风管、回风管、底部曝气风管组成。

为维持堆体好氧发酵, 需定时定量从堆体底部鼓入空气。通过计算堆体发酵的需气量确定鼓风机流量后, 选用风量大一级的鼓风机, 鼓风机入口加装回风管, 可以把飘逸在堆体上部的臭气混合新鲜空气后鼓入堆体, 由堆体吸收臭气成分, 减少排出系统, 提高肥料的养分浓度。

2.4 尾气处理装置

尾气处理装置由吸风口、排风管、除尘与冷却装置、引风机、除臭装置组成。

采用以上三项措施后, 大部分的水分通过蒸汽冷凝、渗滤的形式排出堆体, 水分蒸发减少, 排放的尾气量也大为减少。废气经除尘后进入洗涤塔或生物滤池等除臭装置, 达标排放。

3 应用效果

该方案通过中试工程项目的应用表明, 发酵车间排放的尾气量, 约相当于常规模式的十分之一左右, 同时堆肥成品氮含量约提高1.5个点左右。通过建造良好的通风模式、水分分离收集模式, 营造了一个可控、标准的良好发酵环境, 不但可以减少尾气处理的投资和运行成本, 也提升了堆肥的品质。

簿膜拱顶对发酵堆体进行二次密封, 有效控制臭气无序散发, 也减少了堆体上部空间, 减少了通风量, 减少了尾气处理规模;从防滴膜收集的液体 (含有大量的微尘) 和从渗滤层收集的发酵渗沥液, 混合后可制作为发酵菌液或液体肥原料, 用于发酵前接种或直接做液体肥使用。

发酵渗沥液过滤层除过滤渗沥液外, 渗滤层成为一个发酵微生物库, 也就成为了堆肥过程的接种床, 使发酵环境更加稳定, 发酵过程加速 (从中试过程观察, 半年后发酵效果, 比刚改造初期的效果变化十分明显) 。

曝气装置增加回风管, 一方面将部分发酵棚内的空气循环回用, 通过堆体自身收集挥发性的臭气, 减少尾气处理难度, 增加肥料养分;另一方面也起到平衡风量的作用, 新鲜空气仅通过引风系统从堆肥空间的各处泄漏点引入, 可以保持堆肥空间处于微负压的状态, 有效防止臭气外逸。

该方案综合利用密封发酵、生物菌床过滤渗沥液、回风曝气、生物除臭和尾气处理技术, 低成本地实现堆肥生产工艺的标准化、环保化。

4 进一步的改进措施

车间环境卫生考核细则第4篇

本考核细则范围为各生产车间地面、道路、门窗、玻璃、周围环境、岗位卫生等，总分为10分。每月由生产部考评汇总，并纳入到百分考核中由各车间实施奖罚。

1、各车间地面卫生必须保持清洁无污物，垃圾、灰尘等，但大修期间或检修时除外。不合格扣1-2分。

2、各车间清扫工具必须定置摆放，不得乱扔乱放。否则扣1分。

3、各车间必须将清扫垃圾及时堆放于垃圾池内，同时垃圾池要及时清理，不得因堆积过多致使垃圾池周围也存有垃圾。否则扣1-2分。

4、各车间道路必须清洁、畅通、无堆积物。否则扣1分。

5、各车间所属机房的玻璃、门窗要做到清洁、明亮、无灰尘。否则扣1-2分。

6、各车间周围环境包含地面要做到整洁、无杂物、垃圾等。否则扣1分。

车间环境第5篇

柔性车间作业计划 (Flexible Job-Shop Scheduling, FJSS) 问题是众多实际生产调度问题的一种简化模型, 属于典型的NP-Hard问题。目前针对FJSS问题的研究多集中在确定性环境下[1,2], 而在现实生产系统中, 由于存在人力等因素的影响, 时间参数和约束条件难以准确预知, 存在模糊性。另一方面, 实际生产过程中, FJSS需要同时面向多个目标进行优化, 多目标优化问题往往不存在使所有目标同时达到最优的单一解, 在多数情况下只能寻求一组在多个目标间折衷的均衡解[2], 使得对一个或多个目标函数不能进一步优化, 而对于其它目标函数不至于劣化, 这种解又称为非劣解。研究模糊环境下的多目标FJSS问题具有重要的理论与应用价值。在FJSS问题求解算法研究方面, 基于知识的方法和算法技术相结合的趋势越来越明显, 如遗传算法、禁忌搜索、进化规划、模拟退火算法、粒子群算法 (Particle Swarm Optimization, PSO) 等[1,3]。PSO是由Kennedy和Eberhart提出的一种基于群体智能理论的优化算法, 具有计算简单、鲁棒性好等优点, 被广泛应用于多种优化问题中[3]。然而PSO的性能对参数的依赖性较大, 而且容易陷入局部极值而最终停止搜索[4]。本文对传统PSO进行改进, 采用随机方法生成适应度函数的权系数, 使算法最大可能地搜索到所有的非劣解。

本文针对模糊环境下的FJSS问题, 用梯形模糊数表征时间参数, 以最小化制造跨度 (makespan) 与最小化提前/拖期惩罚为目标, 基于模糊逻辑对具有不同量纲的目标函数进行归一化, 并构造多目标适应度函数, 最后通过改进的PSO进行有效求解。实验表明求解算法具有实用性与高效性。

2 模糊环境下的多目标FJSS问题

2.1 具有模糊加工时间与模糊交货期的FJSS问题

FJSS问题可以被定义为:有n个相互独立的工件 (job) , 第j个工件表示为jobj, j∈{1…n}。对某个工件jobj, 包含nj道工序 (operation) , 表示为一组工序集合Oij, i∈{1…nj}。有m台机器 (machine) , 第k台机器表示为Mk。对每道工序Oij, 有一组机器可以用来加工, 这组机器表示为Mij。工序Oij在机器Mk上的加工时间为Tijk, 每道工序Oij在加工期间不可以被中断, 并且在任一时刻, 一台机器至多只能处理一道工序。目标是发现一种具有最优性能指标的作业计划方案。

本文针对存在模糊加工时间和模糊工件交货期的情况进行研究。工序加工时间Tijk用梯形模糊数 (Trapezoidal Fuzzy Number, TrFN) 表征, 表示为四元组 (t $_{i j k}^{o}$ , t $_{i j k}^{m l}$ , t $_{i j k}^{m u}$ , t $_{i j k}^{p}$ ) , 见图1。工序时间分布函数μTijk (t) 表示Tijk取值为t的可能性程度, 位于区间[t $_{i j k}^{m l}$ , t $_{i j k}^{m u}$ ] (t|μTijk (t) =1) 内的t被认为是Tijk最可能的取值;Tijk在区间[t $_{i j k}^{o}$ , t $_{i j k}^{p}$ ] (t|μTijk (t) =0) 以外的区域内取值的可能性最小。

在现实生产环境中, 用户对不同工件的交货期限要求往往存在差别, 为了更好地描述用户对不同交货时段的满意程度, 同时兼顾运算效率, 工件交货期也采用梯形模糊数, 表示为Ej (Ejo, Ejl, Ejr, Ejp) 。隶属函数μEj (Cj) 表示第j个工件的完成时间的满意度, Cj表示工件j的完成时间, j∈{1…n}。如果工件j在[Ejl, Ejr]内完工, 则满意度为1;如果在[Ejo, Ejp]外完成, 则满意度为0。当Ejo=Ejl=0时, 表示仅具有拖期限制的模糊交货期。如果工件j的加工完成时间Cj和对应的交货期Ej不相符, 将会受到提前或拖期惩罚。

2.2 FJSS问题的优化目标

本文研究的FJSS优化问题是同时最小化下列目标:制造跨度与交货期提前/拖期惩罚。作为最常用的作业计划优化目标, 制造跨度表示为Cmax=maxk (maxjmaxi (Cijk) ) , j∈{1…n}, i∈{1…nj}, k∈{1…m}。Cijk=Sijk+Tijk。Sijk、Tijk和Cijk分别表示Oij在机器Mk上的开始时间、加工时间和结束时间。对应本文所采用的梯形模糊数四元组中四个参数, 有C $_{i j k}^{d}$ =S $_{i j k}^{d}$ +T $_{i j k}^{d}$ , C $_{\max}^{d}$ =maxk (maxjmaxi (C $_{i j k}^{d}$ ) ) , d∈{1…4}, 分别对应TrFN四元组中的各个分量。Cmax=∨k∨j∨i (C $_{i j k}^{o}$ , C $_{i j k}^{m l}$ , C $_{i j k}^{m u}$ , C $_{i j k}^{p}$ ) 。根据可能性理论[5], 制造跨度目标函数表示为:

f1=E[Cmax]=∫∞0Cr{Cmax≥r}dr-∫ $_{- \infty}^{0}$ Cr{Cmax≤r}dr

=∫ $_{0}^{C_{i j k}^{o}}$ Cr{Cmax≥r}dr+∫ $_{C_{i j k}^{o}}^{C_{i j k}^{m l}}$ Cr{Cmax≥r}dr+∫ $_{C_{i j k}^{m l}}^{C_{i j k}^{m u}}$ Cr{Cmax≥r}dr

+Cr{Cmax≥r}dr+∫∞CpijkCr{Cmax≥r}dr-∫ $_{- \infty}^{0}$ Cr{Cmax≥r}dr

=C $_{i j k}^{o}$ +3 (C $_{i j k}^{m l}$ -C $_{i j k}^{o}$ ) /4+ (C $_{i j k}^{m u}$ -C $_{i j k}^{m l}$ ) /2+ (C $_{i j k}^{p}$ -C $_{i j k}^{m u}$ ) /4

= (C $_{i j k}^{o}$ +C $_{i j k}^{m l}$ +C $_{i j k}^{m u}$ +C $_{i j k}^{p}$ ) /4 (1)

在模糊交货期提前/拖期惩罚函数构造方面, 本文采用有符号距离[6]来判别工件完成时间和交货期的先后次序。针对模糊数有符号距离测量精度偏低的问题, 文中同时引入区间数距离[7], 当模糊数T、E的有符号距离绝对值|d (T, E) |≤ζ时, T、E间距用区间数距离D (T, E) 表示, 否则用有符号距离表示, 阈值ζ∈ (0, 1]。

设梯形模糊数T (t $_{i j k}^{o}$ , t $_{i j k}^{m l}$ , t $_{i j k}^{m u}$ , t $_{i j k}^{p}$ ) , E (Ejo, Ejl, Ejr, Ejp) , 根据文献[6], T、E的有符号距离表示为:d (T, E) =d (T, 0l) -d (E, 0l) = (t $_{i j k}^{o}$ +t $_{i j k}^{m l}$ +t $_{i j k}^{m u}$ +t $_{i j k}^{p}$ -Ejo-Ejl-Ejr-Ejp) /4。

根据文献[7], T、E的区间数距离表示为:

D2 (T, E) = (t $_{i j k}^{m l}$ +t $_{i j k}^{m u}$ -Ejl-Ejr) 2/4+ (t $_{i j k}^{m l}$ +t $_{i j k}^{m u}$ -Ejl-Ejr) [ (t $_{i j k}^{p}$ -t $_{i j k}^{m u}$ ) - (t $_{i j k}^{m l}$ -t $_{i j k}^{o}$ ) - (Ejp-Ejr) + (Ejl-Ejo) ]/4+ (t $_{i j k}^{m u}$ -t $_{i j k}^{m l}$ ) 2/12+ (t $_{i j k}^{m u}$ -t $_{i j k}^{m l}$ ) (t $_{i j k}^{p}$ +t $_{i j k}^{m l}$ -t $_{i j k}^{m u}$ -t $_{i j k}^{o}$ ) /12+ (Ejr-Ejl) 2/12+ (Ejr-Ejl) (Ejp+Ejl-Ejo-Ejr) /12+[ (t $_{i j k}^{p}$ -t $_{i j k}^{m u}$ ) 2+ (t $_{i j k}^{m l}$ -t $_{i j k}^{o}$ ) 2+ (Ejp-Ejr) 2+ (Ejl-Ejo) 2]/9-[ (t $_{i j k}^{p}$ -t $_{i j k}^{m u}$ ) (t $_{i j k}^{m l}$ -t $_{i j k}^{o}$ ) + (Ejp-Ejr) (Ejl-Ejo) ]/9+[ (t $_{i j k}^{p}$ -t $_{i j k}^{m u}$ ) (Ejl-Ejo) + (t $_{i j k}^{m l}$ -t $_{i j k}^{o}$ ) (Ejp-Ejr) - (t $_{i j k}^{p}$ -t $_{i j k}^{m u}$ ) (Ejp-Ejr) - (t $_{i j k}^{m l}$ -t $_{i j k}^{o}$ ) (Ejl-Ejo) ]/6。

$D (Τ, E) = \sqrt{D^{2} (Τ ‚ E)}$

令Aj>0、Bj>0分别表示工件j的拖期和提前惩罚参数, ζ∈ (0, 1) , 同时具有提前和拖期限制的工件j的惩罚函数Pj (Cj, Ej) 定义如下:一般来说, 延期完成造成的损失要超过提前完工造成的损失, 因此, 在惩罚函数中, 拖期惩罚函数中采用距离的平方项表示。

$Ρ_{j} (C_{j}, E_{j}) = {\begin{matrix} B_{j} D (C_{j}, E_{j}) & d (C_{j}, E_{j}) \leq 0 ‚ & | d (C_{j}, E_{j}) | \leq ζ \\ A_{j} D^{2} (C_{j}, E_{j}) & d (C_{j}, E_{j}) > 0 ‚ & | d (C_{j}, E_{j}) | \leq ζ \\ B_{j} d (C_{j}, E_{j}) & d (C_{j}, E_{j}) \leq 0 ‚ & | d (C_{j}, E_{j}) | > ζ \\ A_{j} d^{2} (C_{j}, E_{j}) & d (C_{j}, E_{j}) > 0 ‚ & | d (C_{j}, E_{j}) | > ζ \end{matrix}$

对仅具有交货拖期限制的工件j的惩罚函数Pj (Cj, Ej) =AjD2 (T, E) 或Ajd2 (T, E) , 此时将T (t $_{i j k}^{m l}$ , t $_{i j k}^{m u}$ , t $_{i j k}^{o}$ , t $_{i j k}^{p}$ ) 中t $_{i j k}^{m l}$ 和t $_{i j k}^{m u}$ 置0, j∈[1, n], 具有最小加权惩罚平均值的作业计划目标函数为:

$f_{2} = \frac{1}{n} \sum_{j = 1}^{n} Ρ_{j} (C_{j}, E_{j}) ω_{j} ‚ ω_{j} \in [0, 1] ‚ \sum ω_{j} = 1$ 。ωj表示工件j的重要程度。 (2)

2.3 多目标优化的适应度函数

多目标问题的不同目标函数通常属于不同的量纲, 容易出现部分目标函数总是处于支配地位的现象, 所以有必要对各目标函数进行归一化处理。本文采用文献[8]中基于模糊逻辑的方法来处理目标函数的归一化问题。本文研究的FJSS问题中存在两个目标函数f1 (x) 与f2 (x) , 定义向量f (x) = (f1 (x) , f2 (x) ) T, 用fp*表示目标函数fp的下界, fpc表示目标函数fp经过启发式后的最优值。对f (x) 的每个分量, 根据其在[fp*, fpc+ap]上的位置通过模糊逻辑进行归一化处理, 按照公式 (3) 计算各目标函数的隶属函数。如果fp*=fpc, 则ap=0.01fp*, 否则ap=0。这样可以生成向量f’ (x) = (u1 (f1 (x) ) , u2 (f2 (x) ) ) T, f’ (x) 每个分量都经过归一化, 属于[0, 1]区间上的值, 消除了目标函数量纲不同带来的问题。

$u_{p} (f_{p} (x)) = {\begin{matrix} 1 & f_{p} (x) = f_{p}^{*} \\ (f_{p}^{c} - f_{p} (x) + a_{p}) / (f_{p}^{c} - f_{p}^{*} + a_{p}) & f_{p} (x) \in [f_{p}^{*}, f_{p}^{c} + a_{p}] \\ 0 & f_{p}^{c} + a_{p} \leq f_{p} (x) \end{matrix} (3)$

根据文献[9]中定理1, 可以将多目标优化问题转化为单目标优化问题来进行求解, 此时, 权系数的取值对搜索方向起到重要的指导作用, 直接影响到搜索结果的优劣。权系数一般很难人为确定, 而且固定的权值必将限制种群的多样性。本文采用权系数随机生成的方式, 表示为:

$w_{p}^{t} = r_{p}^{t} / \sum_{p = 1}^{2} r_{p}^{t} (4)$

其中rpt是迭代中第t代产生的一个随机数, 使得同一代种群中的不同粒子使用不同的权系数来计算各自的适应度。当权系数取值不同时, 各非劣解都有机会被选中, 从而保证算法有能力搜索到问题解空间的更多区域。根据公式 (1) 、 (2) 、 (3) , 本文所求的多目标优化问题的适应度函数可以表示为:

Fit $(x_{i}) = \sum_{p = 1}^{2} w_{p} . u_{p} (f_{p} (x_{i})) ‚ w_{p}$ 表示第p个目标的权重, xi表示第i个粒子。 (5)

3 改进粒子群求解算法

粒子群算法是一种基于种群的智能优化技术, 一次可以搜索解空间里的多个解。在粒子群算法中, 每个优化问题的解称为粒子, 每个粒子都有自己的位置和速度 (决定飞行的方向和距离) 和适应度值。各个粒子记忆、追随当前的最优粒子在解空间中搜索。设D维搜索空间的第i个粒子的位置和速度分别为Xi= (xi1, xi2, …, xid) 和Vi= (vi1, vi2, …, vid) , 粒子本身所找到的最优解表示为pbest, 整个种群目前找到的最优解表示为gbest。在每一次迭代中, 粒子通过跟踪个体极值pbest和全局极值gbest来更新自己, 在找到这两个最优值时, 每个粒子根据如下的公式来更新自己的速度和位置[2,10]:

Vid (t+1) =w×vid (t) +c1×randp () × (pbestid (t) -xid (t) ) +c2×randg () × (gbestd (t) -xid (t) ) (6)

Xid (t+1) =xid (t) +vid (t+1) (7)

其中c1和c2称为加速因子, 为正常数, 分别调节向全局最好粒子和个体最好粒子方向飞行的最大步长;randp () 和randg () 为[0, 1]区间的随机数;w称惯性因子, 其大小可以根据需要调整, 以便对解空间进行不同范围的探察。

3.1 编码

针对FJSS问题, 用L表示总工序数目, 并把一个粒子表示为一个2L维的向量。其中位置向量X[L]可以表示成Xoperation[L]和Xmachine[L]。Xoperation[L]是长度为L的自然数数列, 自然数的顺序决定了工序调度的顺序。本文借鉴遗传算法中基于工序顺序的编码方法给所有同一工件的工序指定相同的符号, 然后根据它们在向量中出现的顺序加以解释。例如给定向量 (1, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 2) , 其中第1次出现的“2”表示工件2的第1道工序, 第3次出现的“2”表示工件2的第3道工序。Xmachine[L]表示各工序加工时对应的机器号[2,10]。

3.2 速度与位置向量计算

对每一个粒子, 粒子速度向量V[L]可以表示为Voperation[L]和Vmachine[L], 按公式 (6) 计算, 位置向量X[L]表示为Xoperation[L]和Xmachine[L], 按公式 (7) 计算。由于FJSS是满足优先权约束的整数规划问题, 如果Xmachine[L]计算后结果为小数, 则采用向上取整的方法, 向量超过取值区间[1, m]时, 取边界值。Xoperation[L]计算后的结果首先按照升序排列, 然后根据计算结果对应的原工序, 按照排序结果进行重新排列。

3.3 粒子群算法改进

在粒子群算法中, 惯性因子是关系到PSO算法搜索能力的重要参数。一般来说, w较大适用于对解空间进行大范围搜索, 但搜索会因粗略而降低搜索精度;w较小有助于提高搜索精度, 但容易陷入局部极值。选择合适的w不仅能够平衡算法的全局与局部搜索能力, 而且可能减少求解的计算时间。本文采用公式 (8) 所示的线性函数动态改变w:

w=wmax- (wmax-wmin) ×N/Nmax (8)

其中, wmax表示w的最大值, wmin表示w的最小值, N为当前代数, Nmax为最大迭代次数。在搜索初期, w取值较大, 使得PSO算法在开始时具有很强的全局搜索能力, 可以较快地大致确定最优解所在区域;随着迭代的进行, w逐渐减小, 而在算法接近结束时具有更好的局部搜索能力, 较为准确地发现最优解。

改进粒子群求解算法 (IPSO) 步骤如下:

步骤1:设定有关参数 (如Nmax等) ;

步骤2:采用随机产生粒子的位置与速度的方法初始化粒子群;

步骤3:根据3.1中方法对每个粒子进行编码, 根据2.3中适应度函数计算粒子适应度, 记录各子群内最优解pbest和总群体内最优解gbest;

步骤4:对每一个粒子, 根据公式 (5) 、 (6) , 计算它的速度向量Voperation[L]、Vmachine[L]和位置向量Xoperation[L]、Xmachine[L];

步骤5:计算粒子的当前适应度, 若某个粒子的当前适应度优于其历史适应度, 则将历史最优适应度更新为当前适应度, 同时记当前位置为该粒子历史最优位置;

步骤6:对于全体粒子, 寻找当前各粒子子群内最优解和总群体内最优解, 若优于历史最优解则更新pbest和gbest;

步骤7:判断算法终止条件, 如果迭代次数小于最大迭代次数, 转步骤4;

步骤8:输出最终解及解码后的作业计划方案。

4 实例分析

本文给出一个3×4的模糊柔性车间作业计划问题, J1={O11, O21, O31}, J2={O12, O22}, J3={O13, O23, O33}。每个工序在相应机器上的加工时间T (t $_{i j k}^{o}$ , t $_{i j k}^{m l}$ , t $_{i j k}^{m u}$ , t $_{i j k}^{p}$ ) 以及每个工件交货期Ej (Ejo, Ejl, Ejr, Ejp) 如表1所示, 1≤i≤nj, 1≤j≤n, 1≤k≤m。

工件交货期惩罚参数A1=12, B1=5, A2=13, A3=10, ωj为0.35, ζ为0.15, j∈{1…3}。PSO参数:粒子群规模为100, c1=c2=2, wmax=1.2, wmin=0.2, 最大进化代数Nmax为300。采用该算法进行实验, 运行10次, 获得的Pareto边界中解的个数平均为19, 平均收敛代数为103。如果更重视最小化makespan, 一种较为理想的作业计划方案为:在机器M1上, 各工序的执行顺序为:O21→O33;机器M2上工序执行顺序为O11→O31;在机器M3上执行O12;机器M4上工序执行顺序为O13→O23→O22, 对应的Fit函数值为18.73。

为了验证IPSO的性能, 文中采用文献[1]中的遗传算法 (GA) 与之比较。GA参数设定初始种群规模为100, 最大进化代数为300, 交叉概率为0.80, 变异概率为0.05。针对该算例, 运行10次, 获得的非劣解个数平均值低于IPSO算法, 平均收敛代数为172, 高于IPSO算法, 如表2所示。

5 结论

本文针对具有模糊加工时间和模糊交货期的、以最小化制造跨度与提前/拖期惩罚为目标的FJSS问题进行了研究, 用梯形模糊数来表征时间参数, 对具有不同量纲的多个目标函数, 采用基于模糊逻辑的方法进行归一化, 并在此基础上给出了相应的多目标优化的适应度函数。在多目标FJSS问题求解方面, 本文采用改进的PSO算法。实验表明该算法具有可行性和高效性, 我们还将对此做进一步的研究。

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