考虑船体建造的生产阶段使用节点切割集方法优化分段划分外文翻译资料

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第十九届（2009）国际海洋和极地工程会议的会议记录

日本大阪，2009年6月21日至26日，

版权copy;国际海洋和极地工程师学会（ISOPE）

ISBN 978-1-880653-53-1（集）;ISSN 1098-618

考虑船体建造的生产阶段使用节点切割集方法优化分段划分

凯萨瓦德夫·瓦里卡特图·卡洛图、哈马达和三井北村

广岛大学工程研究生院

东広岛，广岛，日本

摘要

船体建造的生产率很大程度上取决于分段划分。为了完成一个高效的分段划分图，在作为中间代理图形的图表模型组件的帮助下，开发了一种通过将整合产品模型组件和基因算法组件的优化系统。关于分段划分图的生成，建议采用“节点切割集方法”，这种方法中使用图表理论和逻辑运算，基于染色体生成各种各样的图。使用产品模型数据来评估图表。通过执行一些优化来展示建议系统的有效性。

关键词：分段划分；优化；产品模型；节点切割集；基因算法

引言

为了船体建造更高效、提高生产率，现代船厂采用分段划分方法。分段建造过程由许多阶段构成，例如预装配、装配、完工装配和船坞船配。这些阶段生产活动的效率很大程度上取决于分段划分图。分段划分的决定取决于许多像生产设施、船体结构布置和舾装、劳动技能、发生在分段装配阶段发生焊接变形等与质量有关的因素。应当同时考虑这些因素。因此合适的分段划分图的生成一般由有长期船舶建造经验的专门设计者完成。但是这些专家设计者数量非常少，需要开发一些系统来支持分段划分。

为了获得最佳的分段划分图，需要执行以下两个步骤。

  • 生成各种分段划分图。
  • 评估分段划分图。

评估分段划分图需要考虑到许多因素。需要考虑分段之间的接口焊缝，分段的尺寸和重量，在分段装配阶段可能出现的焊接变形等与质量相关的因素等作为评估的一些主要因素，Kumar et al(2005年)。此外，Aoyama et al.(1997年)表明从船舶的产品模型提取部件、部件间的接头等信息，Wibisono et al.（2007年）表明此类从船舶产品模型中提取的信息可以用于实现分段划分图的评估。

从以上的研究中可以看出，很显然在评估阶段可以有效利用船舶的产品模型。就优化而言，需要评估如此多的分段划分图，因此，优化引擎和产品模型的有效整合方法在使用产品模型实现评估时是很有必要的。

另一方面，各种各样的分段划分图可以要么改变接缝的位置（图1（a）），要么改变结合部位而生成。通过改变接缝的尺度信息可以改变接缝位置来生成。一些研究者Kitamura等人（1999年）已经研究过结构优化。

至于通过改变结合部位来生成分段划分图，Aoyama等人（1999年）提出使用切割集的列举方法。但是应该指出这种方法产生了大量的分段图，需要某种新理念。Wibisono等人建议通过整合船舶的产品模型来开发优化系统的接头等级方法和由基因算法驱动的优化引擎。然而，我们注意到非常长时间的运算是这种系统的主要缺点。

（a）接缝位置的变化 （b）部件位置的变化

图1.分段划分图的生成

基于以上的讨论，实现分块划分优化的主要问题由如下两点：

  • 通过改变部件结合来生成分段划分图
  • 有效的系统配置，实现使用产品模型的评估

因此，这个研究的主要目的是：

  1. 通过改变部件结合，提出生成分段划分图的有效方法。
  2. 通过整合产品模型组件和用图表模型组件在整合过程作为中间代理的基因算法组件，考虑到船体生产的不同阶段，开发高速优化系统。

为了达到以上目的，这篇文章的优化问题可以定义如下：

  • 初始条件：船舶结构设计完成，零件、接头等结构细节可从产品型号中随时获得。
  • 目标功能：不同生产阶段分段之间的焊接长度。
  • 约束：每个生产阶段允许的最大重量和分段大小。
  • 设计变量：零件组合。

基本理念

切割集和节点切割集

通过图表模型的使用，船舶结构可以表达成节点和链接。零件通过节点表示出来，其中连接由链接表示，图2（a）。通过删除（或剪切）一些链接，一个图表可以划分成一个或更多的部分。图表的切割集定义为链接集，该链接可以由入射向量表示，其中'1'表示'剪切'，'0'表示连接（Chen 1971）。图 2（b） 显示了切割集的示例。当剪切集将图形划分为两个部分，使一部分由单个节点组成，另一部分由其余节点组成时，此类剪切集称为'节点切割集'。图2（c）显示了节点切割集及其入射量的例子。

图2 图表模型和切割集

关联向量的逻辑运算

为了生成分段划分图，这个研究中考虑了入射向量的逻辑运算。逻辑分离 （OR） 和独占分离 （XOR） 的规则如表 1 所示。通过应用这些节点切割集的入射向量，将生成新的入射向量。图3中显示了一些例子。图3（1）表明，独占分离基本上生成考虑中的节点（节点 A 和节点 B）连接在一起的入射向量，但两个节点之间没有链路的情况除外，图 3 （2）。另一方面，逻辑分离生成被考虑的节点分离的入射向量，图3（3）。因此，Homem de 等人（1990 年）建议在机器人装配装配计划研究中采用 XOR 操作进行生成方法。

表格1：独占分离和逻辑分离

图3 基于节点切割集的逻辑运算

使用逻辑运算和节点分割集表示分段划分图

通过使用逻辑运算和节点切集的特征，图4所示的分段分割图可以用以下方程表示;

图4 分段划分图的例子

节点切割集方法概述

本文提出节点切割集法概述，利用节点切割集和逻辑运算，从染色体上生成各种分段划分图。此方法中的三个重要步骤如下所述。

  1. 节点分割集染色体的定义

节点分割集染色体是分段划分图的基因型。染色体的大小与零件总数一致，每个基因对应于结构中的一个部分（节点）。每个基因取一个整数从'1'到'n'，图5（1）。

  1. 基于染色体生成逻辑方程

根据以下规则生成基于节点切割集的染色体逻辑方程的逻辑方程，图 5 （2）

-当某些基因（零件）相同的整数值时，采用XOR操作。

-不同的基因组有不同的价值，执行OR操作。

  1. 生成分段划分图

逻辑运算对节点切集的入射向量执行，以便生成新的入射向量，图 5 （3）。此新的入射量表示对应于节点切割集染色体的分段划分图，图 5 （4）。

在以上的步骤中，整数'n'基本上表示块数。但是，由于上一小节所示的特性，可以设置较小的整数。

图5 节点分割集方法流

多级优化

多级生产过程

船体建造分为多个阶段来实现，即预舾装、装配、最终码头舾装。分段或面板在预舾装阶段连接在一起，以制造更大的分段。这些较大的分段竖立在干船坞或滑道上，来造出整体的船。在这里，生产活动从预装配阶段推进到码头阶段。分段的大小和重量，可以在每个阶段构造，取决于不同阶段的可用机器和生产区域。分段的运输也很重要。因此，在特定生产阶段生产的分段的尺寸和重量不应超过用于将分段运送到下一阶段的起重机的起重能力。

多级优化流程

在多级优化中，较大分段的分段划分限制小分段的分段划分。因此，多级优化采用自上而下的方法。用简单的结构解释多级优化的流程。

0 ） 问题定义 （图 6 （0））

3 级构造被拾取。第一阶段为码头阶段，第二阶段为装配阶段，第三阶段为预舾装阶段。因此，阶段 1、阶段 2 和阶段 3 的约束条件不同，第 2 阶段和第 3 阶段的分段大小和权重分别小于阶段 1 和阶段 2。

1 ）第1阶段的优化（图6（1））

在1阶段分段划分图的优化中，利用第1阶段的船舶结构和约束条件进行优化。优化的流程与上一节中讨论的流程相同，在'节点切割集方法概述'的子部分下。最佳解决方案的入射向量称为IV-1。

2 ） 第 2 阶段优化（图 6（2））

阶段1的分段划分图约束了该阶段的分段划分图。因此，此阶段的分段划分图是使用 IV-1 生成的。本阶段的分段划分流程如图 6 所示。（2）首先，根据船舶结构和节点切割设定方法，生成临时区块划分方案。之后，在临时分段划分图和 IV-1 之间采用 OR 操作。因此，最终图满足了阶段1中分段划分图的约束。在评估方面，使用第 2 阶段的约束条件和焊接长度。最佳解决方案的入射向量称为IV-2。

3 ） 阶段 3 的优化（图 6（3）））

此阶段的优化过程与阶段 2 几乎相同。阶段 2 和 3 之间的差异是;

  • 在图中使用 IV-2 代替 IV-1
  • 在适宜性计算中，使用第 3 阶段的约束条件和焊接长度，而不是第 2 阶段的约束条件和焊接长度。

因此，生成如图 6 （4） 所示的分段划分图。

最优化体系

最优化体系由三种组件组成，即一个产品模型组件、一个图表模型组件、一个基因算法组件。图7展示了优化的流程。这个系统的显著特征是在尽管使用产品模型数据而不改变产品模型来评估各种图是可能的。在这个部分，根本优化流程讨论信息处理。

图表模型的初始化和初始群体的生成

由于图形模型在优化中起着重要的作用，首先通过识别由节点表示和关节由链接表示的零件来生成图形模型。在这里，从图形模型中的节点和链接到产品模型中的零件信息和联合信息的指针被生成。此外，还生成了节点切割集的入射向量。

下一步是初始群体的生成。节点切割集染色体的大小与零件数相同。因此，通过计算图形模型中的节点数来确定染色体的大小。之后，将随机数形成1到'n'放入每个基因中，并生成初始总体。考虑到船舶结构的特点，本研究将'n'的值定为5。

图6 多级优化的分段划分图的生成

图7 系统配置和优化流程

染色体的评估

在评估过程中实行以下三步：

  1. 分段划分图的生成

通过使用染色体和节点切割集的入射向量，图表模型组件生成一种新的入射向量凭借信息加工（图5），在'节点切割集方法概述'的子部分中解释在'基本概念'一节中。之后，相应于新的入射向量的图表模型生成。

    1. 产品数据模型的提取

节点和链接具有指向产品模型的指针。通过使用节点，像焊接长度、零件重量等等适应性研究所需的信息从产品模型中提取出来，并在图形模型中管理这些信息。

    1. 适应性计算

引言中讨论的约束条件和客观函数如下：

  • 目标功能：分段间的最小焊接长度。
  • 限制约束：所有阶段的分段的大小和重量

通过使用补偿法将以上的约束优化问题转变成无约束优化问题，Gen和Chen（1997年）。因此，适应性函数lsquo;F（x）rsquo;根据以下等式求得.

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

Where;

x : 分段划分图

F (x) : 适应函数

f (x) : 目标函数

p (x) : 补偿函数

WLi : 第i个接头的焊接长度.

WLo : 设计器设置的原始分段划分的总焊接长度，其中每个零件被视为分段。

Mj : 非法关节总数（仅适用于关节层次结构方法。在新方法中，此值为零）。Mw ：重量补偿函数，这是由于分段的重量限制补偿的指示。

Ms : 补偿函数乘数，它是由于分段的尺寸限制的补偿的指标

Wi : 第i个分段的重量

Wo : 分段允许最大重量

Li :第i个分段的长度

Lo :分段允许最大重量

Bi : 第i个分段宽度

Bo : 分段允许最大宽度

Di : 第i个分段深度

Do :分段允许最大深度

n : 特定生产阶段的接头总数。

m : 特定生产阶段的分段总数。

选择、交叉和突变

如上一分节所述，染色体的适宜性在图形模型模块中计算，结果发送到遗传算法模块。之后，在遗传算法模块中执行选择、交叉和突变。比赛选择（锦标赛规模：2）辅以精英选择（5个数字），两点交叉和变化突变作为遗传操作在这项研究中，Gen和Chen（1997年）。

比较-优化方法和系统

为了展示节点切割集方法的高效性和新提出的系统配置，在一些简单的结构中实行优化。

优化方法的比较

首先，将节点切割集法与维比索诺等人（2007年）提出的联合层次方法进行了比较。图8显示了联合层次结构方法的基本概念。

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