北京
摘要
生产调度一直是制造领域的研究热点，是生产线高效运行的节拍器。当前，随着智能制造的深入发展，生产调度智能化逐渐成为领域前沿。智能生产线动态生产过程中面临着生产任务变更、制造资源耦合等多源不确定扰动，如何兼顾生产调度效率和准确性是核心挑战。因此，提出了基于数字孪生和强化学习的智能生产线实时调度仿真优化方法。利用数字孪生技术构建生产要素的几何-功能-状态高保真模型，组装形成层次化、高保真虚拟生产仿真环境；设计改进Q-Learning算法建立生产调度优化智能体，通过三元组状态空间重构、多维度奖励函数及双重探索策略，突破传统算法维数灾难与鲁棒性不足难题；建立分层式执行控制架构实现数字孪生和智能体的深度融合，保障生产仿真过程感知-决策-执行闭环协同。某航天产品总装生产线验证结果表明，其他五种经典调度规则执行距离较本文方法增加6.38%到16.50%，显著提升制造资源协同效率。
责任编辑：赵子祎
责任校对：恽海艳
审 核：张 彤
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