Notice bibliographique
Résumé
Computer Number Control (CNC) milling and lathe machines are widely used in manufacturing due to their flexibility in producing parts with a wide variety of geometries. Each flexible machine has a tool magazine capable of holding a set of tools. As machining requirements for each job change, tools can be removed and different ones can be inserted so that the next job can be processed. The existing literature on the job scheduling and the tool loading can be divided into four main areas. The first area is the tool loading for a pre-specified job sequence where the objective is to determine the optimal tool loading by minimizing the number of tool switching. In addition to tool loading, the second area also focuses on sequencing the jobs too; however, the objective is the same as the first one. Rather than to minimizing the number to tool switching, the focal point of the third area has been shifted to minimizing the makespan in presence of multiple process plans. However, the main assumption is that the magazine can hold all tools needed to process all jobs and tool switching is not required. The fourth area considers the geometric and mechanical properties of the tool, assuming a tool switching may be required due to tool life. The job scheduling and the tool loading literatures do not consider multiple process plans or tool life into their problem. Therefore, the first part of this thesis provides a Dynamic Programming method to determine the optimal makespan for a pre-specified sequence of jobs, assuming tool switching may required due to multiple process plans, the capacity of the tool magazine and due to the tool life. In the second part, the assumption for fixed job sequence is relaxed and a heuristic approach is used to first sequence the jobs and then Dynamic Programming is applied to find the optimal makespan for that particular job sequence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».