针对降低物流配送过程中产生的配送总成本和碳排放量这一研究目标,在带软时间窗和容量限制的车辆路径优化问题上,综合考虑了车辆载重、行驶速度和行驶距离等因素,提出了一种以配送总成本最低、碳排放量最少的多目标车辆路径优化模型。并对该模型设计了改进蚁群算法来求解,算法首先在初始信息素的生成和路径转移规则等环节进行了改进,然后引入新的信息素更新公式和混沌扰动机制来更新路径上的信息素,最后利用研究算例对模型和算法进行测试,结果表明多目标模型能更好的兼顾物流配送中的配送总成本和碳排放量,与经典蚁群算法相比,改进蚁群算法在配送总成本上平均节省了6.5%、碳排放量上平均节省了3.5%,验证了所提方法的有效性。

为解决数字化车间配送过程不透明、监控手段单一、实时性差、智能化管控难等问题,在分析复杂产品装配车间物流监控需求的基础上,提出一种数字孪生驱动的车间物流配送实时监控方法。构建数字孪生体系框架和运行模式,并对支持该系统实现的车间虚拟建模技术、车间物流实时状态信息处理等关键技术进行了研究。设计并开发了服务系统,实验验证结果表明:采用该监控系统显著提高了车间物流的透明度、实时性、交互性,所提方法可行。

装配单元是装配线的基本组成单元，其结构设计是装配线设计成败的关键技术。针对目前国内汽车变速器装配线设计中存在的某些难题，提出了一种面向装配单元的结构设计的方法。该方法在不改变零部件的物流配送和装配工艺流程的前提下，对传统的装配单元结构形式进行创新改变，使装配线设计达到预期的目标要求。以企业设计过程中遇到的实际难题为研究案例，阐述该方法的原理思路，证明该方法的可行性，为同类装配线设计难题提供了有效的解决方案，为我国汽车装配业的发展提供了技术储备。