شماره مدرك
21139
شماره راهنما
384 گلپايگان
پديد آورنده
مدني خو، محمدرضا
عنوان
رويكردي چندهدفه براي حداقلسازي همزمان ضايعات طولي، زمان عمليات، هزينههاي عملياتي و ميزان ضايعات در مسئله برش يكبعدي
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
گرايش تحصيلي
بهينه سازي سيستم ها
محل تحصيل
اصفهان : دانشگاه صنعتي اصفهان
سال دفاع
1404
صفحه شمار
هشت، 66ص. :مصور، جدول، نمودار
توصيفگر ها
مسئله برش يكبعدي , بهينهسازي چندهدفه , برنامهريزي عدد صحيح مختلط , الگوي برش صنعتي , كاهش ضايعات طولي
تاريخ ورود اطلاعات
1405/04/02
كتابنامه
كتابنامه
رشته تحصيلي
مهندسي صنايع
دانشكده
فني مهندسي گلپايگان
تاريخ ويرايش اطلاعات
1405/04/06
كد ايرانداك
23230898
چكيده فارسي
در بسياري از صنايع توليدي، مسئلهي برش يكبعدي بهعنوان يكي از مسائل بنيادين در استفادهي بهينه از مواد اوليه مطرح است. در اين مسئله، مواد اوليهي طويل نظير ميلهها، پروفيلها يا رولها بايد به قطعاتي با طولهاي مشخص برش داده شوند، بهگونهاي كه تقاضاي سفارشها بهطور كامل تأمين شده و ميزان اتلاف منابع به حداقل برسد. اگرچه در اغلب پژوهشهاي پيشين تمركز اصلي بر كاهش طول كل ضايعات بوده است، اما در محيطهاي واقعي توليد، معيارهاي ديگري همچون هزينههاي عملياتي، زمان انجام عمليات و ميزان مصرف استوكها نيز نقش تعيينكنندهاي در كارايي و بهرهوري سيستم دارند.
در اين پژوهش، يك مدل چهارهدفهي يكپارچه براي مسئلهي برش يكبعدي ارائه شده است كه بهطور همزمان به حداقلسازي معيارهاي زير ميپردازد:
1. مجموع طول ضايعات مواد اوليه بهعنوان شاخص بهرهوري مصرف مواد،
2. هزينههاي عملياتي شامل هزينههاي ثابت استفاده از استوك و هزينههاي متغير برش،
3. زمان عمليات برش و آمادهسازي بهعنوان شاخص بهرهوري فرآيند،
4. تعداد ضايعات بهمنظور كنترل موجودي و برنامه ريزي پسماند.
براي مدلسازي اين مسئله، ابتدا يك مدل رياضي مبتني بر برنامهريزي عدد صحيح مختلط (MIP) توسعه داده شده است كه روابط بين آيتمها، استوكها، محدوديتهاي طول، تقاضا و قيود عملياتي را بهصورت دقيق نمايش ميدهد. بهمنظور حل مسئله چندهدفه، ابتدا هر يك از توابع هدف بهصورت جداگانه حل شده و سپس با استفاده از روش نرمالسازي حداقل–حداكثر، يك تابع هدف تركيبي وزندار تشكيل گرديده است. اين مدل در نرمافزار GAMS پيادهسازي و حل شده است.
علاوه بر روش دقيق، بهمنظور كاهش زمان محاسباتي و افزايش قابليت حل در مسائل با ابعاد بزرگ، يك الگوريتم هيوريستيكي مبتني بر محيط Excel–VBA طراحي و پيادهسازي شدهاست. اين الگوريتم بر اساس سياست تخصيص تدريجي آيتمها، اولويتدهي به آيتمهاي بزرگتر، استفاده از استوكهاي باز موجود و انتخاب گزينههايي با هزينه و زمان كمتر عمل ميكنند. اجراي همزمان اين دو الگوريتم منجر به توليد الگوهاي برش كارا در زمان محاسباتي بسيار كوتاه ميشود.
براي ارزيابي عملكرد روشهاي پيشنهادي، 25 مثال عددي طراحي و حل شده و نتايج حاصل از روش دقيق GAMS با نتايج الگوريتمهاي هيوريستيكي VBA مقايسه گرديده است. نتايج محاسباتي نشان ميدهد كه روش هيوريستيكي پيشنهادي، ضمن كاهش چشمگير زمان محاسباتي، قادر است جوابهايي با كيفيت نزديك به جوابهاي بهينه روش دقيق توليد نمايد و تعادل مناسبي ميان اهداف چهارگانه برقرار سازد.
بهكارگيري چارچوب پيشنهادي ميتواند در صنايع فلزي، چوب، كاغذ و بستهبندي منجر به كاهش ضايعات مواد، بهبود بهرهوري فرآيند، كاهش هزينهها و ارتقاي عملكرد اقتصادي و زيستمحيطي گردد.
چكيده انگليسي
In numerous manufacturing industries, the one-dimensional cutting stock problem (1D-CSP) is recognized as a fundamental issue in the efficient utilization of raw materials. In this problem, elongated raw materials such as rods, profiles, or rolls must be cut into pieces of predetermined lengths so that customer demands are fully satisfied while minimizing material waste. Although most previous studies have focused primarily on minimizing total material waste, real-world production environments require consideration of additional criteria such as operational costs, processing time, and stock utilization, which play a crucial role in system efficiency and productivity.
In this research, an integrated four-objective model for the 1D-CSP is proposed, simultaneously minimizing the following criteria:
1. Total length of material waste as an indicator of material usage efficiency,
2.Operational costs, including fixed stock usage costs and variable cutting costs,
3.Processing and preparation time as an indicator of process efficiency,
4.Number of waste items to control inventory and manage residual materials.
For modeling this problem, a mixed-integer programming (MIP) formulation is developed, precisely capturing the relationships between items, stocks, length constraints, demands, and operational restrictions. To solve the multi-objective problem, each objective function is initially optimized separately, and then a weighted composite objective function is constructed using a min–max normalization approach. The model is implemented and solved in GAMS.
In addition to the exact method, a heuristic algorithm based on Excel–VBA is designed to reduce computation time and enhance solvability in large-scale instances. This heuristic operates based on progressive allocation of items, prioritization of larger items, utilization of available open stocks, and selection of options with lower cost and time. Simultaneous execution of both methods generates efficient cutting patterns in a significantly reduced computational time.
To evaluate the performance of the proposed methods, 25 numerical instances are designed and solved, and the results from the exact GAMS solution are compared with those obtained by the heuristic VBA algorithm. Computational results indicate that the proposed heuristic approach, while significantly reducing computation time, produces solutions close in quality to the exact method and effectively balances the four objectives.
The proposed framework can be applied in metal, wood, paper, and packaging industries, resulting in reduced material waste, improved process efficiency, cost savings, and enhanced economic and environmental performance.
استاد راهنما
حسين شمس شميراني
استاد داور
معصومه مسي بيدگلي , بهمن اسدي