【摘 要】
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自动化立体仓库是智能生产线中的重要单元，可以实现实时库存信息的准确查询，其使用效率直接关系到智能生产线的生产效率。针对智能生产线中的自动化立体仓库货位随意分配，以及分配智能化水平低导致航空航天产品生产效率低下的问题，提出一种基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配（Storage location assignment,SLA）优化方法。首先，采用数据驱动的数字孪生体多维度融合建模方法构建自动化立体仓
【基金项目】
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天津市研究生科研创新项目（2021YJSS227）；
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自动化立体仓库是智能生产线中的重要单元，可以实现实时库存信息的准确查询，其使用效率直接关系到智能生产线的生产效率。针对智能生产线中的自动化立体仓库货位随意分配，以及分配智能化水平低导致航空航天产品生产效率低下的问题，提出一种基于数字孪生的自动化立体仓库货位分配（Storage location assignment,SLA）优化方法。首先，采用数据驱动的数字孪生体多维度融合建模方法构建自动化立体仓库数字孪生多维模型；其次，对自动化立体仓库数字孪生系统通信机制及信息交互原理进行研究与分析，以出库效率（结合工艺）、货品相关度、货架稳定性为目标建立货位分配数学模型，提出一种改进的启发式蚁群（Improved ant colony optimization,IACO）算法对模型进行优化，将得到的货位信息集成到自动化立体仓库数字孪生系统并映射到物理实体；最后，通过试验证明该方法能够满足立体仓库基于工艺的物料出入库智能选择货位需求。该方法在智能生产线上的应用对航空航天产品实现智能制造、提质增效具有重要意义。
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