Optimal packing of material flow on conveyor belts

Erbrich, Markus; Göttlich, Simone; Pfirsching, Marion

doi:10.1007/s11081-017-9362-5

Cited by 4 publications

(6 citation statements)

References 25 publications

(28 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…This system arises from the implicit treatment of the diffusion term in the forward system (8). It is the main difference to adjoints for purely hyperbolic equations where the Lagrange parameters in step s − 1 in the backward system are simply obtained as a convex combination of those from step s, see Erbrich et al 2018. Proceeding further, we differentiate the Lagrangian with respect to ρs ij to get Again, rearranging terms yields Finally, we differentiate the Lagrangian with respect to s ij to obtain…”

Section: Solving the Coarse Model Optimization Problemmentioning

confidence: 99%

“…In the following, the control of a material flow system with a conveyor belt is considered. Similar control problems have been investigated in Erbrich et al (2018). We use the microscopic model proposed in Göttlich et al (2014) that describes the transport of homogeneous parts with mass m and radius R on a conveyor belt Ω ⊂ ℝ 2 with velocity v T = (v (1) T , 0) T ∈ ℝ 2 .…”

Section: Materials Flowmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Space mapping-based optimization with the macroscopic limit of interacting particle systems

2021

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

We propose a space mapping-based optimization algorithm for microscopic interacting particle dynamics which are infeasible for direct optimization. This is of relevance for example in applications with bounded domains for which the microscopic optimization is difficult. The space mapping algorithm exploits the relationship of the microscopic description of the interacting particle system and a corresponding macroscopic description as partial differential equation in the “many particle limit”. We validate the approach with the help of a toy problem that allows for direct optimization. Then we study the performance of the algorithm in two applications. A pedestrian flow is considered and the transportation of goods on a conveyor belt is optimized. The numerical results underline the feasibility of the proposed algorithm.

show abstract

Section: Solving the Coarse Model Optimization Problemmentioning

confidence: 99%

Section: Materials Flowmentioning

confidence: 99%

Space mapping-based optimization with the macroscopic limit of interacting particle systems

2021

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…This system arises from the implicit treatment of the diffusion term in the forward system (8). It is the main difference to adjoints for purely hyperbolic equations where the Lagrange parameters in step s − 1 in the backward system are simply obtained as a convex combination of those from step s, see [18]. Proceeding further, we differentiate the Lagrangian with respect to ρs ij to get…”

Section: Macroscopic Lagrangianmentioning

confidence: 99%

Space mapping-based optimization with the macroscopic limit of interacting particle systems

Weißen¹,

Göttlich²,

Totzeck³

2021

Preprint

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

We propose a space mapping-based optimization algorithm for microscopic interacting particle dynamics which are inappropriate for direct optimization. This is of relevance for example in applications with bounded domains such that the microscopic optimization is difficult. The space mapping algorithm exploits the relationship of the microscopic description of the interacting particle system and the corresponding macroscopic description as partial differential equation in the "many particle limit". We validate the approach with the help of a toy problem that allows for direct optimization. Then we study the performance of the algorithm in two applications. An evacuation dynamic is considered and the transportation of goods on a conveyor belt is optimized. The numerical results underline the feasibility of the proposed algorithm.

show abstract

“…Vorarbeiten zur Optimierung des Materialflusses des makroskopischen Modells finden sich im Bereich "optimal packing" (vgl. [4]). Hier wird bei gegebener Bandgeschwindigkeit die Anordnung der Stückgüter in einem vorgegebenen Bereich optimiert, sodass diese möglichst schnell den Bereich verlassen.…”

Section: K 23 Stand Der Optimierungunclassified

“…Zusätzliche Stellgrößen sowie Nebenbedingungen können eingeführt werden. Anstelle der Optimierung der Bandgeschwindigkeit kann zusätzlich auch eine optimale initiale Positionierung der Güter auf einzelnen Zuführungen mit dem makroskopischen Modell berechnet werden (siehe [4]). Zukünftig wird eine Hardware-in-the-Loop Simulation mit einer realen Steuerung betrachtet, um die echtzeitkritische Berechnung des Simulationsmodells zu untersuchen.…”

Section: Zusammenfassung Und Ausblickunclassified

Simulative Optimierung der Steuerungsparameter eines Materialflusslayouts mit Bandförderern

Kienzlen

Weißen

Verl

et al. 2020

Forsch Ingenieurwes

View full text Add to dashboard Cite

Zusammenfassung Moderne Fertigungssysteme sind komplexe, umfangreiche Systeme. Eine sorgfältige Planung des gesamten Fertigungssystems ist erforderlich, um langfristig effektiv zu produzieren und Gewinne zu erzielen. Bei der Layoutplanung dieser Systeme muss berücksichtigt werden, dass der Materialfluss zwischen einzelnen Stationen zuverlässig und reibungslos funktioniert. Die virtuelle Inbetriebnahme (VIBN) ermöglicht es, das Zusammenspiel von Anlagenlayout und Steuerungssystem, welches das optimale Design der Anlage wesentlich beeinflusst, frühzeitig zu testen. Konzeptionsfehler und Engpässe, die die Performance beeinflussen, können im Voraus erkannt und behoben werden. Für die VIBN wird die reale Anlage durch ein Simulationsmodell ersetzt, um im Zusammenspiel mit dem realen Steuerungssystem Tests durchführen zu können. In dieser Arbeit wird ein Vorgehensmodell entworfen, anhand dessen die Leistungsfähigkeit von Maschinen und Anlagen mit besonders hohem Materialflussaufkommen analysiert und das Layout bewertet werden kann. Wichtige Leistungskenngrößen wie die Taktzeit und Auslastung einzelner Bestandteile des Fertigungssystem können hinsichtlich ihrer Realisierbarkeit überprüft werden. Durch Testläufe an einem Simulationsmodell des Materialflusses werden Fehler und Engpässe, welche die Performance der Anlage negativ beeinflussen, frühzeitig erkannt. Zur Verbesserung des Layouts wird dabei ein Flussmodell basierend auf einer Erhaltungsgleichung eingesetzt. Das neue Simulationsmodell ermöglicht insbesondere die Simulation großer Mengen an Materialien bei gleichzeitig geringer Berechnungsdauer. Für die Validierung der Ergebnisse werden Parameter festgelegt, die als Indikator für die Leistung von Materialflusssystemen dienen und in einer ingenieurstechnischen Simulation gemessen werden können. Das enge Zusammenspiel verschiedener Simulationen ermöglicht die Validierung und effiziente Verbesserung des Layouts.

show abstract

Optimal packing of material flow on conveyor belts

Cited by 4 publications

References 25 publications

Space mapping-based optimization with the macroscopic limit of interacting particle systems

Space mapping-based optimization with the macroscopic limit of interacting particle systems

Space mapping-based optimization with the macroscopic limit of interacting particle systems

Simulative Optimierung der Steuerungsparameter eines Materialflusslayouts mit Bandförderern

Contact Info

Product

Resources

About