为了解决汽车行业在汽车量产之前新研发样车的测试问题,采用约束规划(constraint programming)来解决样车测试排程(scheduling)问题,以完工时间为主要目标约束规划的整车测试-张家港数控滚圆机滚弧机张家港电动滚圆机滚弧机。原型的数量为开始优化程序之前必须指定的参数,最后利用某汽车制造商给出的实际数据为输入数据,针对参数的不同值,解决这个单个目标优化问题,以确定原型数量和相应的完工时间之间的关系。试验表明即使是一百多个或五百多个原型的大规模问题,在合理的计算时间内也可以找到最佳解决方案或至少一个好的可行解决方案。规划课题资助（2014BGL018）作者简介：陈露（1992-），女，江苏南通人，硕士，研究方向为物流与供应链管理。1研究背景及意义汽车工业一直是经济发达国家的支柱产业之一，在国民经济中具有重要的地位。各国经济发展的经验表明，保持经济的快速增长离不开若干个高于平均增长速度的主导产业的带动。汽车工业是综合性工业本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  ，具有较强的产业波及效果和带动作用。汽车工业是附加值很高的加工工业，它的发展带动了与之相关的钢铁，机械，电子电器，橡胶等行业的发展，是创造社会财富，提高国民收入的重要来源。图1所示为历年来中国汽车销量统计，数据来源于中国产业信息网[1]。图1中国2005～2017汽车销量在汽车企业，在新车型大规模生产之前，汽车制造商通常对所研发的新车辆进行数百次测试。由于是研发的新车型，配套的生产线还不存在，这些样车原型大部分是手工制造，价格一般都比较昂贵。如果测试按照合适的顺序排列，大部分原型可以进行多个测试，这样就大大地节约了制造成本。这个问题类似于并行机的调度问题，原型和测试对应着机器和作业。因此需要合理的分配测试的顺序，忽略原型的不同变型之间的成本差异，尽量减少所使用的原型数量及最大完工时间，确保尽快投入生产。2国内外研究现状原型样车测试排程类似于同型机并行调度问题，这是实际制造业生产过程中一类典型的调度问题。早期学者Garey和Johnson证明了在机器数量模糊的情况下，以最小化加工时间为目标的并行机调度属于NP-Hard问题[2]。Pinedo在其文章中指出并行机调度已经引起了众多学者的广泛关注与研究，并在许多行业有了成熟的发展与应用[3]。汪恭书等[4]研究了目标函数以最小化总加权完成时间第40卷第10期2018-10【97】图4中，红色曲线是真实SOC，黑色曲线是扩展卡尔曼估计的SOC曲线。图5EKF估算钴酸锂锂电SOC误差曲线误差分析结果如图5所示。图5中黑色曲线是SOC的扩展卡尔曼估算值和真实值的差。发现SOC估算低于4%，在误差允许范围之内。3结束语本文针对小型无人机动力锂电池组SOC在线估计问题，将锂电池组进行Thevenin模型等效，提出了一种基于卡尔曼滤波算法的估算方法。用串联7节4Ah钴酸锂电池组来模仿小型无人机锂电池组进行实验验证。实验结果表明，本文提出的方法对小型无人机锂电池SOC估算误差低于4%，在允许范围内，可以满足小型无人机锂电池组SOC在线估算的要求。约束规划的整车测试-张家港数控滚圆机滚弧机张家港电动滚圆机滚弧机本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/