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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于离散事件仿真的SLT装备优化设计方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119740532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411603037.3，技术领域涉及：G06F30/333；该发明授权一种基于离散事件仿真的SLT装备优化设计方法及系统是由赵荣丽;林大钦;刘强;冷杰武;张浩设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于离散事件仿真的SLT装备优化设计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及SLT装备技术领域，尤其涉及一种基于离散事件仿真的SLT装备优化设计方法及系统，应用于一种基于离散事件仿真的SLT装备，SLT装备的检测效率问题由资源配置和动作节拍共同决定；本优化设计方法主要围绕以下问题定义与参数抽取、仿真模型构建、算法优化和最优参数选取与验证等核心环节展开，以在场地约束和机械结构运动速度约束下，求解合理的资源配置和动作节拍以获得尽可能高的SLT装备检测效率。本发明解决传统的SLT装备设计方式在资源配置、设计方案评价和验证等方面存在不足。

本发明授权一种基于离散事件仿真的SLT装备优化设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于离散事件仿真的SLT装备优化设计方法，其特征在于，应用于一种基于离散事件仿真的SLT装备，所述SLT装备的检测效率问题由资源配置和动作节拍共同决定； 所述优化设计方法包括以下步骤： S1、根据优化目标和约束条件，确定SLT装备的检测效率问题对应的优化问题定义； S2、根据SLT装备的机械结构和优化问题，通过参数化设置对资源配置和动作节拍进行定量表征，从中抽取需要进行参数选优的核心设计参数，并基于优化问题和核心设计参数建立优化问题模型； S3、根据SLT装备的机械结构，建立离散事件仿真模型，并对离散事件仿真模型进行参数化设置，包括以核心设计参数为输入，以核心设计参数对应的优化目标为输出； S4、采用GA-PSO混合算法对核心设计参数进行粒子编码，并在优化问题模型的取值范围内生成初始化粒子群，输入离散事件仿真模型进行仿真分析，结合适应度函数计算初始化粒子群和每个粒子的适应度； S5、对初始化粒子群执行选择、交叉和变异操作，获得新的粒子群，输入离散事件仿真模型进行仿真分析，结合适应度函数计算每个新的粒子群和每个粒子的适应度； S6、将单个粒子的历史最优适应度定义为局部最优值，将粒子群的历史最优适应度定义为全局最优值，每一代粒子群完成适应度计算后更新局部最优值和全局最优值； S7、判断迭代输出的局部最优值是否满足终止条件，若否，则返回S5继续进行迭代，若是则跳出循环，选取历史最优适应度最大的粒子作为最优核心设计参数； S8、使用虚拟调试技术，将最优核心设计参数应用于虚拟SLT装备，进行验证与调试； 在S2中，所述SLT装备的机械结构包括k个检测单机，一个所述检测单机包括一个托盘管理单元和n个芯片检测单元，一个所述芯片检测单元包括m个芯片检测机构，其中，k＞＝1，n＞＝1，m＞＝2； 所述优化问题模型如下式所示： 其中，表示SLT装备连续工作8小时的最大芯片检测数量，、和分别表示SLT装备场地的长度、宽度和高度，表示检测单机的宽度，表示相邻检测单机之间的宽度，表示芯片检测单元的高度间距，表示SLT装备的基座高度，表示芯片检测机构的前后间距，表示芯片检测单元的基本长度；从所述资源配置和所述动作节拍抽取共8个核心设计参数，包括检测单机数量C1、芯片检测单元数量C2、芯片检测机构数量C3、转运小车速度V1、升降机构速度V2、分BIN机械手速度V3、飞梭速度V4和换料机械手速度V5； 其中，C1=k，C2=k*m，C3=k*m*n，C1、C2和C3均为整数型数据，V1、V2、V3、V4和V5均为浮点型数据。

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