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1.
在机械制造系统中,零件在各工序间加工及流转,一般情况下许多工序难免存在零件等待加工的现象。为了提高系统的加工性能,本文利用现代仿真技术及排队论,通过优化工件在各相关工序的加工时间,从而消除工序中存在的工件等待加工现象。文章提出的方法还可用来预测机械制造系统的运行性能、比较各种可供选择的方案以及实现制造系统决策的优化。 相似文献
2.
《电网技术》2021,45(11):4532-4539
短期电力负荷预测能准确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供准确参考。电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法。以真实电力负荷数据作为数据集,通过对多维输入参数的优化筛选,选取高相关性特征向量作为输入,构建预测模型。通过与添加注意力机制的组合模型对比验证了输入参数优化分析的可行性和优越性。最后利用实际算例将该方法与利用自动化模型构建工具构建的梯度增强基线模型及常用预测模型相比,该方法构建的组合模型可以提升多维电力负荷数据的短期预测精度。 相似文献
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切削加工表面由于微观不平度及镜面效应的存在,使得照射其上的光线具有多次散射及后向散射的特性,从而影响了以工件表面图像3维重建形貌的精度。提出了一种基于二向反射分布函数的表面重建算法,构造了以Hapke模型表达的金属切削表面重建方程。该算法以重建方程离散化为手段,计算出光源和物体的倾角和偏角,得到光源和物体的梯度值,最后采用全微分方程对物体表面高度进行恢复。通过对实际切削加工表面图像3维形貌重建结果与触针式测量结果的对比表明,重建形貌粗糙度轮廓贴近实测粗糙度轮廓,证明了本文算法的准确、有效性,为加工表面3维形貌的重建提供了新的思路和方法。 相似文献
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