基于改进遗传算法的多目标车间布局优化问题研究

以作业单元间物料搬运费用最小和搬运时间最短为优化目标,建立车间布局多目标优化模型.采用改进遗传算法进行求解,在选择、交叉及变异操作之后引入进化逆转操作,以提高遗传算法的局部寻优能力,加快收敛速度.最后对实例求解,将优化后的布局与原布局进行对比,得出搬运费用和搬运时间均有明显降低,验证了所建模型和算法的有效性.     

改进主成分法在钻削工艺优化控制中的应用

为提高钻削过程的生产效率,研究一种基于改进主成分分析的参数优化模型,对不锈钢钻削工艺参数进行优化选择。以AISI 304不锈钢的钻削工艺参数为研究对象,融入犹豫模糊思想,构建参数优化决策矩阵,使之更加符合实际生产过程,进一步提高了参数优化设计的可靠性。然后在主成分分析的基础上,通过主效应分析得到3组初步优化结果,结合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络进行寻优搜索,最终得到改善效果良好的3组工艺参数组合。将改进主成分法应用于钻削工艺加工过程中,当3组改善后的工艺参数组合(螺旋角,(°);进给速度,mm/min;主轴转速,r/min)分别为(25,10,900)、(25,11,700)和(26,11,1 000)时,可使改善后钻削工件的表面粗糙度、后刀面磨损量以及钻头振动加速度分别达到Ra 3.154 5μm、0.072 1 mm以及0.134 4 m/s~2。将参数优化决策矩阵与主成分分析法相结合,得到最优模糊工艺参数,解决了主成分分析法易造成信息损失的问题,同时使生产决策者可以根据实际生产情况选择合适的工艺参数组合。所得参数优化结果较之于响应曲面模型,效果改善显著,证明方法是有效的。     

基于数字孪生的制造资源动态优选决策

针对面向服务的智能制造环境下决策数据的准确性和实时性不足,以及协同和动态决策机制欠缺等问题,提出一种基于数字孪生的制造资源动态优选决策方法。设计了基于数字孪生的制造资源动态优选决策架构,并提出设备数字孪生(云/边数字孪生)和产品数字孪生,为决策者提供准确、实时的评价数据;构建基于实时Multi-Agent的资源优选决策多方协同机制,采用层次赋时有色Petri网仿真分析复杂制造任务中的瓶颈设备资源;采用序关系分析法计算评价指标权重,引入参考理想法对候选制造资源进行综合评估。将该方法应用于某航空发动机叶片制造企业设备资源优选中,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于可用度的预防维修和均值控制图联合优化模型

针对高可用度要求的生产系统(即可修复系统,以下简称系统),提出一种以单位时间成本为约束,可用度最大化为目标的预防维修和均值控制图联合优化模型。首先,考虑到系统运行存在受控、失控两种状态以及均值控制图两类错误(漏报警和误报警)发生的概率,在完美维修假设前提下,构建了4种系统运行(更新)情景(S1~S4)。然后,建立了每种更新情景的可用度和经济模型,并在此基础上建立了系统的可用度目标函数和经济约束函数,以实现单位时间成本约束条件下预防维修和均值控制图联合优化的系统可用度最大化目标。针对所建立的联合优化模型,通过实例对比验证了模型的有效性,并利用遗传算法对决策变量进行优化,实例优化结果表明,该模型能够有效提高系统可用度,并能降低系统成本。最后,通过正交试验、回归分析等方法对模型进行了参数的灵敏度分析。     

不确定情形下在线多源多属性反向拍卖双边协商决策

针对现实中存在的带有协商交互的在线多源多属性反向拍卖(OMSMARA)情形,同时考虑到买卖(采供)双方面临的不同方面的不确定性,综合利用双层规划理论和模糊理论研究不确定情形下OMSMARA双边协商决策问题.首先,基于问题描述和适当假设,建立一个新的带有协商交互的模糊混合整数双层规划(FMIBLP)模型,并基于增广模糊最小最大决策方法进行模型的精确转化;其次,考虑到问题模型的特点以及粒子群算法(PSO)的优越性,提出基于修正PSO的双层分布迭代算法(PSO-BLDI)用于模型求解;然后,通过数值算例和对比分析展示所建模型的可行性以及所提出算法的有效性;最后,通过敏感性分析研究相关参数变化对模型求解结果的影响,进一步表明所提出模型的合理性与决策方法的有效性.     

基于GPR-EN时空混合模型的空气污染物浓度预测

针对现有的污染物浓度预测方法大多没有兼顾气象数据的时间和空间特征,导致预测精度大打折扣的问题,提出一种能够同时提取过程数据时间和空间特征的时空混合预测方法GPR-EN.首先,利用弹性网算法(EN)全面分析样本点和目标点的空间关联性,并进行时空数据重构,为预测模型提供最优的变量输入.其次,借助于高斯回归模型(GPR)的强...     

数据驱动下的动态柔性作业车间调度研究

柔性作业车间调度问题是一种典型的NP-Hard问题,在生产过程中,调度方案会因各种意外事件的发生而变化。针对柔性作业车间调度问题的实时性、动态性的特点,构建了基于数据驱动的柔性作业动态调度的数学模型。首先通过数据感知设备监测车间中发生的变化,实时传输到服务器上,然后根据车间生产状况所发生的变化,依据服务器上的调度规则重新调整调度方案。最后通过某制造企业的调度方案和车间环境变化时的调整方案,验证了基于数据驱动的实时动态调整调度方案的可行性和有效性。     

多源数据融合的无人机性能参数智能感知研究

无人机工作过程中会通过各类传感设备采集大量运行数据.数据中蕴含着无人机的重要运行参数,为了提升无人机参数分析的准确与可靠,针对无人机多源数据的时基、空基差异特性,提出了多源数据融合的参数智能感知方法.方法首先利用特征点、簇间距离与密度函数设计了多源数据度量集合,根据运行数据的似然估计以及高斯混合构造多源数据的融合方程及...     

基于卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路智能故障诊断方法

为解决ZPW-2000R型轨道电路故障智能自诊断问题,提出一种基于深度卷积神经网络的ZPW-2000R轨道电路故障诊断模型,输入微机存储的38个实时监测变量数据,可自动诊断包括轨道电路室内及室外设备的共29种故障类型,且故障诊断准确率可达96%。为轨道电路故障诊断提供了有效的智能化解决方案。