数字化制模新技术

数字化制模技术是将三维CAD模型直接转化成为铸造用模的新技术。文中介绍了华中科技大学开发的HRP系列数字化制模技术的原理及制模工艺。与传统制模方法相比 ,具有制模速度快、精度高、质量好、价格便宜等优点。文中还以制作轿车制动器卡钳体模样、搅拌叶片模样、蜗壳凸样为例说明了运用数字化制模新技术的优点     

制造系统的建模,控制与性能评估

制造系统的建模、控制与性能评估吴澄，喻明（清华大学自动化系，北京．１０００８４）１制造系统的特点因为其实际的经济价值和理论上的研究价值，制造系统的有关建模、控制和性能评估等问题日益受到广泛的关注．制造系统的特点可归纳为以下六个方面（Ｇｅｒｓｈｗｉｎ，...     

粉末烧结激光快速成形数字化制模技术及应用

快速成形技术是将三维CAD模型直接转化成为铸造用模的新技术。介绍了粉末烧结激光快速成形数字化制模的原理，探讨了在产品开发设计、精密铸造用蜡模、精密铸造用砂型、直接烧结金属零件和模具等方面的应用。与传统制模方法相比，具有速度快、精度高、价格便宜等优点。     

复杂产品开发项目调度问题的模糊优化算法

对具有不确定时间参数的复杂产品开发项目调度问题,提出一种有效的模糊优化调度算法-基于预测的模糊BoP项目调度算法.首先,用模糊数表示不确定的时间参数,并构造相应的模糊数运算方法,对适合于确定性调度问题的BoP算法进行扩展,使其能处理模糊性时间参数.其次,修正了BoP算法中子项目调度方法,提高了算法的调度性能,降低了计算复杂度.大量的数值仿真实验表明,与基于启发式规则的调度算法相比,模糊BoP算法更适合于具有不确定时间参数的复杂产品开发项目调度问题.     

动态定价策略下的精确库存成本建模与优化

提出一种更接近实际的需求率公式,在式中同时考虑了价格和出厂时间对客户需求率的影响.基于新的需求率公式,建立了动态定价策略下的精确库存持有成本模型和库存商品的利润函数.注意到利润函数的复杂性,使用遗传算法分析了利润函数的性质,得出最优定价时间、定价价格和最大利润的关系,并分析了库存持有成本变化和消费者购买欲望变化对各定价参数的影响.     

解决并行多机提前/拖后调度问题的混合遗传算法方法

研究了带有公共交货期的并行多机提前/拖后调度问题.提出了一种混合遗传算法 方法,以便于确定公共交货期和每台机器上加工的任务代号及其加工顺序,即找到一个最优 公共交货期和最优调度,使加工完所有任务后交货期安排的成本、提前交货成本和拖后交货 成本的总和最小.数值计算结果表明了该混合遗传算法优于启发式算法,并能适用于较大规 模并行多机提前/拖后调度问题.算法计算量小,鲁棒性强.     

面向Web关联规则挖掘的快速Apriori算法

本文通过对Web日志的处理,应用关联规则方法对用户访问行为进行挖掘,来发现资源间的关联性.通过对Apriori方法的分析,运用对事务集和候选项目集有效约减的方法,提出了基于Apriori算法的改进的快速Web资源关联规则挖掘算法FApriori方法.通过对KDDcup2000数据的验证,证明算法的有效性和正确性.     

基于资源约束的并行活动优化调度方法

针对并行产品开发过程,提出了一种基资源约束的优化调度算法,首先给出了并行活动的三个定义,提出了一个使算法能够实现优化调度的综合函数,并研究了并行工程中的两个关键问题－－角色分配和反馈修改,仿真实例表明了算法的可行性。     

基于模块化模糊子系统的分层模糊神经网络

提出一种基于模块化模糊子系统的分层模糊神经网络，该分层模糊神经网络基于高斯隶属函数，且功能上等价于一个TSK模糊系统，这种分层神经网络在保留了传统模糊神经网络很多优点的同时有效地抑制了“维数灾”问题,而且在模糊子系统中模糊规则的激活强度有所提高，仿真试验结果表明。该方法能获得更为简洁有效的模糊规则集。     

多支撑向量网络研究

基于任务分解的策略，提出多支撑向量网络算法．由于每个子网络只完成相应的子任务，因而多支撑向量网络可以解决更为复杂的学习任务．同时整个系统更容易理解和修正并且具有更好的系统性能．仿真试验结果表明该方法是有效的．