CIMS的推广应用及产业化

“走出厂门便是国际市场”,因此世界各国的制造业都在寻求各种新的生产管理模式和技术,以便在市场竞争中做到上市快(T),质量好(Q),成本低(C)和服务好(S)。在我国高技术发展计划(863计划)中将CIMS列为一个主题。至今在研究、攻关以及应用工程方面取得了重大进展,为我国传统产业的振兴带来了新的曙光。为使大家更好地了解和应用CIMS,本刊组织了CIMS专题,本组专题由清华大学工程中心供稿。去年11月份美国制造工程杂志介绍中国CIMS工程时第一句话是“从清华大学的工程中心可以看到中国作为工业强国将出现在世界舞台上。”     

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     

柔性制造系统（FMS）的一种建模方法及最优控制策略

本文针对ＦＭＳ的调度问题，考虑到多台机器、机器不可靠及缓冲库容量有限等特点，在满负载平衡的条件下，建立了一种近似的布朗网络模型，然后基于求解这个模型的最优控制问题而得到的最优队长和最优空闲时间，提出了一种最优控制策略，包括排序策略和输入控制策略。因为不涉及随机变量的分布类型，所以本文的方法适用于一般的ＦＭＳ。     

染整车间染缸优化调度算法研究

根据制衣企业染整车间实际需求,建立了染缸加工的调度模型。该模型与传统调度模型不同,它既考虑了小作业的合并,也考虑了大作业的拆分,并在最小化总拖期的同时提高了染缸利用率。改进了已有的启发式算法,使之能够求解本问题,同时提出了一种新的启发式算法。利用某制衣企业染整车间实际生产数据,测试和分析了所提算法的可行性,结果表明新启发式算法既能减小作业总拖期,还可有效提高染缸利用率。     

固定采购成本与最小采购量约束下的周期库存

对最低采购量约束下带有固定采购成本的随机库存模型进行了分析．当约束作用在单周期或双周期下，得到了最优库存控制策略，并给出求解方法．当约束作用在多周期下，问题性质复杂，难以得到最优解，给出了利用进化计算与BP神经网络结合寻找多周期问题近优解的方法，有效降低了计算复杂度．仿真实例表明使用该方法的误差很小．     

A constraint satisfaction neural network and heuristic combined approach for concurrent activities scheduling

Scheduling activities in concurrent product development process is of great sig-nificance to shorten developements lead time and minimize the cost.Moreover,it can eliminate the unnecessary redesign periods and guarantee that serial activities can be executed as concurrently as possible,This paper presents a constraint satisfaction neural network and heuristic combined approach for concurrent activities scheduling.In the combined approack,the neural network is used to obtain a feasible starting time of all the activities based on sequence constraints ,the heuristic algorithm is used to obtain a feasible solution of the scheduling problem based on resource constrainsts.The feasible scheduling solution is obtained by a gradient optimization function .Sim-ulations have shown that the proposed combined approach is efficient and fasible with respect to concurrent activities scheduling.     

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．     

一般客户/服务器系统的负载分析

一般客户／服务器系统的负载分析金尊和吴澄王然（清华大学自动化系国家ＣＩＭＳ－ＥＲＣ北京１０００８４）关键词客户／服务器，系统建模，马尔科夫过程，排队网络．１）国家自然科学基金资助项目．收稿日期１９９５－０５－０２１系统描述目前，有关客户／服务器系统分...