产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解

为解决项目网络计划中产品开发方案的时间、成本、质量的不确定优化问题,在模糊机会约束规划的框架下分别建立了基于关键路线的项目周期优化模型、基于资源使用的项目周期-成本优化模型和基于质量功能展开(QFD)的产品周期-质量优化模型,在此基础上构建了项目周期-成本-质量多目标优化模型;在使用模糊模拟技术处理3个目标函数约束的过程中,构建了一个基于遗憾度的适应度函数,然后利用离散微粒群算法对多目标优化模型进行求解.最后,以滚珠丝杆副产品开发项目的方案优化为例验证了文中模型的合理性和算法的有效性;实验结果表明,周期-成本-质量多目标优化模型的求解得到的方案能够取得时间、成本和质量的平衡优化,为产品开发项目的规划提供了定量、可靠的决策依据.     

制造资源混合粒度优化组合方案求解技术

为实现对云请求端制造需求的快速响应并提供最理想的制造云,在定义制造云服务(manufacturing cloudservice,MCS)的基础上,提出了MCS混合粒度动态优化组合方法.通过对制造服务需求的解析,将MCS按照粒度从大到小的顺序进行匹配,实现了云池资源的初次过滤;然后构建基于总服务成本、服务质量和交易期的制造云多目标优化数学模型,并引入Epsilon-SPEA2优化算法对该优化问题进行求解,从而快速高效地获得Pareto最优解;采用基于改进优劣解距离(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的动态多属性决策方法对Pareto最优解所代表的互为非支配的MCS组合方案进行评价排序,筛选出最优的MCS组合方案.最后结合某区域模具公司群所能提供的制造服务以及相应历史数据,依据客户需求进行MCS的动态优化组合仿真,验证了文中方法的可行性和实用性.     

基于粗糙核聚类的模块化产品方案求解

利用核函数将产品的零部件样本映射至希尔伯特空间内,使零部件样本的差异性"放大",从而提高产品模块划分过程的鲁棒性.利用粗糙集对希尔伯特空间内的零部件样本进行初步分类,获得产品的模块数量和每个模块内零部件组成的上近似集合与下近似集合.构建模块间耦合度、加工装配复杂度和变型设计复杂度3个目标函数,利用改进的非支配排序遗传算法(NSGA)进行求解进而获得最优的模块划分方案.以大型空分设备的模块划分作为实例,对该方法进行检验.数值仿真结果表明了该方法的有效性和可行性.     

基于联结语义的概念结构建模方法研究

针对零件结构中几何元素与附着于几何元素之上的设计意图的统一表示问题，提出了基于联结语义的概念结构建模方法.该方法在零件概念结构抽象和分解的基础上，以更符合设计者表达习惯的语义形式简洁地表示零件结构间的约束关系.分析了在结构设计过程中的联结语义及其蕴涵的约束信息，建立了联结语义的约束规则集描述方法.采用联结语义关联图给出了面向概念设计的零件结构模型，实现了结构联结约束信息的抽象表达.实例研究结果表明，该建模方法使设计者可以更直观、自然地在高层次的语义层表达产品设计信息，实现工程语义的形式化表述.     

基于相似性的产品模块构建方法及其应用

应用数量积法确定零部件之间的交互关系，利用传递闭包法生成相似零部件动态聚类过程，通过确定合理的置信水平构建出产品模块．结合注塑机产品的计算机辅助配置设计，给出了该方法在构建注塑机产品模块中的实际应用，说明其具有较强的适用性和有效性．     

一种基于符号的产品设计单元重用技术

将符号学方法与产品设计的历史与过程相结合，借助符号单元所具有的形状载体作用及其富有的高层次工程语义来实现产品模型的高层功能描述与低层几何表示的统一，给出了基于符号的产品设计单元表示和符号单元的层次划分，并在此基础上提出了面向可重用的4种常见符号单元演变类型，通过符号单元的演变辅助设计概念的重用和扩展，实现符号单元重用与产品设计过程的结合，给出了基于符号单元重用的产品设计过程模型。     

面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别

为了解决工业机器人视觉伺服中轮廓曲线角点识别效率低进而影响实时定位准确性的问题,提出面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别算法. 建立基于Freeman链码的机械爪轮廓曲线编码模型,利用差别码对机械爪轮廓曲线的角度变化特征进行统一编码建模. 通过基于差别码和卷积系数的卷积运算,对差别码进行局部非线性加权,计算机械爪轮廓曲线上各点的曲度精确量化辨识机械爪角点. 基于候选角点阈值、点的最远领域间隔和局部范围最多点数进行获选角点的初步选取. 采用平面轮廓曲线毛刺过滤筛选误识角点,实现机械爪角点的精确识别,为视觉伺服中实时定位提供可靠的位置信息. 通过与已有平面轮廓曲线角点识别算法对比,验证本研究所提方法的准确性和高效性,提取角点过程具有较强的鲁棒性.     

面向寿命终结阶段的机械产品设计绿色多准则优化

针对机械产品设计过程中通常考虑产品寿命终结阶段(End-of-life,EOL)报废处理过程的可拆卸性、再制造性、环保性等单个绿色质量因素影响,导致机械产品的回收拆解中可重用、回收零部件由于拆解过程费事、费力、经济性差无法回收重用或因回收重用价值不大导致零部件被直接废弃,造成严重的环境污染.从回收拆解作业效率、回收拆解...     

基于有限元分析的夹具针杆精度控制

以某机电耦合的宝石加工专用装备的夹具针杆为例,建立了宝石加工过程中磨削力的计算公式和夹具针杆的载荷模型,采用有限元法进行受力分析,得出夹具针杆的支撑点对针杆的挠度影响,通过选取适当的支撑点位置来控制宝石加工装备的加工精度,为提高宝石加工专用装备的精度提供了一种有效的方法。     

集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测

针对轴件表面缺陷分析过程中存在小样本和实时检测效率低的问题,提出一种集成迁移学习的轴件表面缺陷实时检测方法。首先通过相似领域图片的迁移学习,减少对人工大规模标注数据的经验性依赖,采用主成分分析法完成表面缺陷的降维和关键特征向量提取,建立轴件表面缺陷的特征空间,并利用空间位置求解迁移学习的源领域,降低领域间距离度量的复杂度;其次通过训练源领域图片的特征提取器,将特征提取器的网络权值迁移至YOLO V3目标检测模型中,完成相似领域的知识迁移,建立高速生产状态下的轴件表面缺陷实时检测模型。试验表明,该方法在轴件生产现场的实时检测中具有较高的准确度和鲁棒性,集成后的算法模型各类缺陷正检率达97%以上,平均精度均值的方差值缩小近3倍。