基于FLEXSIM的流水线生产物流优化

在根据生产物流的特点及其仿真技术的功能,提出了生产物流仿真优化的两个重要问题,阐明了利用FLEXSIM软件对流水线生产物流仿真优化的方法,并利用一个工厂四条流水线生产物流进行仿真优化的例子,说明了基于FLEXSIM软件对流水线生产物流优化过程.     

磁控溅射制备内燃机用Ti600合金表面CrN/NbN涂层的性能表征分析北大核心CSCD

为了提高内燃机用Ti600合金表面性能,通过脉冲磁控溅射的方式在其表面制备CrN/NbN涂层,分析了涂层组织结构与电压、占空比的关系。研究结果表明:在CrN/NbN涂层内形成了许多柱状外形的组织成分,并且当占空比以及电压提高后,形成了致密度更大的CrN/NbN涂层。厚度随着占空比和电压的增加表现出明显的增加规律,在占空比10μs和电压400 V时,涂层厚度最大值12μm左右。随着占空比和电压的增加,硬度和弹性模量均表现出单调增加。在占空比10μs和电压400 V时,涂层硬度和弹性模量达到最大值,分别为35.6和31.7 GPa。随着占空比增加,残余应力表现出单调减小;随着电压的增加,残余应力表现出先减小后增加,最小值发生在电压380 V时。各涂层试样都产生了具有完整结构的压痕,没有发生膜与基体剥离的情况。随着占空比和电压进一步增大,在试样的压痕边缘部位产生环状分布的裂纹。     

基于CNN-LSTM的机床滚动轴承性能退化趋势和寿命预测

滚动轴承作为机床主轴的关键部件,其剩余寿命预测直接决定着整机设备的剩余寿命。若不能及时地预知滚动轴承的健康状态或损伤情况,不仅会影响维修策略的制定,还会造成级联故障,易造成机床灾难性的事故。针对大数据下滚动轴承振动信号的自适应故障特征提取和智能诊断问题,构建卷积神经网络和长短期记忆网络（CNN-LSTM）相结合的寿命预测模型,它可以避免人工参与的影响,实现网络的互补优势。对滚动轴承的退化状态以及剩余寿命进行预测,并与卷积神经网络（CNN）、长短时记忆神经网络（LSTM）进行对比实验。结果表明：所提方法CNN-LSTM有着较高的预测准确度。     

基于多模态集成卷积神经网络的数控机床齿轮箱故障诊断

针对数控机床齿轮箱在实际工作环境中负载多变且噪声干扰大、传统神经网络难以充分提取信号中的故障特征等问题,提出一种多模态集成卷积神经网络（MECNN）用于数控机床齿轮箱故障诊断。该方法将多模态融合技术与多个卷积神经网络结合,利用快速傅里叶变换方法将时域信号转换成频域信号;利用时域信号和频域信号对2个卷积神经网络进行训练,使模型能够分别从时域和频域2个角度提取特征,再将浅层特征融合;最后,将融合后的特征输入到卷积神经网络中进行故障特征的深度挖掘,并进行故障诊断。使用东南大学的齿轮箱数据集进行验证,设计了2种特征融合的方法并进行了对比。实验结果表明：在噪声下,MECNN模型用于故障诊断的准确性和鲁棒性均优于单一的时域CNN和频域CNN。     

Conform连续挤压铝扁管生产线的瓶颈工序优化

提高Conform连续挤压铝扁管生产线的工作效率，降低生产成本，关键问题在于提高挤压模具的使用寿命。挤压模具是该生产线的瓶颈工序，本文从模具的材质选择、热处理工艺、表面处理工艺、模具结构的优化设计、模具制造中的加工质量、挤压工艺、模具的科学使用及管理等方面做了剖析，并有针对性地提出切实可行的对策，对Conform连续挤压铝扁管生产线进行了优化设计。     

基于仿真技术的生产系统构建方法研究

分析了构建生产系统中引入仿真技术的必要性,提出了运用仿真途径构建生产系统的方法;并利用扩展随机高级判断Petri网（ESHLEP—N）建立了离散事件系统模型,并使用Flexsim仿真系统软件工具对某离散制造系统进行了三维建模,分析了生产系统的运行状态,为系统构建方案的可行性论证提供了依据。     

基于信息熵的煤炭运输通道建设规模研究

将信息熵理论引入我国煤炭运输通道建设规模研究中,使用建设规模信息熵和均衡度等指标,衡量煤炭运输通道建设规模状态及合理性.利用1986～2008年年固定资产投资数据,计算了我国煤炭运输通道建设规模信息熵,并尝试通过分析该熵值演变特征对我国煤炭运输通道的建设规模进行定量评价.