面向建材装备集团制造的分布式多项目资源调度

针对建材装备集团项目执行过程中存在的项目内和项目间多类别资源协同共用现象,提出并行调度机制下考虑多类别资源转移时间和转移成本的分布式多项目资源调度问题,以最小化资源转移成本和项目执行工期为目标建立问题的数学模型.为改善进化算法在局部搜索能力方面的不足,提出将禁忌搜索与进化算法相结合,构造一种内嵌禁忌搜索寻优搜索的多目标混合进化算法,在保证算法全局搜索能力的前提下提升局部精确搜索能力.同时,考虑资源转移成本和时间对任务选取的影响,改进任务选择的优先权值,提出并行调度机制下资源转移冲突消解策略.数据实验表明,所提算法能够有效避免不合理的资源转移,在求解质量方面具有良好的性能.     

建材装备制造企业数字化管理平台设计与实现

针对建材装备制造企业产品制造过程中的信息化管理问题,在分析企业制造过程信息业务流程的基础上,构建了基于制作流、物料流和资金流的信息化管理三大主线,提出项目主导下的多层次视图进度监控模型和基于内控指标的资金流多级预警模型,并针对数字化管理平台下多主体制造过程的信息协同,给出了基于数据传输中间件的数据集成和基于权限与重构的流程重组等关键技术和实现方法。开发了针对建材装备制造企业的数字化管理平台并进行了工程应用,验证了方法的可行性。     

考虑模糊作业时间的再制造加工车间多目标调度方法

针对再制造加工过程中作业时间的不确定性以及现行车间调度问题中多目标并行的特点,以三角模糊数描述再制造加工车间作业时间的不确定性,建立以完工时间、加工成本、设备负载平衡和加工能耗为目标的再制造加工车间调度模型,并提出一种基于多种群协同进化的混合人工鱼群算法对模型进行求解.该算法采用多种群协同进化的思想提高单种群混合人工鱼群算法的搜索能力,并考虑对多目标再制造加工车间调度问题的适用性,最后以个体分散程度为指标更新Pareto解集中的最优解.仿真实验验证了所提出方法的可行性.     

考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划

针对废旧产品再生过程中常用的选择性拆卸规划方法无法全面考虑所有零部件再生收益的问题,提出了考虑不定拆卸程度的选择性异步并行拆卸序列规划方法。通过拆卸混合图表达产品零部件之间的连接关系和优先约束关系,在此基础上,以目标件逆向搜索出的最小必拆零件集合为拆卸程度下限,获取不同拆卸程度集合;以拆卸时间最小、拆卸利润最大为优化目标建立了数学模型,提出了一种改进的生物地理学优化算法进行求解优化;结合拆卸序列规划问题特点,设计了基于三层链表的编码方式,采用随机拓扑结构以提高算法的搜索能力;最后以机械臂与二级圆柱圆锥齿轮减速器为实例,验证了所提模型和方法的可行性和有效性。     

数字孪生净水厂运维管控一体化平台关键技术及应用

针对净水厂运维管控过程中信息透明度低、实时性差、缺乏精细化管控等问题,结合数字孪生五维模型,提出基于数字孪生的净水厂运维管控平台架构体系,并对数字孪生净水厂运维管控一体化平台关键技术进行了研究。提出数字孪生净水厂多源异构数据实时采集技术和多层次三维可视化监控模型,以解决三维可视化实时监控问题;提出基于云边协同的数字孪生净水厂控制架构以及基于“机理+智能”双模型驱动的净水厂工艺优化决策框架,并对供取水量预测、加药优化、泵组优化、设备预防性维护等模型进行了探索。最后,设计开发了净水厂运维管控一体化平台,验证了所提模型和方法的有效性,为数字孪生净水厂的实现提供了一定的参考。     

基于GA和SolidWorks的斜齿轮参数优化与建模

介绍了一种基于遗传算法的斜齿轮参数优化方法,利用VB语言在SolidWorks环境下实现斜齿轮的参数优化及参数化设计,可针对斜齿轮实际工况条件快速建立优化模型,同时结合数据库技术实现相关参数的自动选择,节约优化建模时间。     

考虑碳限额的制造/再制造混合系统生产优化决策

针对属性权重部分未知且专家权重完全未知的多粒度语言大群体决策问题,提出一种基于云模型的决策方法.首先,构建一种基于信任关系的专家权重求解模型来计算专家权重;其次,将多粒度语言转换为云模型并进行聚类;然后,构建一致性优化模型来求解属性权重,从而得到各个方案的综合评价值并对方案进行排序.所构造的专家赋权模型可以有效解决大群体决策过程中决策人数众多、无法客观给出专家权重信息的问题,而且通过定义的直觉信任函数,还可以对专家之间的信任关系进行刻画,充分挖掘专家之间的信息;将多粒度语言转换为云模型,可以有效刻画语言信息的模糊性和随机性,从而避免信息的丢失和失真.     

基于LSTM-ES-RVM的滚动轴承剩余寿命预测方法

为解决滚动轴承在寿命预测时精度不高，且性能退化趋势及波动范围难以预测等问题，提出了基于LSTM-ES-RVM的滚动轴承剩余寿命预测方法。在无先验知识或人工经验的干扰下，利用长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络直接对频率数据进行特征提取，构建退化过程的初步健康指标（Health Indicator,HI）；为了消除HI曲线的局部剧烈振荡，提出了带斜率的极端拐点（Extreme Inflection Point with a Slope,ES）模型改善其整体单调性；使用相关向量机（Relevance Vector Machine,RVM）模型对HI曲线进行趋势预测，实现了滚动轴承的剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测。实验结果表明，所提方法相较于对比方法具有较好的预测精度。     

净水厂数字孪生模型构建方法研究与实践

为解决净水厂数字孪生模型构建问题，基于数字孪生五维模型，结合净水厂全流程工艺要求提出全要素数字孪生模型构建方法。通过净水厂多层次多尺度数字孪生几何模型，对净水厂全要素及其关系进行数字化呈现；通过标识解析、数据采集、语义描述和有限状态机行为搭建净水厂数字孪生信息模型，实现物理世界与数字空间的虚实映射和数字化表达；通过“机理+智能”混合驱动搭建净水厂数字孪生决策模型，对净水厂的运行机理和规律进行刻画。基于所提理论和方法设计开发了数字孪生净水厂运维管控一体化平台，为构建净水厂数字孪生模型提供了参考。