基于计算机图像处理的冲压床保护技术研究

本文用图像处理方法对冲压床保护技术进行了比较深入的研究。从两种角度对其进行了分析：对未带手套的手与工件的识别，采用了HSI颜色系统并利用了模糊技术进行处理；对带手套的手与工件的识别，利用了图像纹理形成的灰度共生矩阵并提取其特征参数来进行识别。实验结果表明：该方法能有效地区分手和工件，达到了预期目标，结果是可以接受的，为下一步进行有效的控制提供了依据。     

基于遗传元胞机的多态性作业车间布局建模

针对多态性作业车间布局问题,根据车间物流关系和二维空间约束条件,构建车间元胞机框架模型,并且引入遗传算法优化模型当中的自组织演化规则,最终建立多态性作业车间布局遗传元胞机模型.采用系统布置设计方法求取布局方案的初始解,在保证初始解有效性的基础上提高算法的寻优速度和精度,以物料搬运费用最小、车间面积利用率和设备平均利用率最大为模型多目标函数.通过实例验证了遗传元胞机模型求解多态性作业车间布局的可行性与实用性.     

订单不确定下双资源约束多装配线鲁棒调度

考虑生产过程中的订单不确定等因素,建立了以最大化交付满意度、最大化装配线平衡率及最小化完工时间跨度为目标的鲁棒调度模型,基于差分进化算法和粒子群算法提出了对模型进行求解的混合优化算法,并通过算例验证了混合优化算法求解该鲁棒调度模型的可行性和有效性。最后综合分析PTCN公司二厂多装配线生产车间的实际生产情况,将所建立的鲁棒调度模型和提出的混合优化算法应用于实际的多装配线生产过程,获得了较优的调度结果。     

基于元胞机的大型机械构件生产车间柔性调度求解

运用元胞自动机求解大型机械构件生产车间柔性调度问题.根据大型机械构件生产车间作业 调度的特点, 建立基于由工位元胞、缓存元胞、工件粒子及自组织演化规则即作业调度规则构成的 元胞自动机的柔性调度仿真模型.演化规则包括工位选择规则、工件排序规则和任务触发规则.设 计各规则的程序图, 通过算例说明模型的演化过程中元胞及粒子的状态属性值的变化过程.以某大 型燃气轮机部件生产车间为背景, 通过仿真模型求解某月镗铣区的作业调度方案, 比较现实方案, 验证元胞机在求解大型机械构件生产车间柔性调度问题中的有效性.     

基于模糊算法的苹果无损分拣技术研究

主要对苹果分拣技术进行了研究，并给出了苹果分拣系统的结构。由于苹果的好坏主要由苹果的大小、形状和成熟度决定；该分拣系统有三个输入参数即大小、形状和成熟度，其三个特征参数的提取应用了数字图像处理技术；一个输出变量即苹果等级分类，分别标为A、B、C三类。以三个特征参数为输入，根据模糊控制算法，最终得到苹果的等级分类。实验结果表明：该方法能较好地区分苹果的好坏，达到预期的目标，结果是可以接受的。     

注塑车间集成单元布局智能建模与关联优化

针对注塑车间设备布局、原料区布局、模具摆放区布局和物流运送路线现状,提出注塑车间布 局基本原则,优化传统单元系统布局,合并单元构建和单元内布局过程,关联生产计划变动影响,建 立注塑车间单元构建与单元内布局集成设计模型,建立注塑车间单元系统布局与关联优化集成模 型．针对多变量、多约束和非线性的特点,以单元内物料搬运、单元内模具搬运、单元间物料搬运以 及单元间模具搬运等成本为布局模型多目标函数,以单元间物流费用、车间面积利用率和关联控制 系数ＡＣＣ等为关联模型多目标函数,分别设计出结构化染色体多变异策略、实数编码多点交叉等 遗传算法,并对模型进行求解．通过典型的注塑车间布局实例,验证模型和算法的实用性和可靠性．     

水果无损分拣技术研究

主要对苹果分拣技术进行了比较深入的研究，给出r苹果分拣系统的结卡勾。应用数字图像处理技术得到该分拣系统的三个输入参数，即大小、形状和成熟度；应用模糊控制理论，构造r用于判断等级分类的隶属函数，从而实现了苹果的等级分类：分别标为A、B、C三类。实验结果表明：该方法能有效地区分苹果的好坏，达到了预期目标。     

大型捣固装煤车捣固机机架的优化及疲劳分析

针对某大型捣固装煤车捣固机设计技术的吸收问题,在提锤和落锤工况下,对某6.25 m大型捣固装煤车的捣固机机架进行了分析,对捣固机机架的尺寸优化与疲劳分析的方法进行了归纳,提出了一种基于多体动力学与有限元法的研究方法。通过建立捣固机的动力学模型,并运用动力学仿真校验模型,得出了轴承座的力-时间曲线;采用有限元方法对捣固机机架进行了尺寸优化与强度分析,得到了机架的尺寸优化结果,并确定了机架在捣固锤提升与落下工况下的最大位移、最大应力;最后采用有限元方法,对尺寸优化后的捣固机机架进行了疲劳分析。研究结果表明:重新正向设计优化后的捣固机机架减重明显,在满足使用要求的前提下能有效提高捣固装煤车的经济性。     

考虑布局熵的多态性车间布局稳健优化模型与算法

为满足大规模定制和产业集群下多品种、小批量的市场需求和订单动态波动的客户需求以及车间低成本、高稳健性的布局要求,设计了以单位面积布置成本、单位产品物流成本和布局熵为优化指标的多目标布局优化模型。提出了基于Pareto优化的聚类并行多目标遗传算法,引入模糊C-均值聚类算法以提高Pareto解集分布的多样性与均匀性,设计了多元胞差分进化重插入操作与基于“精英策略”的移民操作,增强了算法全局与局部搜索能力,有效避免了早熟现象。通过典型算例对比,验证了模型和算法的有效性;同时在企业布局实例应用中,获得了既能满足低成本又能将布局熵值控制在理想范围内的车间布局方案,表明模型具有良好的实用性。     

基于改进蛙跳算法的可重构装配线调度研究

提出了一种改进蛙跳算法,该算法综合运用了ＳＰＶ规则编码、启发式算法和随机方式初始 化、自适应小生境的精英解集维护、结合粒子群算法中的粒子更新策略的局部搜索．通过该算法来 解决可重构装配线调度中的三个主要影响因素,即最小重构装配线成本、最小零部件需求变化率、 最小延误工作量构成的调度模型．实例仿真表明,该算法具有比其他相关算法有更高的求解质量．