电热小家电材料的绿色性评价和选择方法

绿色制造是社会可持续发展的重要保障,绿色材料是绿色制造中不可或缺的一部分.针对电热家电材料选择的不确定性和主观性,提出了一种包含绿色性评价和基于绿色性材料选择的混合多标准决策问题解决方法PGT(a hybrid PIV contain GPMBWM and TFMN),该方法包含了对材料进行选择的邻近指数值法和对评价标准的权重进行计算的基于最优最劣的目标编程模型法,并在构建多标准决策方法模型中使用梯形模糊多数代替对定性属性的摇述.随后将PGT法应用于现有电饭煲内胆材料选择中,应用包含三个阶段,首先根据内胆材料的选择标准进行材料的初步评价和选择,随后对选择的内胆材料的绿色性能进行评估,最后结合材料的绿色性评估结果对内胆材料再次进行评价和选择,结果表明不锈钢材料绿色性最佳.     

基于改进遗传算法的自动导引小车动态路径规划及其实现

针对传统遗传算法求解自动导引小车动态路径规划易早熟的缺点,提出一种改进遗传算法的自动导引小车动态路径规划算法,针对传统变异算子缺少启发式规则导致变异产生优质解的概率较低和算法早熟的缺陷,基于相连的路径片段组成的三角形建立使路径缩短的启发式变异规则,并提出路径微调算法;为了提高路径的光滑程度便于自动导引小车行驶,提出路径光滑处理算法;为了增加改进遗传算法的局部寻优能力,对每一代的最优解进行模拟退火操作;并且基于MATLAB GUI开发工具开发出自动导引小车动态路径规划仿真平台,以证明所改进遗传算法求解自动导引小车动态路径规划问题的有效性。     

嵌入正交权值神经网络在摄像机内外参数标定中的应用

针对机器视觉在某些应用场合对摄像机内外参数的需要,提出了一种基于内嵌正交权值矩阵神经网络的摄像机标定方法.首先,使设计的神经网络的权值分别与摄像机的外参数和内参数相对应,即使得所设计的神经网络与摄像机的物理模型一致.正交权值矩阵的生成在迭代中相当于遗传算法的上一次变异,系统的性能指标为由网络输出组成的矢量与对应特征点投...     

基于可靠性可信性分析的云制造服务组合优化

针对不稳定的制造实体可靠性和服务信誉给新时代制造带来的影响,分析了云制造服务可靠性和可信性,将服务可靠度和可信度、组合复杂度和协同度与执行时间和费用相结合,构建了一种新的服务质量(QoS)评价模型;并通过加权相对偏差评价服务组合性能,提出一种熵增强粒子群优化算法(EEPSO),再引入正态云以提高算法前期全局搜索能力和后期局部寻优精度.以举升装配机器人制造任务为例,验证了优化模型有效性和EEP-SO算法可行性.结果表明,与标准遗传算法(SGA)、混合布谷鸟算法(CSBHC)、粒子群优化算法(PSO)、云熵遗传算法(CEGA)这4种算法相比,EEPSO具有更快收敛速度和更好综合性能.     

加工过程的智能控制方法现状及展望

切削过程恒力控制对于提高生产率、保证加工精度和提高刀具寿命具有重要作用.文章对国内外近20年恒切削力加工过程智能控制的研究现状作了回顾,尤其着重模糊控制及神经网络控制等控制方法在恒切削力加工过程控制中的应用,总结了加工过程智能控制在实际工业应用较少的原因及存在的问题.简单介绍了STEP-NC环境下加工过程智能控制的应用,并对将来的研究工作做了展望.     

基于神经网络的麻花钻圆度误差的检测

麻花钻圆度误差检测时,首先采用万能工具显微镜测出其棱边投影采样点的坐标,然后将神经网络算法引入到相关的数据处理中来,以拟合出其棱边投影的椭圆表达式系数.在神经网络训练时,以钻头棱边投影的坐标及常数1作为网络的3路输入,性能指标为该网络输出与常数1的差值的平方;根据负梯度下降法来调整隐层神经元与输出神经元之间以及输入神经...     

基于面向对象遗传算法的柔性车间调度研究

针对柔性车间作业调度问题,基于面向对象思想设计了一种遗传算法。该算法将实际操作封装成基因类,工件封装成工件类,机床封装成机床类,调度方案封装成染色体类,基于堆栈思想设计了染色体的创建方式,提出了全新的染色体解码方式及变异方式。通过仿真实例证明了该算法的有效性和实用性。     

基于队列时延检测的链路可用带宽流量调度方法

为有效提高链路带宽资源的利用率和减小数据传输时延,首先分析了链路中数据传输时延的特点,提出一种基于队列时延检测的链路可用带宽流量调度方法,该方法研究了在调度流量与可用带宽之间在各种不同情况下的数据传输时延变化趋势,保证了该方法较好的全局完整性。通过仿真实验证明,该方法有较好的流量调度能力,能有效地控制各链路的流量,改善链路时间响应特性和提高链路带宽利用率。     

基于熵增强混沌遗传算法的柔性作业车间调度

为使企业获得最优综合调度质量的车间调度方案,研究了多目标柔性作业车间调度数学模型及其求解算法,建立了基于最大完工时间、最大机器负荷差、机器总负荷和调度复杂度4个调度质量指标的多目标柔性作业车间调度问题模型(MFJSP),提出熵增强混沌遗传算法(ECGA)求解该模型,应用伯努利混沌映射公式改进算法选择操作,用高斯云模型改进变异算子和交叉算子,提高算法的全局寻优能力和搜索效率。根据计算的交叉概率和变异概率执行切牌式交叉操作和两基因片段式变异操作提高种群基因的多样性。以M8J12P3调度问题为例验证了MFJSP模型和ECGA算法的有效性。结果表明,与SGA、PSO和ABC相比,ECGA具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力,有助于企业提高生产效率和降低成本。     

误差平方与信息熵指标在加工过程模糊控制中的性能比较

误差平方积分性能指标着重权衡大的误差,较少考虑小的误差,其选择性不是很理想。为了改善误差平方积分性能指标的不足,提出采用信息熵为性能指标,通过计算机仿真比较误差平方与信息熵性能指标在加工过程模糊控制中的应用,仿真表明熵性能指标能够综合评价控制系统的动、静态性能。