不确定环境下回收发动机拆卸调度方法

针对再制造系统中回收发动机的不确定因素,研究面向再制造拆卸的调度问题。首先为了减少再制造拆解过程中不确定因素的影响,采用模糊综合评价法进行了回收质量等级划分;然后采用双重模糊变量描述了回收发动机质量状况差异及拆解时间的不确定性,建立了基于双重模糊机会约束的再制造拆解车间生产调度问题模型;应用双重模糊模拟技术产生输入和输出数据,利用神经网络逼近模型的不确定函数,将训练后的神经网络嵌入遗传算法求出优化结果。通过仿真实例验证了该混合智能优化算法解决双重不确定拆卸调度问题的有效性和合理性。     

物联网环境下的机械产品管控一体智能装配系统建模

针对应用物联网技术对促进制造系统发展所具有的重要现实意义,以构建互联感知与智能高效的装配系统为目标,在分析物联网技术在机械产品装配系统应用模式的基础上,提出一种基于物联网技术的管控一体智能装配系统的概念。为解决物联网环境下的装配系统分析与优化问题,从机械产品装配过程角度出发,采用面向对象的赋时着色Petri网将系统抽象为由若干工艺关联、功能相互独立的装配单元或功能模块组成的对象集合,并根据每个模块及单元之间的工艺约束和逻辑关系,确定整个系统的消息传递网络,最终通过消息驱动实现单元与模块之间的通讯互联,并建立了物联网环境下的管控一体智能装配系统模型,其中知识规则赋予模型中决策变迁智能行为,主要用于消解模型中的令牌路由选择和系统死锁问题。以发动机拧紧工艺为例验证了模型的可行性与有效性。     

基于主成分分析的汽车操纵力舒适性分析与评价

以汽车操纵装置的操纵力舒适性客观定量评价为研究目标,运用主成分分析算法,采用加权主成分和价值函数,建立汽车整车操纵力舒适性评价模型。在此基础上,进一步通过多元线性回归分析建立了汽车整车操纵力舒适性与主成分之间的回归方程,实现了对汽车整车操纵力舒适性的预测与评价分析。     

基于SOV的机械产品装配过程质量因素耦合模型

为提高机械产品的装配精度,从而最终提高装配质量稳定性,提出了一种基于SOV理论的机械装配过程质量因素耦合模型.利用灰色关联分析法,识别机械装配过程中影响产品质量的因素,在此基础上,利用状态空间方程构建机械装配系统的误差传递模型,以实现质量影响因素耦合关系的定量分析,提高机械装配过程质量控制与优化策略的时效性.最后以HFUTIE-MES为应用实例,验证了上述方法的可行性和实用性.     

生产系统瓶颈指数及瓶颈漂移问题研究

从静态和动态两个方面分析生产系统中的瓶颈问题.在静态方面主要通过在瓶颈识别过程中引入订单延迟成本这一重要的绩效指标.在动态方面详细分析瓶颈漂移产生的原因及形成机理,并在此基础上提出相应的预测方案.     

基于损益云模型的制造车间重调度决策方法

针对制造车间重调度触发机制问题,建立了制造车间重调度损益函数,揭示了生产车间重调度过程损失及增益的变化规律.引入云理论测度重调度损益的不确定性,使用逆向云算法计算重调度增益云和损失云的数字特征,根据云形态预测重调度损益变化趋势.提出一种基于损益云模型的重调度决策方法以判断是否需要重调度,并利用最佳损益比甄选预调度方案以兼顾生产系统的稳定性和有效性.最后,通过实例验证了该方法的合理性和实用性.     

支持项目管理的权限管理方案

针对企业管理信息系统中以项目为驱动的管理模式,采用面向对象的方法,提出一种基于角色,支持项目管理的动态权限管理模型,实现了企业信息的安全管理,简化了管理信息系统对用户的授权管理.     

基于田口质量观的机械产品选配方法

为减少选配后的机械产品由于功能波动而造成的损失,将田口博士提出的质量损失函数运用到机械产品选配活动中。分析Artiles多变量损失函数的局限性,提出基于信噪比(sNR)的多元质量特性损失函数来定量表达零部件多个质量特性的损失权重及损失成本,以及把配合偏差的质量损失函数作为衡量配合精度的有效指标。在综合考虑机械产品多处配合精度与各零部件多元质量特性下,利用整数规划思想,建立面向选配的产品质量损失成本模型(P-QLC),在保证产品质量损失成本最小化的情况下,达到最优选配组合的目的。实例验证该方法的有效性。     

基于混合算法的内燃机曲柄连杆机构复合目标选配

在曲柄连杆机构的选配中,为实现在多种装配要求的条件下,对多对零部件同时进行选配,并使剩余的零部件数量最少的复合目标,以提高曲柄连杆机构各零部件的选配成功率和装配质量,建立了复合目标选配的目标函数,确定了约束条件。针对该组合优化问题的特殊性,对传统的基于遗传算法和模拟退火算法的混合算法进行了改进,提高了在初始种群产生阶段进行定向变异的方法,以提高初始种群的平均适应度;并设计了特定的编码方式、交叉运算和变异运算,建立了曲柄连杆机构的复合目标选配方法。最后对该方法进行了有效性验证。     

基于操纵力感知场的人机系统操纵舒适性度量方法研究

操纵舒适性度量是人机系统研究的一项重要内容。针对操纵舒适受多方面复杂因素的影响,难以准确、稳定地进行度量的问题,重点围绕人与机器二者的关系,构建人机系统操纵力感知场,将各影响因素以及相关的测评方法映射到场结构中进行归类分析。提取人、机接触应力和操纵者的肌肉应力作为场源核心参量,以同二者相对应的感知强度作为场强参量,利用史蒂文斯幂定律定量描述接触应力、肌肉应力与其对应的感知强度的映射关系,并以高斯势函数表征感知强度与舒适性之间的关系,最终依据操纵力感知场的分布特性,从局部和整体两方面实现操纵舒适性综合度量。应用该方法进行汽车刹车踏板操纵舒适性测评实验,实例分析结果表明,所得操纵舒适性指数与主观测评结果一致,该方法能够作为主观测评的有效补充,为人机系统操纵舒适性优化设计提供理论依据和数据支持。