基于分布估计—蚁群混合算法的柔性作业车间调度方法研究

针对柔性作业车间调度问题,对其优化方法进行了研究,建立了多目标柔性作业车间调度问题的函数模型,提出了分布估计—蚁群混合算法。该算法首先采用分布估计算法快速得到了全局较优解,然后通过选择部分较优解对蚁群算法信息素初始化进行了改进,最后利用蚁群算法正反馈机制快速寻找到了全局最优解;在改进的分布估计算法中,结合了多种方法进行机器选择和工序排序的初始化,给出了相应概率模型和种群更新方式;在改进的蚁群算法中,通过建立两个路径节点集合进行了状态转移规则的描述,并对信息素更新机制进行了分阶段局部更新和全局更新,有利于蚁群算法快速收敛到全局最优解;通过两个柔性作业车间调度实例进行了仿真分析以及和其他算法的对比。研究结果表明:分布估计—蚁群混合算法在求解柔性作业车间调度问题具有较好优化效果和高效求解能力。     

面向大批量定制的MTM在装配线上的应用研究

针对装配线生产效率较低的问题,对产品的生产方式、作业人员动作、工时分析方法等方面进行了研究。在标准化作业过程中应用MTM法对制定标准工时与提高生产效率进行了归纳,提出了一种基于大批量定制的MTM在装配线上的应用的方法,利用"方法-时间-测量-通用系统"(MTM-UAS)方法对装配线进行了动作分析,根据客户订单要求进行了产品方案设计,选择通用零部件,用MTM-UAS方法对通用部件的组装动作进行了分析,将分析出的时间组合作为模块存储在模块库中,利用可重用模块计算了标准工时,制定了作业指导书。研究结果表明:该方法节约了工时分析时间,提高了动作时间分析的效率和产品生产效率,既满足了客户对产品的个性化需求,也提高了产品的响应速度。     

语义推理驱动的协同装配技术

为提高协同装配智能型和自动化程度,提出了语义推理驱动的智能装配技术.通过定义装配端口,建立装配元件之间连接关系的高级抽象表达;通过三维语义标注,构建产品三维形体与语义内容的关联,由此构建面向装配的产品本体模型.通过建立语义推理规则库及端口坐标系,实现装配连接关系的自动推理,并自动创建元件之间的配合操作关系.开发了基于自由度分析的三维约束求解引擎,基于推理结果自动求解变换矩阵,最终实现元件的自动装配.开发了智能协同装配原型系统并进行了试验,结果验证了该方法的有效性.     

基于FTA-FMEA和威布尔分布改进法的巧克力生产设备维护方法研究

针对巧克力食品制造企业生产线设备维护体系不健全、设备管理效率低等缺点,建立了基于故障树分析法(fault tree analysis,FTA)、失效模式和影响分析(failure mode and effect analysis,FMEA)以及威布尔分布改进方法的巧克力生产线专用设备管理状态维护方法和模块。以某巧克力生产企业F公司的榛子巧克力球生产线设备管理为研究对象,利用FTA-FMEA对生产线设备关键失效模式进行筛选识别;结合贝叶斯规则优化威布尔分布,并提出组件实时可靠度函数;在SAP PM通用模块的基础上,建立了专用设备管理模块,介绍了主要功能模块的工作流程及原理。应用结果表明提出的设备状态维护方法不仅可以提高设备维修的反应速度,且可有效提高食品制造企业设备管理水平。课题组研究的专用设备管理模块能减少故障损失,延长设备使用寿命。     

基于TRIZ理论的便捷式榨汁机优化设计

针对目前便捷式榨汁机存在较多无效空间的缺点,课题组基于TRIZ理论提出了一种可进行自收纳的便捷式榨汁机结构。采用六步法定义最终理想解,利用榨汁机本身的空间资源实现期望的结构和功能;运用组件分析定义了便捷式榨汁机的有用功能和不足功能;通过技术矛盾和物理矛盾分析提出了体积可变的榨汁杯概念方案;通过物场分析设计了榨汁机自身可收纳的结构,包括主机外壳间隙、L型槽及榨汁杯外部突起等。应用结果表明:自身可收纳结构具有较强的可行性和实用性;携带时的体积可以减小至使用时体积的1/2,有效提高了携带的便捷性。     

按订单装配型定制产品配置设计过程研究

大批量定制环境下的按订单装配型(ATO)产品配置设计是一个利用已有标准化、模块化组件快速实现客户定制产品的过程.为了详细研究ATO产品配置设计过程,在给出了ATO产品配置设计基本概念的基础上.讨论了ATO产品配置设计原理,提出了将其设计过程划分为3个阶段和5个域的方法.研究结果表明,通过该方法有利于企业更好地实现ATO产品的定制设计,更快地满足客户的个性化需求.     

基于TRIZ的专利群规避方法研究与应用

目前专利规避设计主要是针对单一专利进行规避设计,然而单一专利规避设计只可规避特定的专利,规避结果仍然有侵犯该专利群中其它专利的风险。因此,集成TRIZ（teorija rezhenijia inzhenernyh zadach,发明问题解决理论）创新方法与专利群规避方法,提出一种系统化的专利群规避方法,用于产品创新设计。首先,通过关键词和IPC(international patent classification,国际专利分类)的布尔运算检索确定目标专利群;然后,通过TRIZ方法中的库组件将专利群中的各个专利联系起来,并通过组件-功能分析建立专利群总功能模型图来确定需规避的问题;接着,应用组件规避、功能规避以及TRIZ创新方法来获取初步解决方案,并进行专利侵权判定及专利组合申请;最后,以某公司玉米脱粒机专利群为实例,应用提出的方法进行专利群规避设计,改进了玉米脱粒机并申请相关专利。结果表明改进后玉米从进料斗由螺旋送料装置送至脱粒辊处,脱粒辊上螺旋分布的脱粒刺使玉米边前进边旋转,达到脱粒效果,改进后玉米脱粒机具备破碎率低、脱净率高及工作效率高的优点。实例验证表明基于TRIZ的专利群规避方法有效实现了对已有专利群的创新规避设计。     

基于自动机的设备维修状态演化模型研究

目前采用维修文档记录与管理每次设备维修活动,对于设备维修过程没有建立模型,导致设备维修信息缺乏系统性。为此在逻辑层次建立设备维修状态演化模型,对设备维修过程进行定性描述。在分析设备维修过程的动力学特性的基础上,提出维修状态项与维修状态的概念。维修状态项的所有维修事件被归纳为恢复性维修事件、换改型维修事件以及设备改造型维修事件这3类维修事件,维修状态项的维修过程被归纳A/B/C这3种维修模式,在每种维修模式下,维修状态项的维修过程被分解为维修事件序列以及维修状态转移序列,维修状态转移序列被维修事件序列驱动与控制,两类符号序列之间的逻辑关联采用有穷自动机进行形式化的定义,从而建立设备维修状态演化模型。最后以碳酸吹瓶机的设备维修状态演化模型为案例进行例证。     

基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法

提出了一种基于多分支BP神经网络建立气动肌肉位移/气压迟滞模型的新方法。首先,搭建气动肌肉位移/气压迟滞特性测试系统,得到气动肌肉位移/气压迟滞曲线;然后分别采用传统BP神经网络、多分支BP神经网络和Prandtl-Ishlinskii模型对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究;最后通过比较分析发现,采用多分支BP神经网络方法能有效避免传统BP神经网络训练过程中的过拟合现象,且建模精度明显优于传统的Prandtl-Ishlinskii模型;多分支BP神经网络的平均误差、均方差与最大误差相较于Prandtl-Ishlinskii模型减小了87.45%,86.68%与74.73%。     

基于witness的厂区物流系统仿真与分析

针对企业厂区内物流系统规划中的工位配置和优化问题,以某大型包装材料生产企业为例,使用witness仿真软件建立了原料入库和产品出厂的装卸运输仿真模型.通过仿真模型的运行,分析进出厂区的车辆调度策略和装卸工位数量的配置对物流总时间的影响,研究发现合理的调度策略以及工位比例配置对减少物流总时间效果明显.本模型对优化厂区内物流系统的企业提供了参考.