基于精英进化导向的多目标PID参数优化

在多目标优化问题中,决策者必须对Pareto前沿的众多非劣解做出选择.本文将决策偏好融入Pareto优化过程,提出一种基于精英导向机制的多目标遗传算法,根据决策偏好选择Pareto最优解为精英,利用无损有限精度法和归一增量距离保持种群多样性,通过多种群进化机制将决策偏好的影响传播到整个种群.该方法成功应用于自动导引车(AGV)伺服系统的PID参数优化,可根据决策偏好快速有效地定向搜索Pareto最优解,保证伺服控制达到路径跟踪要求的速度响应性能.     

CAD应用软件的二次开发

根据二次开发的特点，本文讨论了二次开发ＣＡＤ应用软件的原则，并进一步研究了能数化ＣＡＤ，成组ＣＡＤ，产互式ＣＡＤ以及智能ＣＡＤ应用软件的工作原理，开发方法，应用场合及各自的特点。此文对具体进行ＣＡＤ应用软件的二次开发具有一定的指导意义。     

基于规则调整的多Agent制造系统调度研究

针对客户个性化需求的增加所带来的订单不确定性等问题,提出一种离散制造车间内的多Agent制造系统可行架构.通过分层控制的方式实现底层实体自组织控制协商来完成加工任务,有效解决订单的动态性问题;系统上层监控调控层实时感知系统状态,对局部决策实体进行规则调整,以保证系统的全局性能.通过部署到实际车间进行随机订单下放,验证该系统架构的有效性.     

基于运动控制卡的多轴联动控制系统设计

基于PC机和运动控制卡的主从式控制结构,开发了一种面向多任务请求的多轴联动控制系统。详细介绍了系统硬件架构。借助VS集成开发环境,开发Windows环境下的多轴联动控制系统,并实现了多轴联动的任意轨迹插补运动,验证了该系统的可靠性和稳定性。     

产品族设计与供应商的订单分配关联优化研究

针对统一采购情形下产品族设计与供应商订单分配问题,提出了一个以产品族利润最大为目标,满足产品配置要求、供应商最小订单数量等约束的产品族设计与供应商订单分配关联优化模型,并开发了一种自适应遗传算法对模型进行求解。为了防止由于优化问题中存在的订单等式约束导致算法产生大量不可行的染色体,给出了一种按比例分配订单的染色体编码与解码方法。同时算法设计了自适应的交叉方式与变异方式尽可能避免陷入局部最优解。最后通过一个实例验证了所提优化方法和求解算法的有效性。     

多目标柔性作业车间分批优化调度

为解决多目标柔性作业车间分批调度问题,提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法。提出了一种基于游标的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的粒子编码方法,使得该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。算法引入了决策者的偏好信息,用于引导算法的搜索方向,使搜索结果集中于决策者感兴趣的Pareto边沿,避免了决策者在众多非劣解中做出困难选择。通过实例仿真,对算法性能进行了比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。最后,从生产实际出发给出了算例,证明了算法的有效性和对生产实践的指导作用。     

基于公理化设计与TRIZ集成的产品创新设计模型

公理化设计和TRIZ是2种重要的设计方法。首先对公理化设计和TRIZ进行了阐述,然后在分析二者的优缺点和互补性的基础上,建立了公理化设计与TRIZ集成的产品创新设计模型,最后用实例详细说明了利用集成模型进行产品创新设计的过程。     

基于规则调整的多Agent制造系统调度研究

针对客户个性化需求的增加所带来的订单不确定性等问题,提出一种离散制造车间内的多Agent制造系统可行架构.通过分层控制的方式实现底层实体自组织控制协商来完成加工任务,有效解决订单的动态性问题;系统上层监控调控层实时感知系统状态,对局部决策实体进行规则调整,以保证系统的全局性能.通过部署到实际车间进行随机订单下放,验证该系统架构的有效性.     

基于RFID离散制造业车间生产过程控制系统研究与开发

针对当前离散制造车间生产过程控制的实时性、可靠性差的问题,提出了一种基于射频识别技术的离散制造车间生产过程控制系统解决方案。面向离散制造企业车间层的生产过程控制系统强调制造过程数据的实时采集、生产作业计划的可执行性和有效性。开发了基于RFID的离散制造业生产过程控制系统,经仿真实验平台验证表明：所设计的过程控制系统切实有效,为实现离散制造车间的准时生产奠定了基础。     

基于边云协同和增强现实的车间智能维修方法

针对运维人员对复杂结构设备的经验技术存在不足以及缺少直观可视化的辅助维修表征手段,导致运维人员的维修效率低、可靠性差且易受车间嘈杂环境影响而引起不当维修的现象,提出一种基于边云协同和增强现实的车间现场智能维修方法。通过融合自适应信息熵与锐化调整算法,克服传统面向快速旋转的二元鲁棒独立基本特征的同时定位与建图方法(ORB-SLAM2)在具有丰富纹理的维修场景中运行时,无法获得足够稳定的匹配点对导致姿态跟踪丢失的缺点。通过边云协同计算框架,在云端运行改进的ORB-SLAM2算法,反馈给可穿戴增强现实设备进行高精度特征提取与三维注册跟踪,实现车间现场环境下的待维修部件和维修过程说明的增强可视化指引。此外,构建远程专家系统解决未知根源的故障,实现车间现场远程维修。通过车间现场真实维修案例对比实验表明,所提方法能够有效提高车间现场人员维修的效率和可靠度。