具有资源最优化配置特性的耦合集求解模型研究

针对产品开发过程中存在的资源分配不合理问题,研究现有带约束的耦合集求解模型,并以产品设计开发所需要的时间总量为优化目标,建立具有资源最优化配置特性的耦合集求解模型,通过求解该模型得到各个任务小组的资源最优化配置情况,解决了原资源分配不合理问题。将该模型运用于某空气净化器的开发过程中,对其开发过程中存在的资源分配不合理问题进行优化,以减少开发过程所需的时间,并验证了该模型的有效性。     

低压配电网多目标无功优化配置模型及求解方法

根据低压配电网的特点,采用并联电容器分散补偿方式,以系统有功网损、电容器投资成本、节点电压偏移为目标函数,综合考虑了无功补偿装置运行维护工作量对补偿节点数的限制,对低压配电网进行无功补偿优化。利用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行无功优化配置计算,得到一系列满足Pareto最优的非劣解集,并引入基于模糊隶属度和熵权的决策方法找出全面考虑各个目标函数的折中最优解,以供决策者参考。最后,以广州市某低压配电网台区为例计算最佳无功补偿优化配置方案,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于遗传算法的二阶段迭代模型任务分布方案寻优

针对利用启发式方法求解二阶段迭代模型的最优任务分布方案容易陷入局部最优解的问题,根据二阶段迭代模型中各任务的分布特点,引入具有自适应全局优化特性的遗传算法求解出二阶段迭代模型的最优任务分布方案,从而减少任务执行的时间成本。以某汽车发动机的开发为例,分别应用基于启发式方法和基于遗传算法方法进行求解寻优,通过比较说明了后者的有效性。     

网络化制造资源优化配置研究

将主成分分析(PCA)和优化支持向量机结合,提出了一种适用小样本空间的网络化制造资源优化配置模型--PCA-OSVM模型.该模型以传统网络化制造系统中资源配置指标为基础,通过主成分分析,简化了输入变量,并利用OSVM作为判别企业资源状态的工具,可以在产品全生命周期中的每个环节选中一个或多个企业参与,避免了传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷.算例结果表明,所提出的模型能有效提高优化配置方案的可行性,为网络化制造资源优化配置的在线实施提供了方便.     

基于改进型遗传算法的制造资源优化配置方法研究

针对云模式下制造资源的优化配置问题,以交付时间、制造成本和加工质量为目标建立评价函数模型。为解决传统遗传算法在模型求解过程中盲目迭代、效率偏低等问题,采用轮盘赌法和锦标赛法相混合的方法进行选择操作,同时赋予变异过程正反馈特性,在不失种群多样性的前提下提高算法的寻优效率。对交叉率和变异率进行自适应改进,提高算法的收敛性、稳定性和求解质量。最后以某型号齿轮的加工过程为例,验证了本文所提模型和改进算法的有效性。     

网络化制造资源预配置模型及其实现方法研究

在网络化制造资源配置中,资源的预配置是优化配置的前提,针对制造资源预配置问题,建立了涵盖LMU-PMU映射和PMU评价、筛选两个子过程的制造资源预配置过程模型;针对两个子过程,分别给出了LMU-PMU映射流程,建立了PMU评价体系,并研究了基于层次分析法的PMU评价、筛选方法.最后,针对某候选PMU集合的评价,以具体实例验证了评价方法的实用性.     

云制造环境下的制造资源优化配置研究

为有效地对云端服务资源进行优化配置以降低制造服务成本,在云制造资源优化配置问题进行形式化描述的基础上,考虑物料流和信息流对时间和成本的实际影响,构建了以成本和时间最小化、质量最优化为目标的资源优化配置模型,并采用最大继承法对资源配置模型进行求解,计算结果表明了该模型和算法的有效性。通过与现存算法进行比较,验证了该模型及算法的稳定性和可行性。     

面向制造网格的资源优化配置方法

时间、质量、成本和服务是影响现代制造企业竞争力的关键因素。为此，在制造网格中，需要设计一个合理高效的制造资源优化配置方法，从而为每个制造任务寻找到最适合的制造资源。在对网格制造资源优化配置过程中的一些概念进行形式化定义和描述的基础上，基于物理网络，详细论述了制造资源的网络结构模型及其性质；然后以此为基础，提出了应用逐步筛选的方法进行制造资源的优化配置，从而搜索出满足制造任务需求的T，Q，C，S性能指标的最佳制造资源。最后通过一个实例验证了此方法的正确性。     

云制造环境下基于双层规划的资源优化配置方法

为解决云制造环境下的制造资源优化配置问题,在深入分析云制造的运行模式和制造资源配置过程的基础上,充分考虑云制造环境下制造服务过程中的不确定因素以及制造任务需求方和云制造服务平台运营方的利益,提出包括服务质量指标和柔性指标的云制造资源服务组合评价指标体系,建立了云制造环境下的制造资源优化配置双层规划模型,并采用改进的进化多目标优化算法对模型进行求解,实验结果表明了该模型和算法的可行性和有效性。     

鲁棒协同优化模型及其求解方法

从提高鲁棒协同优化(Robust collaborative optimization, RCO)模型的计算效率和模型求解方法优化性能角度出发,提出简化的基于隐含不确定性传播的鲁棒协同优化(Simplified implicit uncertainty propagation robust collaborative optimization, SIUPRCO)模型和改良的鲁棒协同优化模型求解方法(Improved robust collaborative optimization resolving method, IRCORM).SIUPRCO是对基于IUP方法所建立的RCO模型进行的改善,它避免对全局灵敏度方程的求解,从而提高了RCO模型的计算效率.在IRCORM模型求解方法中,为解决RCO易陷入局部极值点的问题,利用动态罚函数法得到确定性协同优化的全局极值点,并将该值作为RCO优化的初始点;采用遍历组合的方法,给出Pareto最优解.典型算例的优化结果表明,SIUPRCO模型具有合理性,IRCORM求解方法具有良好的优化性能.     

维护功能配置多目标优化模型与方法研究

为使维护功能配置能够将维护需求恰当地配置到维护技术领域,提出并研究了维护功能配置多目标规划模型的一般原理和方法.为确定该模型中的各参数,在假定从维护需求到维护技术方法的配置关系及各种维护技术方法之间的自相关关系均为线性的条件下,基于目标规划原理,提出了相关系数法.为简化配置优化过程,在忽略各维护技术方法之间的自相关关系前提下,基于维护功能配置逻辑,提出了相关矩阵法.最后,以某发电厂为例,系统阐述了维护目标的确立、基础数据的获取、各个参数的计算、模型的优化,以及结果评价分析的全过程.     

云制造资源优化配置研究综述

随着信息技术的迅速发展,中国乃至世界制造业发生了巨大变化。正朝着信息化、虚拟化、服务化的方向发展。云制造将成为未来制造业的主流,而资源优化配置则是云制造平台运营的一个关键。针对当前国内外云制造资源优化配置方面的研究成果,分析了云制造现今的发展水平,概括了云制造资源优化配置的基本思想。在国内外学者的研究基础之上总结了云制造资源优化配置的重要问题,并给出了解决方法和建议,为云制造在资源优化配置方面的深入研究奠定基础。     

区域性制造业信息化资源优化配置研究

系统分析了区域性制造业信息化资源系统的构成及其市场要素需求,指出了当前区域制造业信息化工程推进过程中存在的资源配置问题,对信息化资源配置的方法进行了研究,介绍了配置原则,建立了实施体系框架,提出了相应的评价指标。     

注塑模模架的集成配置求解方法研究

注塑模的模架组件中内含大量可重用的设计与工程知识,根据塑料制成品的需求信息,通过配置求解的方法,可敏捷获得模架选型与结构设计方案和制造工艺方案.在注塑模架的配置信息、配置规则等内容详述的基础上,对模架的配置求解进行了深入的研究,给出了集成配置求解方法,并在 Web 平台上实现了模架配置系统的原型开发.实践证明,该方法可提高模架配置的效率与准确性.     

最小方差谱估计中匹配滤波器迭代求解算法

基于匹配滤波器组的最小方差谱估计方法,由一组匹配滤波器输出计算输入信号的谱估计值,其匹配滤波器的求解基于自相关矩阵逆矩阵,受到矩阵维数和奇异性的限制.提出一种迭代求解算法直接计算匹配滤波器,基于简化的复系数凸二次优化问题来实现,回避了矩阵求逆.算法具有二次终止性质,在有限次迭代内达到最优解.而限制迭代次数可以对频率分辨率和谱线不匹配现象折中,以得到更高谱峰幅度.实验采用新算法实现MVDR和CCA算法匹配滤波器,并对谱估计结果进行比较.     

动态环境下基于混合迭代的耦合集求解方法

针对产品开发过程中存在的耦合迭代情况,建立了动态环境下基于混合迭代的耦合集求解模型。该模型考虑了任务执行工期的不确定性、任务输出分支的不确定性和资源分配的不确定性对项目完成时间和开发成本的影响,通过引入一个资源分配矩阵K,采用任务返工概率矩阵和任务返工量矩阵确定任务的执行状态和返工工作量。最后,通过实例仿真计算项目的时间和成本的分布。计算结果表明,资源不确定性对耦合集执行时间和开发成本有很大的影响,对资源进行重新分配有利于减少任务执行时间,降低开发成本。     

产品配置设计的多层次映射求解模型研究

研究了配置设计中存在的基本映射单元类型，总结出7种基本映射单元类型；对配置设计的产品特征与。配置变量的映射关系进行了归纳与扩展，建立了功能域、行为域和结构域3个映射域，同时也建立了基于3个映射域的功能求解模型。结合电梯定制产品给出了实际应用，提高了产品配置的功能求解效率。     

个性化定制下的产品配置优化模型

为充分反映个性化定制产品特征,基于用户性能需求与功能需求关系,以及待配置产品的构件与功能关系分析,提出了优化目标函数;针对可配置产品的构件、价格及用户需求的特点,建立了约束函数;进而建立了个性化定制产品的配置优化数学模型.并采用改进遗传算法进行优化求解,从而避免了组合爆炸的产生,提高了求解效率.配置实例表明该模型及求解方法是有效、可行的.     

设备负载均衡的制造资源优化配置方法

为了解决航空复杂产品混线生产中设备负载不均衡引起的资源配置不合理问题,文章根据工艺规划和设备对生产线制造资源优化配置问题进行描述,构建满足工序需求的设备可选集,采用模糊聚类方法对设备可选集中设备进行排序。以设备负载率的方差为优化目标,提出基于免疫遗传算法(IGA)的制造资源优化配置方法,实现了生产线设备的负载均衡,降低了生产线的运行成本。结合实例并与遗传算法(GA)进行对比,证明了该方法在制造资源配置过程中能获得更加均衡的设备负载。     

异地协同制造资源优化配置过程模型及实现

针对复杂零件异地协同制造的资源优化配置问题,提出敏捷加工路线的概念,建立以工艺流程为核心的制造资源优化配置概念模型和过程模型。将制造资源优化配置问题归结为逻辑制造单元一物理制造单元映射、物理制造单元排序筛选和敏捷加工路线的优化生成三过程,并分别给出了其实现方法。最后,论述了网络化制造资源优化配置平台的构建,并应用于某型号发动机叶片协同制造,验证了优化配置过程模型的可行性和实用性。