纺织机械零件分类编码系统及软件包通过鉴定

由我院机制教室与邯郸纺织机械厂合作开发的纺织机械机加工零件分类编码系统(THFBM—1)及计算机辅助成组技术基础设计软件包(THFGT),日前通过了由中国纺机总公司主持的技术鉴定。成组技术是提高多品种、中小批量生产水平,实现生产管理科学化的一种有效的技术措施和组织形式,是计算机集成制造的基础。建立零件分类编码系统和设计相应的软件包是应用成组技术的基础性工作。     

成组技术在减速机齿座加工工艺中的应用

针对行星减速机齿座的加工工艺的局部相似性或生产过程的相似性等特点,基于成组技术,对该零件分类成组,并设计了该成组零件的成组工艺和成组夹具.成组钻削夹具利用了偏心钻套的偏心特性,V型可调滑块机构等实现了夹具上钻套位置的移动,可以对夹具孔系中心距进行精确调整.成组技术的应用缩短了减速机齿座的制造周期,提高了生产效率,使单件小批生产获得了类似批量生产的经济效益.     

注塑模具零件CAD/CAPP集成技术研究

基于成组技术对注塑模具零件进行分类编码,并在模具设计与制造过程中采用统一的编码体系,实现真正意义上的注塑模具零件CAD/CAPP集成,并对其应用意义予以阐述。     

基于成组技术的CAPP

传统工艺设计面向多品种、小批量生产工艺规程设计没有较好地利用零件的相似性，而按照成组技术原理，相似零件在工艺规程设计上也应具有相似性，从而形成大批量生产，本就基于成组技术的计算机辅助工艺设计问题进行了探讨。     

零件分类编码的新方案

本文在分析成组技术中现有零件分类编码系统面临的问题基础上,提出了一种新的编码方案。     

成组技术与零件编码法则

本文通过对成组技术的基本思想及发展过程的介绍,阐述了在机械行业推行成组技术的必要性和基本步骤。论述了成组技术与另件分类编码的关系,从而说明制订企业专用编码法则的必要性,并用以桂林齿轮厂的生产情况为依据而制订园柱齿轮(“YZCL”)编码法则为例加以说明。最后对电子工业企业推行成组技术中制订零件分类编码法则的若干问题作了探讨。     

CCBM—1零件分类编码系统的研究

介绍了成组技术在国内外发展情况及四川长征机床厂目前产品生产简况，实施成组技术的意义。重点介绍了长征机床厂零件分类编码系统的设计思想、系统结构及特点，简介了试用情况及今后设想。     

CCBM—1零件分类编码系统的研究

介绍了成组技术在国内外发展情况及四川长征机床厂目前产品生产简况，实施成组技术的意义。重点介绍了长征机床厂零件分类编码系统（ＣＣＢＭ—１）的设计思想、系统结构及特点，简介了试用情况及今后设想     

基于成组技术的CNC参数化编程技术

开发基于成组技术的CNC参数化编程技术 首先利用成组技术 ,将加工特征相似的零件组成零件组 ,然后利用参数化编程技术 ,为同一零件组内的零件编写一个通用加工程序 加工时 ,只要给参数化通用程序中相应加工特征参数变量赋予具体的数值 ,即可完成同一零件组内不同零件的加工 这种CNC程序编写方式比传统编写方式的编程效率可提高 6 4% - 85 %     

模糊数学在成组技术中的应用

本文提出了一种新的无编码分类成组的新方法—模糊聚类分析法。此方法是应用模糊数学的基本理论,根据成组技术的分类原则,对零件进行分类成组。本文提供了应用这一新方法进行分组的步骤,而且通过数学运算可以达到最佳分组,这是目前所存在的有编码分类不能实现的,并为计算机的应用提供了条件。     

基于改进遗传算法的结构可靠度计算

针对传统的遗传算法容易产生早熟收敛现象以及局部搜索能力较差等缺陷,结合鱼群算法中具有加快寻优速度的追尾行为和克服局部极值能力较好的聚群行为对其进行改进。将改进后的遗传算法应用到框架结构的可靠度分析中,并以门式框架结构为例,建立了以单元截面积、外荷载为设计变量,可靠度指标为目标函数的优化模型。分别采用JC法与改进遗传算法对门式框架结构的可靠度指标进行对比计算,两种算法在同一验算点不同荷载值下的可靠度指标的计算结果相近,但改进后的遗传算法在分析过程中受到的约束条件较少,简单高效。     

RBF神经网络中心选取OLS算法的研究

介绍了RBF网络的基本原理，对RBF网络中心选取的算法进行了研究，探讨一种算法，以克服目前RBF网络中心选取算法中的一些缺点，文章给出了OLS算法及其应用函数逼近的实例，结果证明，由于教育处过程中应用了这一算法的正交化性质，所以网络调整时对已有模式的扰动最小，这说明OLS算法不仅简单有效，而且性能优越，并有较强的实用性，在许多领域有广泛应用。     

在多约束非线性优化问题上蚂蚁与遗传算法融合方法的研究

蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优解上．针对初期信息素匮乏、求解速度慢的问题,将蚂蚁算法与遗传算法融合,采用遗传算法生成初始信息素分布,利用蚂蚁算法求精确解．该方法能有效地求得全局极小点或近似全局极小点．     

一种基于DCT理论的空域数字水印算法-DAS算法

提出了一种基于DCT理论的空域数字水印算法-DAS算法,该算法继承了频域算法与空域算法的优点,同时又避免了频域算法与空域算法中的一些缺陷,经实验验证,取得了较好的效果.     

证据推理的近似计算研究

在Dempster-Shafer证据推理中,计算复杂度是它应用面临的主要问题之一,主要方法是减少焦元的数目.通过对置信函数近似的定性和定量分析论证,提出了最优近似算法,并利用遗传算法进行近似计算,给出多步近似和一步近似两个快速算法.仿真表明,两者较其他算法有明显的改进.     

非线性系统模糊预测控制研究

研究了非线性系统模糊预测控制的结构原理和算法原理。推导了相应的模糊预测控制算法,提出了模糊模型的在线速推修正公式,并对典型的非线性系统模糊预测控制进行了仿真研究。研究结果表明,所提出的非线性系统模糊预测控制算法,具有软件实现简易、系统性能优良等优点。     

匹配场被动定位方法的优化研究

讨论了利用遗传算法对匹配场被动定位进行优化的问题,给出了计算机模拟与结果分析．结果表明,采用遗传算法,大大地降低了运算量,同时搜索精度有了大幅度的提高．     

基于自适应遗传互相关算法的模板匹配

提出一种将自适应遗传算法与灰度互相关函数结合的模板匹配方法。通过合理设计自适应遗传算法和遗传参数以充分发挥遗传算法的全局寻优能力，从而降低模板匹配的时间复杂性，提高模板匹配的实时性。     

矩形件排样优化贪婪算法及系统开发

针对矩形件排样优化问题,分析了传统近似算法的主要缺陷,在此基础上,提出一种新的排样算法——贪婪算法.该算法的主要思想是在每次排样过程中,都用面积最大的矩形件对板材进行填充.同时,开发了一个矩形件排样优化系统.实际排样结果表明,贪婪算法能够获得比近似算法更有效的排样结果.     

基于开放架构的SaaS服务平台数据管理技术研究

为解决SaaS平台面临的数据安全及分布式数据管理等问题,提出了基于开放架构的SaaS服务平台系统应用框架;在此基础上,对数据应用进行了抽象建模,以优化缓存管理策略的思路解决网络环境下的数据访问问题。通过将传统LRU算法与SIZE算法相结合,提出了LRU-RSIZE算法,对开放SaaS服务平台的数据访问进行管理,并进行仿真分析。开放SaaS服务架构与LRU-RSIZE算法相结合,可有效地解决用户数据的按需存储与管理问题,并对增强用户的应用体验具有重要的意义。