基于随机期望值模型的不确定环境下再制造逆向物流网络选址研究

再制造逆向物流的主要特征是回收产品的数量、质量不确定,以及再制造出"新"产品的需求不确定.基于不确定规划相关理论,在分析再制造逆向物流网络结构的基础上,将各个回收/消费市场的回收产品的数量、质量以及"新"产品的需求量看作随机参数,提出了再制造逆向物流网络的随机期望值模型,并利用遗传算法与随机模拟相结合的混合智能算法设计了该模型的求解算法.最后,根据算例对模型进行了计算,验证了该方法的可行性.     

不确定环境下一维下料问题

针对实际工程中一维下料所处环境的不确定性,建立数学模型,提出一种基于递推矩阵的列生成算法求解。首先以原材料使用量最少为目标,建立确定环境下数学模型和随机环境下料模型;然后通过实验对比发现,随机环境能增加材料利用率,更加符合实际生产需求。通过建立随机期望值模型,生成随机值,将随机规划问题变成常规线性问题进行分析计算,并使用基于递推矩阵的列生成算法进行计算下料方案。根据实例优化计算所得结果,通过分析可知,在随机大量订单环境下使用基于递推矩阵的列生成算法,不仅能够减少下料方式,而且能够降低原材料消耗量。为有效提高工厂材料利用率、减少下料和降低成本提供了一种方式。     

面向增材再制造的零件三维模型重建系统研究

应用多频外差相移技术、双目结构光重建原理,将两个工业面阵CMOS相机、一个数字投影仪固定在移动式机器人激光熔覆增材再制造设备的机械手上,搭建出一套损伤零件三维模型重建系统,并进行了相机标定和手眼标定.利用该系统对带凹坑缺陷的金属基板进行三维模型重建试验并进行体偏差分析,重建出零件缺陷的三维模型.结果表明本系统能满足零件...     

临床纵向数据缺失的随机效应模式混合模型及SAS实现

目的: 临床纵向研究经常发生数据缺失,但处理起来较为棘手。本研究欲阐明一种随机效应模式混合模型用于纵向数据缺失的分析方法。方法: 介绍随机效应模式混合模型的原理,给出构建缺失模式变量的方法,借助一个临床试验实例介绍方法的应用和SAS实现过程,并与随机效应模型方法进行比较。结果: 随机效应模式混合模型引入缺失模式变量,考虑了缺失的发生特点,其拟合效果优于随机效应模型。结论: 随机效应模式混合模型可灵活、有效处理具有缺失数据的纵向研究数据,为敏感性分析提供了新的方法学支持。     

基于随机介质理论的热障涂层随机孔隙模型构建

基于随机介质理论、采取统计学方法,将热障涂层(TBCs)中孔隙和裂纹引起的局部密度和弹性模量起伏用空间自相关函数及某些统计参数来描述,借助极值搜索法对连续随机介质模型进行改造,并针对涂层孔隙率及各向异性取向等进行模型参数优化,提出并建立了TBCs随机孔隙模型。将模型模拟结果与ZrO2涂层SEM观察结果进行对比表明,所建立的模型能够较好地描述热障涂层中的孔隙、裂纹形貌特征。本研究对于确定TBCs孔隙特征与涂层性能的理论关系以及涂层性能计算研究具有较大意义。     

基于随机介质模型的GPR无单元法正演模拟

为了更好地模拟探地雷达(GPR)波在地下真实介质中的传播特征,首先采用随机过程的谱分解理论和混合型自相关函数理论构造随机介质模型,然后详细介绍无单元法在GPR正演模拟中的应用。在此基础上,利用无单元法对2个典型的随机介质模型进行正演计算,分析随机介质模型中GPR波的传播特征,并与均匀介质模型进行对比。模拟结果表明:随机介质模型理论能灵活、有效地描述地下实际介质的分布,具有适应性强、使用方便、灵活的优点;与均匀介质中GPR波的传播相比,随机介质中GPR波的传播由于受到小尺度异常的影响散射现象非常强烈,波形发生扭曲;随机介质中异常体产生的反射波形非常粗糙,甚至发生同相轴不连续的现象,并且反射波能量较弱,随机介质模型模拟所得的正演剖面与实测剖面更相符,更有利于指导雷达剖面的数据解译。     

不确定环境下虚拟企业生产计划多目标优化模型研究

针对不确定环境下的虚拟企业生产计划的特点,建立了其详细的多目标优化数学模型.当模型中的模糊变量是梯形模糊数时,可利用可行性规划理论将模糊模型转化为清晰等价式,并采用改进的NSGA-Ⅱ算法给出了求解模型的具体步骤,最后通过一个数值算例验证了算法的有效性.     

基于随机森林和支持向量机的Mo-Nb合金本构模型

在变形温度为900～1200℃、应变速率为0.01～10 s^-1条件下,采用Gleeble-3800型热模拟试验机对Mo-Nb合金进行等温恒应变速率压缩实验,研究Mo-Nb合金的流动应力行为,并采用随机森林和支持向量机的方法建立该合金的本构关系模型。结果表明：Mo-Nb合金是负温度和正应变速率敏感型材料,其流动应力随变形温度升高和应变速率降低而减小;随机森林和支持向量机本构关系模型的训练样本的相关系数和平均相对误差分别为0.989、0.998及2.41%、0.94%,测试样本的相关系数和平均相对误差分别为0.991、0.996及2.47%、1.4%,二者都具有较好的预测能力;支持向量机本构关系模型精度高于随机森林,因此,支持向量机本构关系模型更适于预测Mo-Nb合金的流动应力。     

基于随机腐蚀的船舶结构极限承载力研究

提出了综合考虑海洋环境温度、海水氧气含量和相对湿度影响的钢质海船腐蚀数学模型,采用有限元方法分析了随机腐蚀对船舶加筋板结构局部承载力以及船体梁总纵极限承载力的影响,揭示了随机腐蚀后的船舶结构极限承载力分布规律。相较于标称海洋环境,海洋环境温度、相对湿度和海水含氧量对船舶结构腐蚀极限承载力有显著影响,且同一年限加筋板和船体梁的极限承载力服从正态分布。     

基于正/逆向技术的模型重构研究

以发动机气缸盖和气缸体为例,重点研究正/逆向技术在模型重构中的技巧以及注意事项。提出使用填充硅胶获取精准的水道和气道模型的新方法,并对逆向结果进行了误差检测与分析,最后获得了符合精度要求的三维数字模型。研究目的在于得到一套系统的、不同于传统逆向过程的方法,此方法可以被其他类型产品的逆向过程所借鉴,同时可以有效缩短产品研发周期、提高逆向工程效率、加快先进技术的消化吸收。     

反求设计中公差模型的研究

本文分析了公差和误差在产品生命周期中的表现，论述了目前公差模型的发展现状及其常见的几种形式，从反求设计的特点出发，讨论了建立反求设计中公差模型需要考虑的因素，从而提出了一种公差模型的框架结构。     

汽车的绿色逆向物流分析

从保护环境的理念出发,研究汽车逆向物流过程中存在的问题,尤其是对废旧汽车的有效回收.再生利用和妥善处置进行分析和研究,并作对策分析,以期达到节约资源和保护环境的目的.     

离散制造业生产物流管理信息模型研究

从离散制造企业生产现状出发,分析了企业生产物流管理的需求,建立了离散制造企业生产物流管理信息系统(PLMIS)的功能模型和数据模型,在此基础上,结合先进的物流自动识别技术给出了信息系统实现的技术路线,达到了生产物流透明化管理,提高了企业生产管理水平.     

基于改进BP神经网络的废旧产品再制造成本预测

为有效、准确地预测再制造成本,开发了一种基于改进BP神经网络的再制造成本预测模型。进行再制造成本构成分析,运用决策试验和评估实验室（DEMATEL）方法进行关键影响因素识别;在此基础上,利用基于粒子群算法改进的BP神经网络方法实现成本预测。通过案例研究,验证了所提出的模型的可行性。结果表明：所提出的方法能够准确地预测再制造的成本,为废旧产品的可再制造性评估提供了参考     

热作模具的热喷涂再制造技术研究

采用复合型金属粉末,利用超音速火焰喷涂技术实现了失效的3Cr2W8V热作模具再制造,并进行了室温(25℃)与高温(500℃)的表面硬度和耐磨性、抗高温(250和500℃)氧化性的测试与分析.结果表明,失效模具和全新模具相比,超音速火焰喷涂再制造后的模具表面硬度、耐磨性和抗高温氧化性均显著提高;热喷涂再制造采用的复合型金属粉末配比(wt％)为22Cr,40Co,10W,15Ni,8V和5纳米SiO2.     

航空发动机叶片数字化再制造方法研究

叶片作为航空发动机的关键部件,其数字化三维模型等核心技术资料一直由国外发动机厂商垄断。为获取航空发动机叶片的三维数字化模型,提出一种基于海量点云数据的叶片数字化模型重建方法。利用激光扫描仪获取的叶片点云数据;在点云数据预处理部分,进行点云对齐并合理精简;将点云数据截面转化为含有噪声的时域信号进行滤波,引入单树小波包分析方法,并通过坐标变换将其分割为叶盆面和叶背面;依据叶片的型面特点,采用不同方法对叶片截面边界进行拟合。反复上述过程,采用蒙面曲面的方法建立叶片数字化三维模型。实验结果表明,利用该方法建立的发动机叶片模型具有良好的光顺性和几何精度,明显提升了建模效率。