云制造环境中基于工作流的资源选取方法

为提高资源的优选效率,从而更好地满足用户需求,将业务过程因素考虑到资源选取过程中,通过分析云制造环境中资源的特点,构建服务时间、服务质量、服务成本、可用率、可组合率、可信任度六个资源评价指标,同时根据业务过程建立资源依赖关系模型,形成资源关系图,再根据资源关系图将业务过程划分成存在资源依赖关系和不存在资源依赖关系的子过程,将六个典型的资源评价指标运用在各个子过程中,求解各个子过程的资源最优集,合并各个子过程的资源最优集即可得到业务过程的资源最优集。通过实例证明了考虑业务过程的方法更优。     

基于智能优化方法的插装阀液压集成块设计

为解决插装阀集成块设计中外部布局和内部布孔集成方案的组合优化问题,深入分析了插装阀结构特征及其集成块的设计规律,给出了数学优化模型,并提出一种融合现代智能优化理论和工程设计经验的插装阀集成块优化设计方法,构建了插装阀集成块智能优化设计系统.论述了插装阀集成块优化设计中外部元件布局、内部孔道连通设计和安全干涉校核等关键性技术问题,并提出了问题的解决方案.最后,通过工程实例,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于云计算应用的智能银行设计模型

2010年随着花旗银行(中国)有限公司在中国的第一家智能银行网点开设成功,银行的智能化将进入一个新的发展历程.同时云计算作为信息技术领域的新技术,必将为银行的智能化奠定坚实的基础.本文基于云计算的优点,提出了在智能银行建设中云计算应用的迫切性,并提出了基于云计算应用的智能银行设计模型,使得智能银行建设的尝试在中小银行中成为了可能.     

群体智能点云光顺去噪算法

为避免点云数据处理过程中的过光顺和局部失真现象,利用基于核甬数的蚁群聚类算法对点云数据进行分析,在高维特征空间达到线性可聚的目的.通过核函数将散乱数据点的曲率及法矢映射到高维特征空间,并将它们在特征空间的加权距离作为相似性的度量,来分析可能的噪声点和局部特征.对法矢进行光顺调整时,采用类内方差自适应地确定调整阈值.实验结果表明,该算法比经典算法有明显的改善,并且较好地保留了原始数据的一些特征信息.     

基于DQN的智能工厂作业车间调度

针对智能工厂中基于数据的作业车间调度问题,提出结合新的复合调度规则和深度强化学习的调度方法.对车间数据进行预处理并得到对应的系统状态,以连续系统状态值为深度强化学习算法的输入,设计4种新的复合调度规则以应对更为复杂和冲突的车间环境,将复合调度规则和其他8种著名调度规则作为候选调度规则,依据贪婪选择策略选择调度规则并存储和更新状态动作值,最终为每次决策选取出最优调度规则.实验验证了结合复合调度规则和深度Q学习网络(Deep Q-Network,DQN)算法,在均衡权重下相比其他著名调度规则以及标准Q学习算法更具优势.     

基于DQN的智能工厂作业车间调度

针对智能工厂中基于数据的作业车间调度问题,提出结合新的复合调度规则和深度强化学习的调度方法.对车间数据进行预处理并得到对应的系统状态,以连续系统状态值为深度强化学习算法的输入,设计4种新的复合调度规则以应对更为复杂和冲突的车间环境,将复合调度规则和其他8种著名调度规则作为候选调度规则,依据贪婪选择策略选择调度规则并存储和更新状态动作值,最终为每次决策选取出最优调度规则.实验验证了结合复合调度规则和深度Q学习网络(Deep Q-Network,DQN)算法,在均衡权重下相比其他著名调度规则以及标准Q学习算法更具优势.     

基于云监控的智慧染色控制系统的设计

针对传统染色系统就地存储模式以及有限的计算能力已经无法满足智慧染色对过程数据监测、生产线的智能诊断、产品追溯等要求,该文设计了基于云监控的智慧染色控制系统架构。数据采集层采用现场总线实现了染色过程数据的采集和工艺数据的集中发布,网络层采用物联网、TCP Socket接口技术将传感器采集的数据送至云数据库进行存储,Web端监控界面采用Ajax方法获取实时数据并显示。实验表明,云平台实现了大量过程数据的可靠存储,为专家诊断与产品追溯奠定基础。     

浮选药剂智能优化设定控制方法的研究

针对浮选过程精矿品位和尾矿品位与浮选药剂之间具有强非线性、不确定性,难以用精确数学模型来描述,常规控制方法难以给出药剂量优化设定值的难题,将建模与控制相结合,提出了浮选药剂智能优化设定控制方法.该方法将基于案例推理的单位药剂预设定模型、基于规则推理的反馈补偿模型有机集成,在工况发生变化时,能够自动调整浮选药剂量设定值,实现浮选药剂的优化控制.该方法已在某选矿厂浮选过程中成功应用,稳定了精矿品位和尾矿品位,降低了浮选药剂消耗,取得了显著的应用效果.     

云边协同计算架构下大规模工厂接入的任务调度

针对大型制造业企业生产车间业务流程复杂,传统的任务调度方法无法适配云边协同的业务模式,导致负载不均衡的问题,提出云边协同任务调度算法.首先将云端服务器和边缘端服务器上的有向无环图(DAG)合并,然后采用基于关键路径的分割策略划分任务,以有效提高分配的准确性,最后通过合理分配处理器实现负载均衡.实验结果表明,所提方法通过...     

Development of an optimal method for remanufacturing process plan selection

Remanufacturing represents an activity that often offers significant profit opportunities and can provide substantial environmental benefits. Process plan selection is one of the most important operational decisions in remanufacturing because it directly affects the success rate of remanufacturing as well as cost and quality. There is a need for a decision-making aid which can optimize process plan selection in the presence of wide-ranging alternatives. In response to this need, a decision method has been developed that combines the strengths of quality function deployment (QFD) and fuzzy linear regression. In this method, quality function deployment is employed to not only frame the problem but also to establish relationships between remanufacturing performance and process quality characteristics of interest. Fuzzy linear regression is used to determine the functional relationships between remanufacturing performance and process quality characteristics and obtain the optimal solution. If desired, the most suitable process plan alternative may be determined. To assess the usefulness and practicality of the proposed method, an illustrative example is given and the results are discussed.