基于郊狼优化算法的柔性作业车间调度问题

针对传统元启发式算法求解柔性作业车间调度问题(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)时,存在易陷入局部最优、寻优结果不稳定等缺点,首次将郊狼优化算法(Coyote Optimization Algorithm,COA)应用到柔性作业车间调度问题中,提出一种基于郊狼优化算法的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,以最大完工时间最小为目标对FJSP进行描述和建模;然后,提出一种基于工序的实数单链编码方式,同时满足FJSP的表达和基于COA的求解,对COA算法流程进行设计,建立一种求解FJSP的COA流程;最后,根据标准算例进行仿真,证明了基于COA求解FJSP的可行性,通过与遗传算法和粒子群优化算法进行仿真对比,验证了COA求解FJSP的优越性。     

化学处理对熔融沉积成型件力学性能的影响

针对化学处理会影响熔融沉积成型(Fused deposition modeling,FDM)零件力学性能的问题,采用氯仿溶液对FDM成型件表面进行热蒸汽处理,分别研究化学处理时间、化学处理温度和抛光液浓度对FDM成型件的拉伸强度和弯曲强度的影响。结果表明:化学处理后,成型件拉伸强度、弯曲强度均有所降低。随着处理时间、处理温度和抛光液浓度的增加,成型件拉伸强度、弯曲强度减小;当处理时间为10 min、处理温度为60℃时,抛光液浓度对成型件拉伸强度和弯曲强度的影响较小。     

SLM成形角度对316L不锈钢成形精度的影响

为了提高选区激光熔化(SLM)成形316L不锈钢成形精度,采用选区激光熔化成形工艺设备制备了不同成形角度的316L不锈钢成形件.通过致密度测量、成形尺寸测量和表面粗糙度测量,研究了成形角度对316L不锈钢成形件成形精度的影响.结果表明:随着成形角的增大,试样的致密度呈先减小后增大的趋势,成形角为0°时致密度最大,为99...     

大型电动机起动继电保护研究

简要分析了大型电动机冷热起动方式、起动特性、电动机起动的继电保护现状,提出了全新的电动机起动保护方案,并针对性地提出了电动机热起动的判别方法,通过电压突变电流平方积分判别法和起动超时保护相互配合,能够有效判别电动机热起动是否成功,从而避免电动机热起动失败损坏电动机,此方案已成功应用于电动机继电保护装置中,有效提高了电动机起动继电保护的灵敏性和可靠性.     

基于化学处理的熔融沉积成型后处理研究进展

熔融沉积成型(Fused Deposition Modeling,FDM)技术作为目前最为普及的快速成型技术之一,在航空航天、汽车制造、医疗应用、电子电器和熔模铸造等领域具有远大的应用前景。熔融沉积过程中存在的"台阶"效应制约了FDM技术的应用。介绍了熔融沉积成型原理及特点,分析了化学处理的原理,并从直接浸泡处理、冷蒸汽处理和热蒸汽处理等方面论述了FDM成型件后处理的研究现状和进展。     

“六步教学法”在“数控加工与编程”课程教学中的应用

传统教学过程中以教师讲授为主,学生只能被动的接受。在"数控加工与编程"课程教学中传统的教学方法已不能充分激发学生的学习兴趣,无法使学生更好的掌握技术,使课程逐渐变得枯燥无味。"六步教学法"以学生为主体,将课堂还给学生,使学生成为课堂真正的主人,通过教师的引导完成技能知识的学习。     

复合加工机床的开发及发展

复合机床作为一种新型机械制造装备得到了广泛的应用。对复合加工的机床的概念进行了定义,对复合加工机床的开发历程进行了概述,并基于复合原理对复合机床进行了分类。指出了复合加工机床开发中存在的主要问题,并对其未来的发展进行了展望。     

CHPTAC改性棉的活性染料无盐深色染色

采用季铵型阳离子改性剂3-氯-2-羟丙基三甲基氯化铵(CHPTAC)对棉织物进行阳离子改性处理,然后在无盐条件下进行活性染料深色染色。研究了改性前后棉织物表面微观形态和热稳定性的变化,评价了改性棉织物无盐深色染色的染色性能。研究结果表明:CHPTAC改性对棉织物表面微观形貌影响较小,棉纤维表面无损伤,改性后的棉纤维晶型不变,结晶度降低,热稳定性略有降低。C.I活性黑5在改性棉织物无盐染色时的提升力较未改性棉织物有盐染色要好,改性棉织物活性染料无盐深色染色的匀染性好,色光变化小,耐摩擦色牢度和耐皂洗色牢度较未改性棉织物有盐染色要高。     

面向多网多终端协同的内容适配服务

目前的内容适配技术主要从单网络单终端角度出发,未考虑当前及未来可能的网络运营模式。为解决设备能力和多媒体内容/服务不匹配问题,引入内容适配技术,提出一种面向多网多终端协同的内容适配技术。通过引入本体建模技术,将复杂的多网多终端环境化分为单网单终端、单网多终端和多网单终端3种情况,并采用逻辑决策和物理决策的两级决策方案,实现多网多终端协同的内容适配服务,从而完善单网单终端向多网多终端的过渡。应用结果表明,该内容适配模型可解决终端能力和多媒体内容/服务不匹配问题。     

基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电短期预测

为提高短期光伏发电功率预测精度和降低气候等因素对预测结果的影响,提出了一种基于IKFCM与多模态SSO优化SVR的光伏发电功率短期预测方案。首先采用改进的KFCM(Improved KFCM, IKFCM)聚类方法对训练样本集进行处理,通过引入紧致离散聚类有效性指数,在提高IKFCM聚类准确率的同时实现了自动划分训练样本集,有效降低了样本数据差异对预测性能的影响。然后构建与训练样本集分类一一对应的SVR预测模型,并采用多模态SSO优化(Multi-mode SSO, MSSO)算法对SVR模型参数进行优化,进而得到不同分类的最优SVR参数组合。最后,运用MSSO优化SVR模型对测试数据进行预测评估。仿真结果表明,该方案实现了不同天气下短期光伏发电功率准确预测,而且同其他预测算法相比预测精度提高了25.2%～37.8%。