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本文首先介绍3DS MAX的渲染概念及渲染工具,再讨论3DS MAX默认扫描线渲染器的"通用参数"、"当前渲染器"、"高级照明"等选项卡,详细研究了"高级照明"、"阴影"、"运动模糊"、"光线/采样"等对渲染速度有较大影响的参数,并给出设置方法,从而得到提高渲染速度的目的。 相似文献
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基于多目标遗传算法的可调节变量产品族优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现可调节变量产品族的优化设计,在建立可调节变量产品族原理模型及优化模型的基础上,提出基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的产品族优化设计流程.根据产品族优化设计的数学模型,用NSGA-II算法求得多目标优化问题的Pareto集,并使用基于模糊集合理论的方法选择一个最优解.在优化设计的第一阶段中NSGA-II算法独立优化每个产品,依据设计变量的变化率确定产品平台常量集合及平台常量取值.第二阶段用NSGA-II算法优化每个实例产品的可调节变量值,在满足产品族设计要求的前提下,提高实例产品的性能.对通用电机产品族进行优化设计,并与One-Stage-Ps方法进行比较,证明了该方法在工程应用中的正确性与高效性. 相似文献
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为了解决产品质量特性优化设计过程中设计参数发生变差时,最优解变为违反约束条件的不可行解的问题,对产品质量特性的稳健性和稳健性度量进行了分析,建立了基于最小灵敏域估计的产品质量特性稳健优化数学模型,提出了多目标产品质量特性稳健优化设计流程。根据该模型,采用广义差分多目标进化算法求得多目标质量特性稳健优化问题的Pareto稳健优化解集,并使用基于模糊集合理论的方法选择出最优解。在满足产品质量特性设计要求的前提下,优化产品质量特性,提高产品质量特性性能对设计参数变差的稳健性。最后,应用该方法对高速工业平缝机挑线机构进行质量特性稳健优化设计,证明了该方法在工程应用中的正确性与高效性。 相似文献
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为实现对云请求端制造需求的快速响应并提供最理想的制造云,在定义制造云服务(manufacturing cloudservice,MCS)的基础上,提出了MCS混合粒度动态优化组合方法.通过对制造服务需求的解析,将MCS按照粒度从大到小的顺序进行匹配,实现了云池资源的初次过滤;然后构建基于总服务成本、服务质量和交易期的制造云多目标优化数学模型,并引入Epsilon-SPEA2优化算法对该优化问题进行求解,从而快速高效地获得Pareto最优解;采用基于改进优劣解距离(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的动态多属性决策方法对Pareto最优解所代表的互为非支配的MCS组合方案进行评价排序,筛选出最优的MCS组合方案.最后结合某区域模具公司群所能提供的制造服务以及相应历史数据,依据客户需求进行MCS的动态优化组合仿真,验证了文中方法的可行性和实用性. 相似文献
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针对现今产品设计表达策略的弊端,运用公理化设计理论对大批量定制的创新设计意图进行分析,将产品概念开发过程中产生的知识分为4类,即设计域、曲折映射、独立性公理和信息公理,通过产品族配置模型的意图表示和信息映射机制,建立公理化意图驱动的产品族配置模型,通过该模型解决了产品开发过程中设计人员之间交互公理一致性的问题,并运用其表达产品设计意图和产品设计参数间的域映射关系,为设计者能在众多复杂的设计方案中快速做出正确的选择提供了工具.结合企业具体应用,将上述理论应用于电梯产品开发中,有效地提高了对客户需求的响应速度,取得了良好的经济效益. 相似文献
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性能约束满足是复杂产品设计的关键因素。传统概念设计求解的研究着重于功构映射及其推理实现,忽略了性能在求解过程中的演化规律,导致性能在设计过程中存在上下文孤立以及无法溯源等问题。为了解决这一问题,提出了基于性能演化的概念设计求解过程模型与实现方法。通过分析概念设计过程中的性能特性,构建集成期望性能、行为性能和结构性能的规范化性能演化模型。以此为基础对模型进行解析计算,主要包括面向期望性能辨识的重要度分析、面向行为性能均衡的单元规划求解以及面向结构性能适配的方案生成,同时建立了性能演化驱动的产品概念设计过程,以支持性能认知、性能优化以及性能计算的设计求解实现。最后以某型号液压机概念设计过程为例验证本方法的可行性与有效性。 相似文献
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当前,世界制造业在全球化、智能化、服务化和绿色化的发展趋势下,面临着同质化竞争、个性化需求带来的巨大压力.对我国制造业而言,"大而不强"已成为行业的整体现状,制造大国地位受到严峻挑战,已有的成本优势已经不复存在.制造业的管理需要从过去的粗放式管理模式,转换为集约式、精细化的动态管理模式;需要合理配置行业、企业资源,对全球化变革做出快速反应和动态决策. 相似文献
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滚动轴承作为机械设备的重要部件,对机械设备的稳定运行起着重要的作用。滚动轴承的故障信号往往是多种信号的叠加,有必要对采集到的振动信号进行模式分解,进而基于模式识别方法实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。提出一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和等距特征映射(ISOMAP)的机械设备故障分类识别方法。利用ALIF对滚动轴承的故障信号进行模式分解;对选定的模式分量提取多个统计学特征;最后利用ISOMAP对高维特征信号进行降维处理,实现对滚动轴承不同故障模式的分类识别。研究结果表明:所提方法在滚动轴承故障识别上具有良好的效果。 相似文献