制造网格应用服务供应商平台分布结构及其平台设计

制造网格资源共享问题可归纳为资源提供与应用两方面,资源发现贯穿其中是其关键.以资源应用为研究重点,从资源发现角度,研究资源广域发现的实现.针对集中分布式结构的ASP分布存在的问题,提出了一种新型的多层树型覆盖网络结构的ASP分布,各节点高度自治又互相支持且形成紧密而又灵活的信息路由拓扑结构.为配合该结构,设计了ASP平台并重点分析了计费管理实现机制及信息路由算法.最后,用简单原型系统实现有力说明了该结构及其平台设计的有效性.     

基于改进花授粉算法的共融AGV作业车间调度

针对传统智能算法求解自动导引小车与机器集成的车间调度问题效率低且易早熟的缺点,提出一种基于改进花授粉算法的车间调度算法。其中,基于主成分分析法提出新的变异算子以增强算法对解空间的感知能力和跳出局部极值的能力;引入交叉算子以提高花授粉算法的全局搜索能力;基于染色体相似度矩阵提出一种自适应个体初始化生成策略以提高初始种群的多样性。面向该集成调度问题需求,建立了机器与自动导引小车集成的调度数学模型,然后采用新的解码算法和新解接受机制对模型进行求解。最后通过搭建集成调度实验平台验证了所提改进算法的有效性。     

中密度纤维板施胶工艺中胶液温度模糊控制

中密度纤维板施胶工艺作为生产线中的关键工序,胶液温度控制精度对产品质量有着直接的影响,本文介绍了基于模糊控制技术的施胶工艺中胶液温度控制系统的设计方法,与传统的PID控制器相比较,获得更好系统的稳态性能,提高了产品的质量。     

基于构件的分布式制造系统的资源信息集成

根据制造业发展趋势,指出了制造资源信息构件化研究的必然性,阐述了分布式制造系统的信息特点和基于构件的分布式制造信息集成的支撑技术－计算模式、构件复用和分布式对象技术,最后基于ＣＯＲＢＡ提出一种面向分布式制造的构件化信息集成模式。     

基于BP网络自整定的PID控制在加工过程中的应用

基于BP神经网络自整定的PID控制,把BP神经网络与传统的PID控制很好的结合在一起,利用BP神经网络实时在线学习来调整PID的三个系数,这样充分发挥各自优势,从而拓宽PID控制的应用领域.对车床加工过程进行建模,加入BP神经网络自整定PID控制,以车床加工过程作为被控对象进行仿真研究.仿真结果表明,加工过程在BP神经网络自整定的PID作用下的控制效果良好.基于BP神经网络自整定的PID控制较传统的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性.     

基于RFID的信息集成柔性制造系统设计研究

设计基于射频识别(RFID)技术信息集成的小型柔性加工制造系统.通过射频识别技术容易实现各控制子系统的信息集成和交换.将各子系统中所需的关键信息写入射频标签中,射频读写器扫描读取工件上附着的标签.上位机对信息进行处理之后,实时地把控制信息送达各控制子系统.各控制系统的状态信息也可及时反馈到上位机,由上位机把信息写入到标签中,以更新标签中的内容.数控机床的加工代码全部按不同的文件名形式存入代码库中,上位机通过射频读写器读取不同工件上的标签中的信息来决定调用相应的加工代码文件,控制机床加工工件.因此当工件改变时,并不需要对生产线做大范围的调整,实现一定程度上的柔性制造.     

基于粗集理论的模糊神经网络建模方法研究

智能控制研究发展到了模糊神经网络阶段,其中5层模糊神经网络结构的物理含义清晰,而Max-Min模糊神经网络反应快,实时性强。在分析两者优缺点的基础上,提出了基于粗糙集构建模糊神经网络的方法,并通过比较3种方法对同一个事例的建模,说明了基于粗糙集方法的优点。     

制造系统生态联盟多Agent模型

制造系统的生态联盟是生态制造的主要研究内容之一.介绍了制造系统生态联盟的概念和组成,提出了制造系统生态联盟的多Agent模型框架.制造系统生态联盟的多Agent模型由企业、市场、环境、资源和政府5大类基本Agent组成,通过定义"模块"类的办法,来构建模块,每个模块可以包含多个行为,再由模块组成Agent.     

数控机床多领域建模与设计优化的研究及发展

分析了国内外多领域协同建模与仿真技术、多学科设计优化的研究现状及发展动态。介绍了3种多领域建模仿真方法,及最近发展起来的一种多学科设计优化方法——目标级联法。指出数控机床多学科设计发展趋势是将统一多领域建模语言（Modelica）、产品数据交换标准（STEP）、高层体系结构（HLA）以及目标级联分析法（ATC）等应用于数控机床多领域设计,研究数控机床的多领域协同建模、仿真与设计优化一体化技术。