基于装配难度计算的装配序列生成方法研究

目前装配序列生成算法中缺乏动作分析研究,导致生成的虚拟装配序列在实际工程中并不能直接应用。深入分析了装配动作及其影响因素,给出了装配过程决策模式,构建了动作难度计算公式,基于计算公式进行了装配序列的进一步推论、证明,得到了计算复杂度非常小的装配序列生成规则,并以电脑装配为例验证了其可行性。     

基于Minitab/DDE的六西格玛管理集成系统设计及其在SMED中的应用

为解决生产设备换型时间长这一普遍问题，引入六西格玛理论进行分析。提出了基于Minitab/DDE的六西格玛管理集成体系框架，对某电机制造工厂的关键线体进行六西格玛管理系统设计，该系统支持动态交互式访问日常生产数据，确保项目分析的实时性和有效性，从而缩短设备换型时间，实现持续改进。     

基于客户满意度的开放式车辆路径问题研究

将客户满意度作为优化目标引入开放式车辆路径问题。使用梯形模糊数表示客户满意度,建立基于客户满意度的开放式车辆路径问题的数学模型。将改进的最邻近插入法和最廉价插入法作为后优化过程与粒子群优化算法结合求解该问题。分析2种混合算法的计算复杂度,通过实验仿真对算法进行分析比较。     

随机环境下锻造多级多目标组批全局与局部协同优化

为解决多级多目标组批投放决策协同优化算法,对建模工具进行分析,选择基于微软Aglet的移动智能体（Agent）和基于Flexsim的仿真相结合的建模技术,系统控制采用混合控制结构以避免传统多Agent系统的缺陷;设计了锻造多级、多目标组批协同求解框架,给出了多Agent协作模型和基于统一建模语言的协同过程。提出基于强化Q学习的改进型多目标前向投放控制策略作为多级多目标协同算法。对可能影响实验结果的生产系统参数设置作了对照实验,实验研究了不确定条件下不同算法的拖期数和成本表现,结果表明本文算法明显优于传统的前向投放策略,生产系统的输出具有很好的稳定性。     

金属表面缺陷检测的改进YOLOv3算法研究

针对现有的金属表面缺陷检测方法存在着检测效率低、适用范围受限、处理步骤繁琐等缺陷,提出了基于改进型YOLOv3算法的实时缺陷检测方法。该方法将采集到的图片分为N×N个格子,每个格子用来检测缺陷的中心点是否在格子中,利用特征金字塔与残差层融合特征的方式对图片中的缺陷进行定位,得到多个缺陷的边界框,使用非极大抑制的方法筛选出得分最高的边界框。为了提高检测效果,在输入端对图像进行直方图均衡化,并基于缺陷权重优化了算法中的损失函数以提高缺陷分类的准确性。最后,利用改进型YOLOv3算法对钢板表面的压痕与划痕进行了实验检测,结果显示该方法可以快速、准确检测出钢材表面的压痕与划痕,精度分别为92%和90%。     

锻造多属性有条件相容并行组批优化

针对锻造行业存在的多阶段、工件有条件相容、不确定加工时间、以最小化拖期和完工时间为目标优化的组批和排序问题,提出了基于工件模糊聚类的两种算法.算法1的工件优先级由工件熵值、工件松弛时间重要度、市场意志共同决定,批的优先级由批内最高优先级工件决定;算法2为随机密钥代表混合遗传算法,该算法用随机密钥进行编码和解码,采用基于规则编码的方法来优化基因序列和基于规则的交叉操作,采用小生境技术来调整个体适应度,采用精英保留策略产生下一代.数值实验结果表明,在多品种、高负荷下,混合遗传算法好于算法1,算法1好于其他启发式算法.     

可重构制造系统设施布置公理化设计研究

首先阐述了可重构制造系统和公理化设计的基本知识,然后通过公理化设计的两个公理(独立性公理和信息公理)对可重构制造系统进行设计.在独立性公理的应用中,将总目标进行了四级分解,每一级分解通过四个步骤来完成,并列出了各自的设计方程.然后汇总列举出了相应的功能结构表;在信息公理的应用中,针对非耦合设计和准耦合设计的情况分别计算...     

车间作业过程中信息过载主要因素识别研究

针对信息过载在人机交互过程中严重影响作业过程安全及作业效率这一问题,提出了识别车间作业过程信息过载主要因素的方法.首先分析了车间作业过程中可能造成作业人员信息过载的因素,建立了适用于车间作业过程的信息过载因果图模型;在此基础上进行了基于层次分析法的信息过载成因权重评价,从而识别出主要影响因素,为有效预防和控制车间作业过...     

基于Tsallis相对熵的DEMATEL阈值确定研究

目前现有的决策试行与评价实验室(DEMATEL)中阈值的确定存在着主观随意性强、阈值偏大、阈值求解不稳定等缺陷，为解决上述问题，提出了基于Tsallis相对熵的DEMATEL阈值确定新方法。首先基于质量控制理论对专家打分表进行了筛选。然后利用证据理论融合专家意见，从众影响关系中选出最重要的影响因素，并将其影响关系的大小作为阈值上限。最后利用区间对矩阵元素信息的概率分布进行了定义，并选取Tsallis相对熵最小时对应的分割阈值作为最终阈值。通过与其他方法的对比分析，基于Tsallis相对熵的阈值确定方法能有效去除系统中的冗余信息，且使用时更具有一般性，实例计算也验证了整个阈值确定流程的可操作性。