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面向产品的工艺数据数字化管理建模 总被引:2,自引:0,他引:2
摘要利用面向对象的处理方法,分析了工艺数据管理面向产品的特性,研究和扩展了传统意义上的工艺BOM模型,建立了工艺BOM与其他物料清单间的映射关系,有效地起到产品全生命周期中工艺数据的纽带作用;根据以数据为中心、产品为导向的建模思想,构建了面向产品的工艺数据管理的容器对象模型,并详细分析了各对象间的关联关系及工艺数据的动态属性和静态属性,实现了工艺数据的全面管理.同时,采用语义数据模型化技术——IDEFIX方法完成了对工艺数据处理方法模型的构建、 相似文献
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驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一,为解决该问题,提出一种新的基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测方法。根据驾驶员视频图像特点,采用基于肤色检测的Adaboost算法提取面部以及手部的感兴趣区域(Regionsofinterest,ROIs)。基于尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)特征点匹配获取眼、嘴以及手部的SIFT特征点,据此得出面部以及手部特征参数。将Perclos、MClosed、Phdown以及SA 4个特征参数作为模型输入,疲劳度等级作为模型输出,建立三层BP神经网络模型,并应用贝叶斯正则化并结合动量梯度下降法较好地解决了传统BP人工神经网络训练高精度和预测低精度的过拟合现象。试验数据表明,该方法能够克服光照、背景、角度以及个体差异的影响,且疲劳检测的正确识别率达到99.64%。 相似文献
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基于品质物料清单的全面质量数字化管理模式的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对全面质量管理缺乏有效实施手段的现状,构建了面向企业运作过程中所有质量活动的品质物料清单体系,分析了该体系的构成、特性、作用和必要性,并采用语义化建模技术和工程化方法,描述了品质物料清单体系各成员间的关系及其数据关系模型,最终以品质物料清单体系作为合理有效的质量数据组织形式,以确保准确的质量数据统计分析,进而实现“以数据说话”的全面质量数字化管理。 相似文献
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不确定环境下再制造发动机曲轴轴向间隙优化控制 总被引:1,自引:1,他引:0
再制造发动机曲轴轴向间隙既是影响再制造发动机性能的重要因素,也是不确定环境下再制造发动机装配过程质量控制的难点。以再制造发动机装配过程中曲轴轴向间隙优化控制为研究目标,分析不确定环境下再制造发动机曲轴轴向间隙影响因素,并构建基于信息熵的装配尺寸不确定测度模型,进而研究再制造发动机装配过程中曲轴轴向间隙质量耦合内在关系;在确保再制造发动机曲轴轴向间隙装配尺寸熵不大于新品的前提下,通过数学公式推导出再制造曲轴第一轴颈宽度和缸体轴承座宽度分级选配尺寸公差宽放系数;提出基于分级选配的再制造发动机曲轴轴向间隙优化控制方法;通过某再制造发动机企业的实例验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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再制造发动机平衡性是影响再制造发动机使用性能的重要因素之一。分析影响再制造发动机曲轴平衡性的关键因素,探究曲轴主轴颈径向跳动、直径、圆柱度及曲轴端面跳动、弯曲度等因素不确定性的内涵;考虑各个因素测量值的离散程度及测量值与理想值的偏差程度,构建因素不确定性定量化测度模型;在以上研究基础上,提出基于改进BP神经网络(BPNN)的发动机曲轴再制造平衡性质量控制方法,其中,网络模型采用梯度下降法对输入层到隐层之间的权值和阈值进行调整,采用支持向量机调整隐层到输出层之间的权值和阈值;通过某企业再制造曲轴的质量数据表明,方法能够有效提高再制造曲轴平衡性合格率,降低曲轴加工废品率,应用实例验证了提出方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对多目标柔性作业车间调度问题搜索空间的离散性和求解算法的收敛性,提出一种基于Pareto优化的离散自由搜索算法来求解多目标柔性作业车间调度问题。在建立基于Markov链数学模型的基础上,证明了算法以概率1收敛;引入首达最优解期望时间来分析算法收敛速度,并分析了算法时间复杂度。采用基于工序排序和机器分配的个体表达方式,在多目标柔性作业车间离散域,利用自由搜索算法在邻域小步幅精确搜索和在全局空间大步幅勘测进行寻优;通过自由搜索算法自适应赋予个体各异辨别能力和Pareto优化概念来比较个体优劣性,不仅保留优化个体,而且使个体寻优方向沿多目标柔性作业车间调度问题Pareto前沿逼近。通过对搜索过程中产生的伪调度方案进行可行性判定,以确保调度方案可行。采用10×10FJSP和8×8FJSP问题的实例进行寻优测试,验证了所提算法的可行性和有效性。 相似文献