一种面向机械车间柔性工艺路线的加工任务节能调度方法*

大量研究表明机械车间消耗了大量能量,因此降低机械车间的能耗是实现可持续制造的策略之一。现有机械车间节能调度研究主要针对给定的或者具有部分柔性的工艺路线,缺乏对机械车间任务工艺路线多柔性的节能调度研究。针对机械车间任务柔性工艺路线对机械车间调度能耗的影响特性,提出一种面向机械车间柔性工艺路线的节能调度方法。首先,分析了面向机械车间柔性工艺路线的加工任务调度的能耗特性;基于此,构建了节能调度模型,该模型是以任务加工总能耗、加工完成时间、机床负载为目标。进一步提出了一种改进的Q学习算法对该模型进行求解获得其Pareto解。最后通过案例验证了提出模型的节能效果及算法的可行性。     

一种基于的遣传算法的微波测量分析方法

论述了遗传算法在微波测量分析中的应用,首先简要介绍了应用遗传算法处理微波数据信号．然后在微波电路的分析设计中,设计了一种较好的遗传算法多目标优化方法对电路进行全局优化．使整个系统在电路设计等关键的衡量指标同时达到最优．文章对双波段、六单元接换阵列智能天线运用遗传算法进行优化设计,在900MHz和1900MHz两个频段上-10dB带宽分别达到和,天线辐射方向上的最大增益为．最小增益为,并且得到了天线阵列中每个变量的灵敏度分析．通过与文献的比较,结果证明遗传算法的应用可以显著的提高天线的性能．     

结构动力鲁棒优化设计方法综述

如何提高结构动力学性能的鲁棒性,以减小各种不确定性因素对设计结果的影响是当前学术界和工程界研究和关注的热点问题之一。该文阐述了结构动力鲁棒优化设计的基本概念,从基于Taguchi的方法、基于多目标优化的方法和基于响应面建模的方法三个方面对结构动力鲁棒优化设计的研究进行了综述。以双转子为例,从结构的动力响应要求出发,采用响应面建模、多目标优化的方法进行了设计并与采用Taguchi方法得到的结果进行比较。结果表明,基于响应面建模、多目标优化的方法能够获得多个具有鲁棒性的设计方案,在处理具有不确定性的结构动力学问题时有着很大的应用潜力。最后,对当前方法和后续研究内容作了简要总结和展望。     

基于Multi-Agent的人机环境仿真设计系统

提出了用于制造过程仿真和人机工程分析的多Agent智能设计系统。基于模糊多目标决策理论建立了虚拟人自适应作业行为仿真模型。在虚拟环境中,智能化的虚拟人能自主完成作业任务的仿真,优化自身的工作状态,同时提供人机工程的评估结果。通过仿真实验,证明了所用技术的可行性。     

面向智慧生物实验室的弱外观多目标轻量级跟踪网络

基于监控视频的弱外观多目标跟踪是建设智慧生物实验室的一个重要内容.但是,由于遮挡、目标外观差别细微等因素的影响,容易出现漏检、误检等问题,导致跟踪失败.此外,基于深度学习的相关算法需要大量的计算量,在嵌入式平台上难以达到实时性.因此,本文提出了一种新的轻量级多目标跟踪算法,以YOLOv3作为基础目标检测网络,提出基于归...     

考虑用户选择偏好的电动汽车充电站规划研究

在国家大力发展新能源汽车的过程中,充电问题一直阻碍着电动汽车的发展,充电基础设施尤其是快速充电站的规划和建设尤为重要。大规模发展电动汽车（electric vehicle,EV）的关键是根据用户的充电选择偏好,建立完善的充电基础设施,减少用户的里程焦虑,彻底解决充电不方便的问题。在考虑了各方面社会因素并确定一定数量的候选节点背景研究的基础上,提出了一种双目标规划模型,在满足需求、距离、容量等约束条件下,分析了建设充电站总成本和充电覆盖范围之间的关系,寻找最优的充电站建设方案,并以A城市B区为例,通过多目标粒子群算法进行求解,求出充电站的最佳节点和数量。用不同算法进行求解,通过对结果进行分析比较,表明多目标粒子群算法（MOPSO）在求解双目标问题时更具有实际意义。     

青岛地铁盾构滚刀磨损多目标优化

针对青岛地铁盾构施工中遇到的滚刀磨损问题,根据遗传算法建立了以刀间距、贯入度、刀刃宽度及刀盘转速为约束条件,以滚刀破岩比能最小、掘进距离最大及掘进速度最快为多目标函数的优化模型.利用MATLAB对多目标函数进行了编程求解,计算出了减少滚刀磨损的最优掘进参数和刀具结构参数,并提出了针对性优化措施,可为青岛地铁后续盾构施工...     

时空特征融合网络的多目标跟踪与分割

目的 多目标跟踪与分割是计算机视觉领域一个重要的研究方向。现有方法多是借鉴多目标跟踪领域先检测然后进行跟踪与分割的思路,这类方法对重要特征信息的关注不足,难以处理目标遮挡等问题。为了解决上述问题,本文提出一种基于时空特征融合的多目标跟踪与分割模型,利用空间三坐标注意力模块和时间压缩自注意力模块选择出显著特征,以此达到优异的多目标跟踪与分割性能。方法 本文网络由2D编码器和3D解码器构成,首先将多幅连续帧图像输入到2D编码层,提取出不同分辨率的图像特征,然后从低分辨率的特征开始通过空间三坐标注意力模块得到重要的空间特征,通过时间压缩自注意力模块获得含有关键帧信息的时间特征,再将两者与原始特征融合,然后与较高分辨率的特征共同输入3D卷积层,反复聚合不同层次的特征,以此得到融合多次的既有关键时间信息又有重要空间信息的特征,最后得到跟踪和分割结果。结果 实验在YouTube-VIS(YouTube video instance segmentation)和KITTI MOTS(multi-object tracking and segmentation)两个数据集上进行定量评估。在YouTub...     

基于多尺度CLG光流法的多目标检测方法

多目标检测是计算机视觉中一个重要的研究方向,如何才能准确地检测目标在军事、生活、工业等方面都有着极为重要的研究意义。针对传统光流法在目标检测中对噪声鲁棒性较差的问题,为了提高算法对噪声的鲁棒性,本文将CLG光流法与多尺度的思想相结合。多尺度的主要思想是建立一个图像金字塔,由粗到精地计算光流向量,并在此基础上将L2范数的平方改为L1范数。实验结果表明,改进后的多尺度CLG光流算法相对于原始CLG光流算法有更好的整体效果,说明多尺度CLG光流算法对噪声具有更好的鲁棒性,可以较好地对图像进行光流估计。     

基于中值移位的粒子滤波多目标跟踪算法

针对传统粒子滤波多目标跟踪过程中的发散问题,提出了一种基于中值移位的粒子滤波多目标跟踪算法。该算法采用具有优良特性的中值移位方法对重要性重采样后的中间结果进行聚类分析,得到相应的粒子子群,从而获得各个目标的最优状态估计,提高滤波精度,并对目标的进出场景和遮挡问题进行有效处理。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复...