电机智能制造发展现状及推进策略

随着电机制造要求逐步提高、自动化逐渐普及,智能制造将成为未来主流的生产制造模式。基于对传统电机制造现状和发展趋势的分析,厘清智能制造优势及智能制造推进误区,概括智能制造推进内容及策略。以江苏大中电机股份有限公司相关项目为例,介绍智能制造的侧重内容、实施步骤、原则及实施成果。结果表明：总体生产效率提高了35.75%,生产运营成本降低了26.21%,产品不良率降低了75.84%。在此基础上概括电机行业智能制造推进参考战略,为中小型电机行业发展提供支持。     

步进电机S曲线精确控制的研究与验证

针对生产中对步进电机运行时间和距离有精确要求的常见工况,设计一套步进电机S曲线控制算法,根据不同的运行要求灵活设定运动过程,设定较少参数即能规划整个运动路径,达到理想的运动效果。设计新型余弦S曲线,搭建MATLAB/Simulink仿真控制模型和硬件测试系统进行仿真和试验验证。结果显示电机实际加减速过程运行平滑,起步稳定振动小,设定参数下可以精确运行,与直接起停相比,运行效果有很大改善。新型余弦S曲线已在全自动号码机项目中得到实际应用。     

基于改进指针网络的卫星对地观测任务规划方法

针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习（DRL）方法对卫星观测任务规划问题进行求解. 综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进行建模. 基于指针网络（PN）的运行机制建立序列决策算法模型,使用Mask向量来考虑卫星观测任务规划问题中的各类约束,并通过Actor Critic强化学习算法对模型进行训练,以获得最大的收益率. 借鉴多头注意力（MHA）机制的思想对PN进行改进,提出多头注意力指针网络（MHA-PN）算法. 根据实验结果可以看出,MHA-PN算法显著提高了模型的训练速度和泛化性能,训练好的MHA-PN算法模型可以直接对输入序列进行端到端的推理,避免传统启发式算法迭代求解的过程,具有较高的求解效率.     

高温混合障碍空间中的移动机器人路径规划

为了解决高温场景中移动机器人全局路径规划所面临的安全与效率问题,提出高温热源虚拟障碍的定义,建立混合障碍空间模型,将高温场景中的路径规划问题转化为高温混合障碍空间中考虑路径温度代价和长度代价的多目标优化问题. 改进NSGA-Ⅱ算法,通过选取优秀非可行解扩展种群,提高了种群多样性和进化效率,提出新的交叉和变异概率计算方法. 根据种群进化进程和个体代价函数值调整概率,实现了种群前期搜索能力和后期收敛性的平衡. 仿真所得的最优路径结果表明,该改进算法的路径长度代价虽然比原算法和其他改进算法略有增加,但温度代价大幅降低,更有效地避免了陷入局部最优.     

密集观测场景下的敏捷成像卫星任务规划方法

针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模. 提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型（Ind-PN）对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器. 基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束. 基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率. 实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.     

基于改进遗传算法的机器人路径规划方法

针对基本遗传算法在机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的遗传算法. 在适应度函数中增加带有惩罚项的平滑度函数; 引入精英保留机制,保留每一代最优个体; 自适应调整交叉概率和变异概率,使交叉概率和变异概率随进化次数变化而变化. 利用MATLAB在两种障碍物地图中与其他两种算法进行仿真对比分析,实验结果表明,改进后的算法在路径规划的应用中有效减少了机器人的转弯次数,提高了逃离局部最优路径的能力,寻优能力更强.     

Pathways to eliminate carbon emissions via renewable energy investments at higher education institutions

Higher education institutions are among the many public and private sector entities that have committed to long-term sustainability goals in response to the threat of climate change. A key challenge for these institutions is establishing a commitment to make targeted investments in renewable energy technologies in support of emissions reduction goals. Such strategies require a vision to simultaneously coordinate strategic investments in renewable energy technologies with tactical operational decisions to achieve the desired benefits. In this paper, we formulate and solve a least-cost renewable energy capacity investment planning model to determine pathways to achieve emissions reduction strategies. Specifically, we apply our model to Rutgers University to evaluate its target of 100 % carbon neutrality. Using these insights, we share recommendations on how these strategies can be executed. This research serves as a springboard for administrators to assess and deploy their emissions reduction strategies, while ensuring system and financial constraints are satisfied.     

一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法*

针对现有大区域范围路径规划算法存在的一些问题,提出一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法。该算法在进行路径规划时,一方面根据路网的多比例尺信息对路网进行分级,另一方面对搜索区域进行合理限制。测试实验表明此算法可以提高路径规划的效率。     

基于操纵平稳性的液压挖掘机轨迹规划方法

以既能达到良好的轨迹规划精度,又有优良的操纵平稳性为目标,提出了一种挖掘机器人的智能轨迹规划方法.以挖掘姿态角为优化变量;油缸进程和加速度梯度为双目标;位置盲角和最佳切削范围为约束建立优化数学模型,采用遗传算法寻找最优值.对3种规划策略：被动修正法、主动调整法和智能规划法进行了行程和速度梯度对比,结果表明,采用优化规划方法可以大幅减少液压系统冲击和振动,使挖掘机操纵更加平稳.     

基于并行工程和网络计划技术的模具生产进度编制方法

在充分考虑模具生产的特点和生产活动之间并行性的基础上,建立了单副模具典型生产过程的细化网络图,提出了一种基于并行工程、网络计划技术和最优化生产技术(OPT,Optimal ProductionTechnology)的模具生产进度计划编制方法。通过算例及其结果分析,表明了方法的可行性和有效性。