浅谈GPS技术在露天矿开采中的应用

介绍了GPS技术在露天矿开采中地表测量、开采设备的作业优化控制、卡车运输安全监控及边坡位移自动监测四个方面的应用特点、原理、优势,阐述了GPS技术在露天矿开采中应用存在的问题和解决办法,以推广GPS技术的应用。     

基于Petri网和GA的多目标动态优化调度问题研究

以最小化生产周期、机床负载和机床与工人的费用为调度目标,基于受控Petri网和遗传算法提出了一种多目标作业车间调度方法,用于解决作业车间的加工受到机床、操作工人双资源制约条件下的动态优化调度.首先,给出了基于Parikh矢量的Petri网控制器简化设计方法,并应用该方法构建了基于紧急订单的受控Petri网模型;然后设计了基于Pareto的遗传算法,能够获得Pareto最优解集;尤其重要的是能够针对车间的动态扰动给出相应的调度方案.最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

智能机器人仓储物流系统设计

随着工业自动化技术的发展,密集型人工模式已经不能适应仓储物流的发展。为提高仓储的效率和质量,文章设计了一套智能机器人仓储物流系统及总控调度软件。该系统创新性集成了自动化立体仓库、AGV、机器人及传感器等硬件,总控调度软件与各机器人间通过以太网通讯,以管理和控制所有机器人,并协调各机器人工作。同时文中提出一种视觉精确定位方法提高AGV定位精度及系统稳定性。该系统具备存储、分拣、装配、配送等基本功能,而且能够适应高度动态的环境变化,最终通过齿轮箱的模拟装配拆解工作对该智能机器人仓储物流系统进行了应用验证。     

并行工程方法在焊接生产线及夹具设计制造中的应用

论述了并行工程方法在焊接生产线及夹具设计制造中的应用,提出了采用并行工程方法实施焊接生产线设计制造的新思路。达到了节约资金、缩短时间和减少失误的目的;同时着重对柔性焊接夹具的设计方法以及焊接生产线设计制造任务的调度进行了分析和研究。提出了利用基于夹具库的结构可调整型柔性夹具设计和实例推理进行夹具的方案设计,加快了夹具设计的速度,并提高了设计的合理性,缩短了焊接夹具的设计制造的周期,解决了基于并行工程环境下焊接夹具这一“瓶颈”问题,并分析了设计任务的调度策略,指出了科学的任务调度是并行工程环境下完成焊接生产线及夹具设计制造任务的关键之一。     

MES的计划、调度集成问题研究

在分析制造执行系统(Manufacturing Executive System(MES))产生的背景、概念及其特点的基础上，构造了先进制造车间(Advanced Manufacturing Shopfloor(AMS))计划调度问题的集成功能模型。结合此模型，建立了AMS的作业分批与计划调度的数学模型，并在最后给出了求解此类问题的常用算法。     

自组织制造网格及其任务调度算法

通过分析制造系统自组织的特征，以及网格技术在制造业应用的理论基础和系统框架，提出了自组织制造网格的概念，指出资源动态管理和调度是自组织制造网格中建立虚拟组织、实现资源共享和协同工作的瓶颈点，提出基于T，Q，C，S的多层次、多目标整数规划调度算法。同时，结合自组织制造网格的应用实例和一个具体的加工任务，验证了自组织制造网格理论的合理性和调度算法的可行性。     

基于蚂蚁算法的混流车间动态调度研究

根据蚂蚁路径寻优行为模型及其与混流车间调度的相似性，提出混流车间的蚂蚁调度算法。算法利用试错，区分加工路线的优劣。实验表明，该算法的性能优于启发式算法，可以用来求解随机加工时间的调度问题，并对车间内外部环境变化具有良好的自适应性。     

连续采煤机截齿随机载荷的数学模型

截齿的载荷是确定连续采煤机截割工况和研究其截割性能的依据,根据对连续采煤机截割滚筒结构特殊性和工作条件复杂性的分析,通过假设单个截齿平均载荷与随机载荷的关系、截齿的受力分布类型以及硬质包裹体的接触概率,利用叠加原理,建立了在复杂煤层截割时,连续采煤机上处于截割断面不同位置的截齿的随机载荷的数学模型.     

多目标柔性作业车间分批优化调度

为解决多目标柔性作业车间分批调度问题,提出了一种基于粒子群算法的多目标柔性分批调度算法。提出了一种基于游标的柔性批量分割方法,并采用一种批量分割与加工工序相融合的粒子编码方法,使得该算法不但可根据机床负荷将工件分割成具有柔性批量的多个子批,而且可使子批工艺路线选取及加工排序同时得到优化。算法引入了决策者的偏好信息,用于引导算法的搜索方向,使搜索结果集中于决策者感兴趣的Pareto边沿,避免了决策者在众多非劣解中做出困难选择。通过实例仿真,对算法性能进行了比较分析和评价,结果表明了算法的有效性和可行性。最后,从生产实际出发给出了算例,证明了算法的有效性和对生产实践的指导作用。     

面向高可信集群计算的能量有效任务分配

为解决集群计算系统的失效和高能耗问题,提出了一种灵活的高可信集群计算任务调度框架.该框架基于动态电压调整、任务恢复执行和完美接纳控制机制,设计了一种可靠性感知和能量感知的实时任务全局分配算法.结合局部松驰回收机制,在维持任务可靠性目标的情况下,该算法可进一步降低系统能耗和任务拒绝率.实验表明,该算法在能量节省、可靠性和任务拒绝率方面具有优越性.