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针对产品绿色设计方案受多因素耦合影响,不易对其优化的问题,提出基于属性映射的产品绿色设计方案优化方法。基于产品功能结构分解模型,建立产品模块实例库,采用正交试验设计安排样本空间,基于支持矢量回归(Supportvector regression, SVR)理论,对优化变量与优化目标间的映射关系进行拟合,进而建立产品设计方案多绿色属性与多模块功能实例之间的映射关系;采用非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ, NSGA-Ⅱ),选取绿色属性最优的产品设计方案作为目标,对离散变量进行多目标优化,从众多可能解中快速、准确的寻出Pareto解集,从而生成产品绿色设计优化方案。以喷墨打印机产品绿色设计方案优化为例,验证了所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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为了更好的利用与产品参数方面的客户需求数据,提出了一种基于布尔矩阵改进的Apriori算法对客户需求数据信息进行分析。首先,针对Apriori算法在每次由低维度连接生成高维度的候选频繁项集时都需要扫描整个数据库非常耗时的缺陷,利用布尔矩阵对其进行改进,把客户需求数据映射成布尔矩阵;其次,采用迭代和剪枝的方式,利用改进后的算法对客户需求数据进行分析,计算出满足设定支持度的最高维度的频繁项集,挖掘出客户需求信息之间的不确定性联系,为设计制造出满足客户需求的产品提供参考。通过分析,改进后的算法在计算的时间复杂度和空间复杂度方面更优;最后以某企业针对冰箱产品开展的客户需求调查结果为例,说明该方法的具体实施过程。 相似文献
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针对传统的能耗预测模型预测精度较低、泛化性差的问题,提出一种数据驱动下基于元动作的数控车削能耗预测方法。通过分析数控车床的能耗特性,揭示各时段元动作与能耗的关联关系;提出车削元动作及能耗数据的获取方法,并通过元动作状态对数控车床状态进行判断;使用高斯过程回归构建以元动作状态作为输入的数控车削能耗预测模型,实现数据驱动的数控车削加工能耗动态预测。最后,对比3种拟合算法,验证高斯过程回归算法的优越性,并通过比较理论模型和基于元动作的数据模型,以加工某轴类工件为例,验证该方法的有效性。 相似文献
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统计分析表明,电气控制和工艺原因是引起断带的主要因素,其次为起车、来料缺陷和操作等原因造成的断带。通过相应采取控制原料质量、改进圆盘剪工艺参数、优化轧制模型、修改GCS和起车控制方式等改进措施,使双机架冷轧机断带事故发生率降低了65%以上。 相似文献
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针对数控铣床不断老化导致刀具磨损预测模型误差较大,加工过程中动态数据难以在线采集等问题,提出一种数字孪生驱动的刀具磨损在线监测方法。采用神经网络对加工过程中的多源数据进行特征提取,建立考虑机床老化的刀具磨损时变偏差量化模型,并在此基础上提出数控铣削刀具磨损的在线预测方法;开发了面向刀具磨损的数控铣削数字孪生系统,在线感知加工过程中的动态数据并实时仿真刀具磨损过程;最后,将该方法应用于实际加工中并与其他的预测方法进行了对比,结果表明该方法有效降低了机床老化带来的误差,实现了刀具磨损的精确预测。 相似文献
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