社会化产品开发众包设计任务间加权网络建模与模块划分

依据社会化产品开发众包设计任务模块划分的需要,针对产品原子设计任务之间关联的含糊性,采用11级标度加权网络来描述它们的关系并进行剪枝的原理与方法。以模块内聚合度最大、模块间耦合度最小、协作设计难度最低为目标函数,建立产品社会化设计众包任务模块划分的优化模型,采用蚁群算法进行求解;论述原子设计任务之间在功能和结构上信息交流相关度、承包方协作难度的计算方法,给出众包任务模块划分的原则、步骤,并举实例说明所提出方法的可行性。     

轧制力预报的自适应修正

轧制力是轧制控制过程中的一个重要参数,对其预报的精确与否将直接影响厚度控制中的厚度精度.采用自适应控制理论的方法,通过现场融合数据,达到提高轧制力预报精度的目的.通过一年多的工厂实际应用,证明该系统性能稳定,预报精度高,性能可靠.     

一种求解绿色模块划分的蚁群算法

以双梁桥式起重机桥梁作为实例,研究了基于零件基本单元的产品绿色模块划分问题,既考虑模块之间功能相关性和结构相关性,又考虑零件本身的绿色属性,以模块内部最大聚合度、模块之间最小耦合度和模块组合绿色度最高为目标函数,建立了产品绿色模块划分的优化模型,提出一种蚁群算法求解方案,通过十次实验均求出最优模块划分,最后对参数的合理选取和实验结果进行讨论分析,验证其合理可行性,具有极大的生产实用性。     

马钢CSP生产线带钢板形控制系统

马钢薄板坯连铸连轧生产线的板形控制系统数学模型包括与板凸和平直度控制相关的轧辊弯曲模型、轧辊热磨模型、工作辊压扁模型、材料流量模型的算法与相应数据接口,以这些模型为基础采用板形设定算法及其在线自适应算法,实现了对热轧带钢成品板形的精确控制。实际生产表明,采用该系统后,凸度命中率可达96.37%。     

数控机床主轴绿色配置设计的不确定优化模型建立与求解?

以MJ-50型数控车床主轴的模块化绿色配置设计为例,将技术性能最优、经济成本低、环境影响最小、能耗最少设为目标函数,建立包含模糊数与区间数的不确定组合优化模型;按三角模糊数和区间数的运算法则将其转换为确定型模型,并采用权重系数法把该多目标优化问题转化为单目标优化问题;采用离散二进制粒子群优化算法进行模型求解,获取最优解。实验证明该方法可行。     

带钢冷却模型的预计算和自适应

简要描述了在带钢冷却中的各种物理现象及其数学模型。在模型的实现过程中，为了计算不同的热交换机制，采用了组合热力学和统计／经验公式的处理方法。同时还简单阐述了在冷却过程中预计算和自适应的算法，实践证明采用这样的方法能够较准确的预测带钢卷取温度。     

社群化制造中众包设计任务间模糊加权图建模与优化重组

在社群化制造中, 按众包方式的产品设计总任务需要被划分成若干恰当规模的虚拟模块, 以便由合适的设计者组成虚拟的社群来承担。针对产品众包设计的原子任务之间和虚拟模块之间的关联性很难定量描述等问题, 采用模糊加权图来建立它们之间的关联模型, 并论述其在功能、 结构相关度等的模糊描述,以及模糊加权图的建立和剪枝方法; 以虚拟模块内最大聚合度、 最小模块间耦合度和最小虚拟模块规模适应难度为目标, 建立产品众包设计的原子任务重组为虚拟模块的优化模型, 并将这种不确定性模型转换成确定型, 采用蚁群算法来求解; 最后举例证实了所提方法的可行性。     

轧制数学模型在中板轧机上的应用分析

介绍柳钢中板厂四辊中板轧机液压压下计算机厚度控制系统的总体结构,重点阐述基于轧制力模型,力矩模型,温度模型等轧制机理模型的上位机系统功能及特点。通过研究轧制规程和厚度分配的最优化计算,轧制规程的在线修正,有效提高了成品的板形指标和厚度控制精度。