基于Web Services和MMS的机器人制造单元异构设备通讯研究

为解决机器人制造单元内异构设备信息传递问题,首先,提出了具有自治和协作能力的设备处理器模型;其次,对设备处理器的信息传递机制及模型和通信服务接口进行设计;最后采用统一建模语言UML分别对机床处理器、机器人处理器以及缓冲区处理器进行整体设计,为机器人制造单元异构设备通信提供了新的途径。     

基于CAN总线的机器人单元监控系统的设计

针对机器人制造单元现场环境复杂、监控所需数据量大,实时性、可靠性要求高的特点,设计并开发了一种基于CAN总线的机器人制造单元监控系统。该系统主要包含数据采集与通讯、可视化监控和信息存储三部分。重点介绍了基于80C51的CAN总线节点在机器人制造单元中的软、硬件的实现架构及其应用。实际运行表明,该系统能有效的监控机器人制造单元的运行,保证单元运行的稳定、可靠,提高机器人制造单元运行效率。     

基于STEP的产品数据表达及其向XML的映射研究

从满足产品数据在全生命周期内集成和共享的需求出发,提出了基于STEP标准的产品数据表达框架,构建了基于EXPRESS语言的产品信息模型,并将信息模型向XML进行表达映射.该方法可有效降低产品生命周期内的产品数据交换成本,提高产品研发效率,同时可使产品数据通过Internet进行传输.     

基于小生境遗传算法的激光切割快速模板匹配

为了解决激光切割视觉识别系统对大幅面多目标图像识别实时性差、对带有偏角的目标识别率低甚至出现无法识别等问题，采用小生境遗传算法，对大幅面多目标匹配识别算法进行了理论分析和实验验证。结果表明, 无论目标有无旋转，该算法都能达到100%识别，算法运算时间比传统算法快5倍~10倍。该算法在识别带有旋转角度的多目标时，具有很好的实用性。     

面向联机分析处理的多维产品模型研究

个性化需求导致企业产品的系列化、多样化和产品数据量的急剧增长.如何对之进行有效管理,实现共享与重用,进而提供决策支持功能,成为当前企业面临的现实问题.本文建立了一种面向联机分析处理的多维产品模型,即从结构层次维、属性类型维和生命周期维等维度进行产品模型定义,采用星型模式组织该模型数据;同时,阐述了基于该模型的数据分析操作方法.最后,结合某汽车产品给出了该模型实例和数据组织实例.     

基于产品结构的工程变更研究

以产品结构为基础组织变更过程，论述了实现变更的五个基本步骤。重点研究了面向变更的产品数据表达及其完整性约束，采用面向对象的思想分析了工程变更对象模型及对象之间的约束关系。在此基础上，提出了变更实现的方法和变更传播的机制，并结合具体实例给出了基于产品结构的详细变更流程图，为企业实现工程变更管理提供了一条新途径。     

基于五维状态空间的产品建模方法研究

从动态可扩展的角度提出了一种基于五维状态空间（生命周期维、结构层次维、属性类型维、版本状态维和协同控制维）的产品建模方法，分析了状态空间的深度与广度。该方法具有较强的适应性和扩展性，能够适应具有边界不确定性、动态性等特征的现代复杂产品信息的表达。     

关于高等院校开展双语教学的实践与思考

双语教学是当前我国高等教育改革的一项全新尝试，对其进行理论研究和实践探索正逐渐成为新的热点。结合“生产管理”课程，论述了实施双语教学的必要性，介绍了双语教学课程目标的确定与教材的选择，课前准备与课堂组织形式，以及课程的考核方式等方面的实践经验，同时，对双语教学实践中存在的一些I＇．-J题进行了分析，并提出了相关建议。     

基于条件约束满足问题的产品配置研究

强大灵活的配置模型和高效的求解策略是实现复杂产品配置的基础。为了构建复杂产品的配置模型，提出了一种基于条件约束满足问题框架的配置建模方法，该方法利用配置变量和配置约束来统一表达配置模型中的产品模型和用户需求，从而使配置模型具有表达一致性；配置变量分为类型变量、属性变量、接口变量、基数变量四种类型；配制约束包含依赖约束和活动约束两种类型；在构建统一形式配置模型的基础上，采用一种模型分解策略进行求解。最后采用一个汽车产品实例说明配制建模和配置求解过程。     

基于改进的GoogLeNet鸭蛋表面缺陷检测

文章提出了一种基于改进的GoogLeNet（GoogLeNet-Mini）的鸭蛋表面缺陷检测方法,并对比其他3种神经网络GoogLeNet、VGG16和AlexNet。结果表明,4种网络的测试集准确率分别为95.88%,94.16%,92.75%,85.43%。GoogLeNet-Mini对测试集3类鸭蛋（正常、脏污、破损）的检测准确率分别为98.43%,97.45%,95.88%。与GoogLeNet、VGG16和AlexNet相比,GoogLeNet-Mini具有更高的准确率,更好的泛化性与鲁棒性,且对3类鸭蛋的检测准确度均能达到生产要求,检测范围适用于脏污面积超过5%,破损面积超过2%的鸭蛋。