关键词： 低植株果园   智能采摘机   机械设计   技术指标  

摘要： 随着水果种植及其相关产业的不断发展，果业经济极大地满足了市场和消费者的巨大需求，它不仅是是我国农业结构的重要组成部分，也是社会经济发展的强劲动力[1]。现阶段，为了实现乡村振兴战略目标而伴随着我国果园种植规模和面积的日益扩大，对果园的采摘工序和采摘效率提出了更高要求。　　本文首先基于市场调研和专家访谈，了解到当前我国国内低植株果园采摘和运输作业，除了需要大量人力完成高强度劳动增加人工成本外，更多的是使用非专业采摘设备，使整个作业进程的灵活性也不高。　　为了设计出更符合市场需求的产品，本文提出将KANO、QFD、TRIZ模型相结合应用的方式设计出一种低植株果园智能采摘机。首先通过用户访谈以及市场调研获得市场对于采摘机的需求，并以这些需求作为新型采摘机的指导方向，利用KANO双向问卷归纳整理出相关的17项用户需求并进行需求类型的整理和需求权重排序，接着使用 QFD 质量屋模型将用户需求与设计要素进行匹配和转化，按照相对优先级的排序选取相应的技术指标可确定出关键设计要素。将所得出设计要素运用于采摘机的设计中，验证在以植株低矮水果为目标的采摘机设计中的有效性与可行性。最后，根据QFD质量屋自相关矩阵构建采摘机的矛盾矩阵表，并根据TRIZ理论的矛盾冲突解决原理和发明创新原理奠定了采摘机各关键部件的设计实施方向。通过此方法，确保设计方案能够满足用户期望并为相关产品的研发提供理论基础。　　在对低植株果园采摘车的功能、外形、配色、工艺以及智能化技术进行设计分析定位后，利用三维建模软件及渲染软件完成了智能采摘机的3种概念设计方案。最后在设计方案评估与决策阶段，采用后悔值准则决策法对各方案进行设计评估，并确定了最优方案。　　本文的研究成果为低矮植株地生水果果园采摘机的设计提供了理论和实践支持，同时也为相关领域的研究提供了有益的参考。未来研究方向包括进一步优化设计方案，如提高智能化程度和适应不同果园环境的能力，以及降低成本和提高生产效率等，以提高果园生产效率和自动化水平。

关键词： 分布式柔性作业车间   多约束条件   多目标优化   变邻域搜索   运输成本  

摘要： 随着市场竞争加剧和制造业对生产效率和灵活性的不断追求,企业面临更复杂的生产环境和更高的客户要求。企业通过分布式车间调度能够实现制造资源的优化配置,从而提高生产效率和资源利用率。为更契合实际的生产环境,分布式车间调度需要考虑多种约束条件的影响。因此结合国内外的研究热点和分布式制造企业的实际需求,针对两类多约束条件下的分布式柔性作业车间调度问题,建立对应的问题模型,分别提出对应模型的求解算法,并进行算法有效性验证。具体内容如下: (1)从柔性作业车间调度、分布式柔性作业车间调度以及多约束条件的分布式柔性作业车间调度问题三个方面对国内外研究现状进行了分析和总结。 (2)介绍了车间调度的基础理论并阐述了分布式柔性作业车间调度问题的特点。对两类分布式柔性作业车间调度问题进行说明,明确了两类问题的多约束条件,使用数学表达式建立问题模型。 (3)研究了多约束条件下的分布式柔性作业车间调度问题,改进了海鸥优化算法求解该问题。首先通过Tent混沌映射保证初始种群的多样性,避免陷入局部最优;然后改进了非线性附加变量更新策略,保证了算法前期的全局寻优能力和后期的收敛精度;其次根据分布式柔性作业车间调度问题的特点,提出了针对关键工厂的邻域结构,提高了算法的搜索能力;最后使用标准算例和实际加工工厂的算例数据验证了算法在解决该问题的有效性。 (4)基于考虑运输成本约束的分布式柔性作业车间调度问题的特点,设计了INSGA-Ⅱ用于求解该问题。首先,通过融合了反向学习的Tent混沌映射生成高质量的初始种群,以提升算法的初始搜索效率。其次,采用双父代交叉和双基因变异策略,结合变邻域搜索方法,增强了算法的全局搜索和局部搜索能力;然后改进了自适应遗传算子,根据算法不同阶段的需求动态调整交叉率和变异率,以进一步提高算法的收敛性和搜索效率;最后与其他多目标进化算法进行了比较分析,验证了INSGA-Ⅱ在解决DFJSPT问题上的有效性和优越性。 (5)对生产调度系统进行需求分析、流程分析和数据库设计,包括整体架构规划、功能模块设计和数据库模型搭建,展示了核心功能模块的实际应用效果。

关键词： 人工智能   汽车配件   机械设计   机械制造  

摘要： 人工智能技术的发展及其在汽车配件机械设计与制造中的应用极大地推进了汽车配件加工制造业的发展，汽车配件加工生产行业的智能化成为行业发展的重要趋势。应用人工智能技术能够保障汽车配件机械设计与制造自动化效果和质量水平。本文分析了人工智能在汽车配件机械设计以及机械制造中的应用，为汽车配件机械设计与制造提供新的思路和方法。

关键词： 柔性作业车间调度   分布式调度   工件运输时间   单目标优化   多目标优化  

摘要： 制造业在一个国家的经济中扮演着至关重要的角色,它对于经济的发展、就业、技术创新和国家竞争力都具有重要的影响,是我国未来成为制造强国的核心保障。随着全球经济化和新一轮工业革命的推动,制造业将迎来一系列的机遇与挑战。一方面,诸多企业纷纷采用分布式制造的模式,将多个工厂的生产力集中在一起共同完成产品全周期的生产,以此提升自身的核心竞争力。另一方面,智能制造已成为国家的主攻方向,传统的生产车间逐渐向智能车间转型,通过引入诸如运输小车或移动机器人之类的物料运输系统,使得生产流程更加柔性。针对上述生产环境的变化,本文将以多个引入运输小车的智能车间作为对象,研究符合分布式制造模式和物流相合作的生产调度问题,主要工作内容如下: (1)阐述了制造业的发展对生产调度的影响,并对分布式柔性作业车间调度、考虑运输时间的车间调度以及多目标车间调度问题的研究现状进行了综述。 (2)通过分析车间调度问题的求解本质以及不同生产环境下研究问题模型的改变,引出了本文研究的调度问题,并以此构建了考虑工件运输时间的分布式柔性作业车间调度数学模型。最后讲述了求解车间调度问题常用的智能优化算法和多目标优化方法。 (3)为求解考虑工件运输时间的单目标分布式柔性作业车间调度问题,设计了改进的延迟接受爬山算法。首先针对组成该调度问题的几个耦合性子问题,改进算法采用了基于工序、机器、工厂的三层染色体编码方式分别解决工序排序、机器选择和工厂分配,而对小车分配提出了一种考虑负载均衡化的调度规则。为提高解的质量,初始化染色体时工厂和机器序列分别考虑了负载平衡。在局部搜索过程中,算法设计了四种邻域搜索算子并提出了一种符合求解问题的变邻域搜索策略,在变换邻域搜索算子时还引入了化学单分子反应搜索机制,用于加强算法的综合搜索能力。实验结果证明了所提算法相较于其他算法的求解优势。此外还探讨了工厂数量对调度结果的影响。 (4)进一步研究了考虑工件运输时间的多目标分布式柔性作业车间调度问题并提出一种双种群协同进化的多目标算法。所提算法采用三种不同的方法初始化混合种群,初始化过程中采用了单目标优化算法中的启发式规则,以快速获得质量与多样性兼具的初始种群。采用双种群协同进化搜索方式,选择一定比例精英种群,在进化搜索过程中使用变邻域搜索方式,进一步探寻更优解,以提高算法的局部搜索能力。而剩余种群个体则继续采用遗传算法的交叉变异操作,一定程度上保证种群的多样性,以提高算法的全局搜索能力。最后通过仿真实验验证了所提算法的有效性与优越性。 (5)通过实际案例进一步验证算法的有效性。以某热处理企业作为应用对象,将提出的单目标优化算法和多目标优化算法应用于该企业的订单生产任务中,通过实验证明算法在实际应用中的可行性。

关键词： 爬壁机器人   机械设计   受力分析   磁场仿真   性能实验  

摘要： 近年来,爬壁机器人作为新型特种工业机器人,在船舶、化工、风电等行业得到了广泛应用。本文研究的爬壁机器人是结合“国家重点研发计划项目(编号:2018YFB1309403)”而开展的,旨在研制出一款爬壁机器人,并在化工储罐行业推广使用。 首先,介绍了机器人应用场景,调研了目前爬壁机器人常用的吸附方式、移动方式及驱动方式,分析了它们的优缺点,接着本文确定了爬壁机器人采用永磁吸附、履带式、电驱方案,完成了整机的初步结构设计,其整机主要包括:电控模块、行走模块、磁吸附模块三大模块。 其次,根据机器人初步结构设计方案及技术指标,针对电控模块,考虑到电气元件的散热、空间布局等问题,完成了该模块的结构设计;针对行走模块,完成了电机及履带的选型计算,确定了链传动作为本文的传动方式,并校核了链条强度,设计了履带张紧装置、承重轮及托带轮;针对磁吸附模块,首先完成了该模块的结构设计,后完成了磁铁的磁场仿真和磁力的分析计算,确定了最优磁铁尺寸,研发出磁铁样品,通过磁力测试平台完成了磁力测试,验证了磁铁设计的合理性。此外,根据机器人工作时的不同工况,建立了其空间位姿和力学模型,分析了防止机器人发生滑移和倾覆失效所需的最小磁吸附力,为磁铁的仿真优化提供了理论依据;分析了机器人履带与壁面的摩擦系数与越障高度的关系及机器人磁吸附力与壁面夹角和负载的关系;计算了机器人直行及中心转向所需的最小驱动力矩,为电机选型提供了理论依据;建立了机器人中心转向运动学模型;完成了机器人机架及连接板的有限元分析。 最后,研制出了爬壁机器人实验样机。完成了机器人直行、转向、负载、越障性能实验,结果表明:研制的爬壁机器人基本满足设计要求,本文工作为该机器人实用与开发奠定了基础。

摘要： ~~

关键词： STEM理念   机械设计   跨学科教学   混合式教学  

摘要： 在工程教育的发展背景下，将STEM理念与应用型本科课程的融合成为培养高素质、多能型人才的关键策略。本文提出了一种针对机械设计基础课程的创新教学框架，采用基于STEM理念的项目式教学方法，以提高学生的参与度、跨学科学习和实践技能。通过结合线上与线下教学方式的项目化教学模式，显著提升学生将理论知识应用于实际工程挑战的能力、创新和团队合作技能，以及对机械设计复杂性和跨学科性的深刻理解。

关键词： 机械设计   学科竞赛   融合   实践探索  

摘要： 传统的机械设计课程教学模式已经难以适应当今社会对应用型创新人才的要求。因此，探索械设计课程教学与学科竞赛融合的有效途径显得尤为重要。本文首先分析了机械设计课程教学与学科竞赛的融合基础，随后介绍了课程内容与竞赛主题的对接、教学方法的创新、教师角色的转变以及学生参与激励机制的建立等相应的具体措施。机械设计课程教学与学科竞赛的有效融合能够提升学生的综合能力，改善教学质量，并丰富学科竞赛成果。

关键词： 超星学习通   混合式教学   中职学校   UG三维机械设计  

摘要： 针对中职学生的学习情况以及性格特点,结合目前《UG三维机械设计》课程的教学现状,怎样利用超星学习通平台来构建新颖、高效的混合式教学模式,让学生达成职业能力要求,提升教师的课堂教学效果是亟待探寻的问题。传统的教学方法将教师作为课堂的中心,让师生间的学习局限于课堂局限于书本,忽视了学生的主体地位,致使学生无法将实操技能与理论知识进行融合,理论知识难以理解,实操技能难以提升。所实习学校目前还未有教师利用在线教学辅助平台开展混合式教学,因此将超星学习通辅助教学平台运用到中职《UG三维机械设计》课程的教学中去探索新的教学方法,可为中职计算机辅助设计类课程的教学改革提供新思路。 本文以混合式教学在中职《UG三维机械设计》课程的应用为研究对象,围绕超星学习通有效融入本课程教学的共性问题进行了定性与定量调查,通过调查统计分析,得到了中职《UG三维机械设计》课程存在传统教学无法使学生达成技能目标;课程内容繁杂且教学模式单一导致教学效果不佳;教学过程中忽视了学生的主体地位;学生对知识的学习与迁移能力不足;教学过程中评价方式过于单一;学生遇到难题寻求不到解决方法从而自我效能感降低的主要问题。基于存在的问题,结合混合式教学、任务驱动教学、构建主义、“从做中学”等相关理论基础,设计基于超星学习通的“线上+线下”混合式教学模式,借助超星学习通平台,将整个教学活动划分为课前课中课后三个环节并将其有效衔接,课前预习、课中教学、课后辅导三部分,课中设计了理论知识教学、个人案例实操、小组任务探讨等丰富的教学活动;课后通过作业、测试以及实训参观的方式巩固知识。选取了人数相差不大专业相同年级相同的两个不同班级设立实验班与对照班,借助超星学习通辅助教学平台,实施了基于本门课程教与学与做一体的设计方案实验研究。 研究结果表明,在中职《UG三维机械设计》课程中实施基于超星学习通的混合式教学是合理并有效的,该教学模式将学生作为主体,不仅拓展了学生的学习时间与空间,还利用平台促进了师生间的沟通交流,丰富了以往单一的教学评价,致使学生的学习态度得到了明显的改善,课堂参与度明显提高,学生自主学习能力、学习兴趣、自我效能感、学习迁移能力、实操技能以及综合能力都得到了有效提升。

关键词： 生产调度   柔性作业车间调度   运输时间   设置时间   改进遗传算法  

摘要： 生产是物流供应链的起点,而作为生产一环的制造业在国家经济起着顶梁柱的作用,为国民经济做出了巨大贡献。随着现代信息技术的快速发展,信息化和智能化浪潮推动着各个产业的变革,制造业也在积极向智能化转型,努力实现信息化水平提升、产业结构优化。对于制造业的转型,如何结合制造模式提出合理有效的生产调度决策,提高制造效率和资源利用率,进而更好地适应日益竞争激烈的市场环境,已成为制造企业所面临的关键问题。 本文首先以生产制造企业的实际生产加工环节为背景,阐述了所研究问题的相关背景与研究意义,梳理了问题中所考虑的各类约束在调度领域的研究现状。除此之外,对本文研究涉及的理论概念和解决思路进行了说明。 其次,在已有的研究中,关于工序间带运输时间的柔性作业车间调度问题的研究并不多见,针对最小化最大完工时间和最小化最大总延误时间这两个目标,本文在已有成果的基础上,给出了一个新的混合整数规划模型。进一步,在此问题的基础上,引入了工序的设置时间约束,即提出了同时考虑运输时间和设置时间的柔性作业车间调度问题。同样地,针对最小化最大完工时间和最小化总延误时间两个目标,建立了一个混合整数规划模型。 对上述两个调度模型,本文通过设计遗传算法对其进行求解。在遗传算法中设计两阶段编码的方式给出了一个改进的遗传算法,提升了求解该问题的性能。 最后,通过参数设计、算法横向比较对本文设计的算法性能进行测算。针对不同规模的实例,分析对比了GUROBI、已有遗传算法和本文给出的改进遗传算法的的运行结果,证实了本文算法的有效性。