关键词： 机械设计制造类专业   教学模式   课程类型   教学空间组织模式   核心教学空间设计  

摘要： 为配合社会产业的迅速发展,技术型应用人才需求量日益增大,而技术型应用人才的培养以高职院校为重中之重。因此,国家逐渐加大对职业技术教育的重视程度,同时高职院校高质量专业化教学空间建设的重要性得到肯定。而本文选取以机械设计制造类专业为例,其面对机械制造企业生产方式革新对专业技术人员提出的“能力本位、职业适应”的职业素养新要求,以及基于“项目导向”的专业实践教学特点,高职院校机械设计制造类专业更新其智能制造导向的专业课程培养方案以与职业技能要求相适应。但承担其教学活动的现有教学空间存在空间组织方式专业特征不明确、以及核心教学空间亟需更新等局限性。基于此背景,笔者以机械设计制造类专业教学空间为研究对象,采取案例分析、实地调查等综合分析方法,对其空间组织模式和核心教学空间设计进行深入研究,以期构建承担集教学、生产、科研培训等模拟企业生产环境的专业化教学空间。首先,从专业教学模式和专业课程体系两方面对专业教学空间设计关联问题进行解析以明确教学空间设计的核心诉求。以此建立起专业教学模式与空间组织的关联,专业课程体系与核心教学空间的关联。其次,根据前文教学模式与空间组织的关联,选取职业教育先进国家典型教学空间进行案例分析,最后总结出满足教学需求的空间组织模式的建构要件;而基于前文专业课程体系与核心教学空间的关联,根据对高职院校机械设计制造类专业核心教学空间的实地调查,对其核心教学空间的空间布局形态、空间尺度进行设计。最后,基于前文所述的空间组织模式、核心教学空间设计的理论研究,将其运用到潍坊城市职业学院机械设计制造类专业教学实训综合楼的设计实践,以此强化理论研究的可行性。

关键词： 农业机械   设计制造工艺   精密加工技术  

摘要： 机械设备是现代化农业发展过程中的重要力量，在经济水平不断提升的背景下，众多消费者将关注点从产品实用性向产品设计性、美观性方面拓展。传统农机设备外形、制造工艺等已经难以满足消费者的实际需要。结合农业发展大环境，我们需要将现代化设计制造工艺与精密加工技术融入农机设计生产，在优化农机设计生产环节的基础上保证农机设备质量，赋予农产品艺术感。基于此，为保证机械设备质量，本文分析了农业机械设计制造工艺以及精密加工技术，及其在现代化农业机械设备生产制造环节的应用价值与方法，提出将现代化设计制造工艺与精密加工技术应用于农业机械设计生产环节，以保证农机产品生产质量，推动农业朝着现代化、机械化方向发展，以望借鉴。

关键词： 非机械专业   机械设计基础   实践能力提升  

摘要： 机械设计课程是大多数工科专业的基础课程。机械设计中的绘图、识图和绘图是学生需要掌握的重要的实践能力。通过课下自学实践活动，将课堂上教学知识的运用延伸到课下自学实践内容，进一步提升学生在教学周期内机械设计能力。实践内容以学生兴趣作为能力提高的起点。学生通过自主选题、零件绘制、工程应用基础实践等逐步掌握基本的机械设计的方法与工具。通过对机械零件的识图和绘图使学生对机械的设计与装配等实践知识有更深的理解。经过近两年的教学实践，学生们的机械知识在实践能力方面得到了提升。

摘要： 在我国经济高速发展的过程中,制造业发挥了显著的促进作用。与此同时,信息化技术不断更新升级,智能化、自动化逐渐成为制造业转型升级的热门。例如,在机械设计制造领域,人工智能等新兴技术得到了广泛应用,不仅加快了整个制造业的发展步伐,还推动了产业升级和转型进程。

关键词： 柔性作业车间调度   多目标优化   果蝇优化算法   MOEA/D算法   调度系统  

摘要： 随着市场竞争压力与生产成本的增加,传统生产方式难以为继,提升我国制造业的智能化水平迫在眉睫。在此背景下,不断有企业着手构建智能加工单元以应对越来越多的多品种小批量生产模式。在智能加工单元中,合理的调度方案是实现高效生产的基础,因此通过分析某企业智能加工单元所面对的复杂生产情形,进行生产调度问题及其方法研究,获得高效的调度方案,并构建适合生产的调度系统,以增加单元的生产效率。 针对智能加工单元生产过程中效率优先的需求,首先建立以完工时间最小为优化目标的柔性作业车间调度模型,基于融合多种策略的果蝇优化算法生成合适的调度方案。在初始化阶段加入反向个体,改善初始解质量;将变邻域搜索算法作为果蝇的嗅觉搜索策略增加搜索深度,并根据种群的平均适应度值将果蝇动态地划分为先进子种群和普通子种群,分别进行位置重构,避免搜索陷入局部最优。最后设计正交实验探究算法各参数对其性能影响,并确定合适的参数值;使用标准测试实例对多种算法的优化结果进行对比,验证所提改进果蝇算法的有效性。 面向智能加工单元生产过程中效率与成本的多目标调度需求,以完工时间、机器负载、刀具成本、机床能耗为优化指标构建多目标调度模型,基于MOEA/D算法对模型进行求解。为获得更好的优化效果,采用四种分配规则初始化种群,以种群进化程度为标准进行邻域动态更新,在原始替代操作的基础上新增全局更新策略,增加新解的利用率。实例结果表明,改进的MOEA/D算法在解决文中提出的多目标调度问题上取得了很好的优化效果;最后与多种经典多目标算法的优化结果对比,证明改进MOEA/D算法的综合性能更优。 在上述所研究的柔性作业车间调度问题的基础上,分析智能加工单元生产流程,设计并开发调度系统,实现了资源信息管理,生产数据管理,作业调度等功能,并对各功能模块进行展示,通过现场的实际应用证明该系统能够有效提升生产效率。在实际应用基础上基于Plant-simulation构建复杂程度更高的实例模型,从仿真层面再次验证调度方案的实用性,将不同算法的优化方案作为输入,仿真结果表明前文所提算法得到的调度方案更具可行性。

关键词： 作业车间调度   柔性作业车间调度   改进文化基因算法   Web系统设计  

摘要： 在全球经济一体化的过程中,制造业面临着更加激烈的国际竞争和新的发展机遇。车间调度是生产决策的关键技术和核心内容之一,对降低生产成本、提高生产效率至关重要。作业车间、柔性作业车间是适应当下生产模式的两种常见车间。本文针这两种车间调度问题进行深入研究,基于文化基因算法基本框架,设计了高效的改进算法,开发了相应的系统并进行应用验证。主要研究内容如下:首先,介绍了本课题的来源,阐述了本课题的研究背景和意义,然后对相关研究的现状和不足进行了总结和分析,并介绍了本课题的主要工作和结构。其次,针对作业车间调度问题提出了一种改进文化基因算法。首先以最小化最大完成时间为优化目标,构建了作业车间调度问题的数学模型。然后设计了基于位置的编码和基于工序编码的插入式初始化方法。在交叉阶段,设计了新的独生交叉算子,确保子代对优良性状的继承性。在局部搜索中使用基于N8邻域结构的禁忌搜索,以扩大邻域搜索范围、提高求解质量。最后,与其他5种经典算法对比,通过在la算例集上的仿真实验验证了本算法的优化性能。然后,针对柔性作业车间调度问题,使用改进文化基因算法进行求解。首先针对柔性作业车间调度问题的特征构建了数学模型,以最大完成时间为优化目标,然后设计了双层编码方式,将POX和JBX组合交叉算子引入到算法的种群交叉阶段,以确保子代的多样性。在局部搜索中使用基于N5和N7邻域结构的变邻域禁忌搜索,自适应调整禁忌搜索次数,以提高提高算法的搜索效率和质量。最后,与其他3种经典算法对比,通过在Mk算例集上的仿真实验验证了本算法的优化性能。接着,基于以上改进算法设计柔性作业车间调度系统。在分析系统数据需求和功能需求的基础上,基于B/S的三层架构技术,完成调度系统各个功能模块的设计,开发柔性作业车间调度的Web系统,并验证了该调度系统的有效性。最后,总结了全文工作,并对未来的研究方向了进行展望。

关键词： 樽海鞘优化算法   柔性作业车间调度   多目标优化   量子计算   莱维飞行  

摘要： 随着全球经济一体化的不断深入,“刚性”生产调度已经无法适应客户的多元化要求,因此,中小企业内部的竞争变得日益剧烈,这就迫切需要柔性生产调度模式(FJSP)这样新型的、具有较强灵活性和高效率的、符合用户喜好的生产方案。多目标柔性作业车间调度问题(MOFJSP)的出现,使得企业可以在保持高效率的同时,更加灵活地进行生产,并为企业提供更加丰富的管理决策选择。这一技术的出现,为企业提供了一种新的、更加可持续的发展模式,具有重要的研究价值。受樽海鞘集群现象的影响,Seyedali Mirjalili于2017年给出了樽海鞘群算法,本文详细探讨了该算法的运行机制和流程,并结合理论和实验,对SSA算法的探索和变异策略进行了比较,同时也分析了其时间复杂度。本文旨在通过改进SSA算法来克服单目标和多目标优化方面中存在的不足,并对其加以研究,以期达到更好的效果。本文的主要研究内容如下:1.针对樽海鞘算法(SSA)全局搜索和局部开发不平衡、收敛精度不高、易发生早熟收敛等问题,引入量子计算理论提出了一种基于改进莱维飞行策略的量子樽海鞘优化算法(Quantum Salp Swarm Algorithm Based On Improved Levy Flight,LQSSA)。该算法使用量子概率幅编码方案,提高了种群的多样性,并且根据迭代次数自适应调整领导者和追随者的比例,平衡了探索能力和开发能力。提出了自适应量子旋转门策略,增强了算法的全局搜索和局部开发能力,提高了计算效率。设计了基于莱维飞行策略的量子变异门,按照迭代次数动态调整变异概率,防止进入局部最优。经过CEC2017中的8个基准测试函数的比较,该方法在性能、稳定性上显著高于标准SSA及一些改进算法,而且不受局部最优值的影响,并且在柔性作业车间调度中,该方法表现出良好的效果。2.为了解决樽海鞘优化算法在多目标优化问题中存在的多样性不足、种群间信息交流能力较弱以及容易陷入局部最优的问题,提出了一种多子群多目标樽海鞘优化算法,并且采用封套帕累托选择算法框架(Pareto Envelop-based Selection Algorithm,PESA)。该算法提出了多链环形拓扑结构,加强了种群间的信息交流,构建了动态多策略子群,提高了种群的多样性,还提出了种群自适应衰减策略,不仅保证了种群多样性,还加速了算法的收敛,使用了莱维飞行的变异策略,跳出局部最优。通过与8个不同的多目标基准检测函数的比较,我们发现这种新的算法能够更好地解决问题,并且能够更好地保证解的收敛和分布的均匀。并且在多目标柔性作业车间调度领域中,该算法也具备较高的实际运用价值,实验结果表明,该算法是非常有效的。

关键词： 双资源集成调度   AGV分派策略   智能优化算法   柔性作业车间调度  

摘要： 为了提高车间作业效率,自动导向搬运车(Automated Guided Vehicle,AGV)被越来越多地应用到智能制造车间中。生产调度是执行生产计划、合理配置资源的关键环节,传统车间调度问题多以加工机器资源为中心。为了进一步提高系统的性能,将制造车间的生产和物流两大要素结合起来,对加工机器与配送AGV进行双资源集成调度成为智能制造领域的一个新的研究热点之一。为此,本文对AGV物料配送与作业调度集成优化算法进行了研究。 本文对柔性作业车间调度(Flexible Job-shop Scheduling Problem,FJSP)问题进行分析,重点考虑了工序与机器排产约束,选取最小化最大完工时间作为优化的性能指标,建立FJSP数学模型,研究AGV系统在作业车间中的运载方式,分析并选取工序分派策略与装载站驻留策略。在FJSP数学模型的基础上,对FJSP与AGV集成调度问题(FJSP-AGV)进行分析,考虑AGV在装载站、卸载站与机器之间的空载与负载两种运行状态,确定增加AGV选择后问题的约束条件,进而建立FJSP-AGV集成优化问题的数学模型。 针对FJSP问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)。设计了工序加工与机器选择的双层编码方式和机器贪婪解码方案,并据此给出了混合种群初始化策略,为进一步提高算法自适应能力,提出一种非线性收敛因子和自适应改进策略。与原始WOA算法相比,IWOA算法在给定的性能指标下能取得更好的结果。 针对FJSP-AGV问题,提出了一种混沌麻雀算法(Hénon Sparrow Search Algorithm,HSSA)。设计了一种针对工序排列、机器选择和AGV选择的三层编解码方式;引入Hénon混沌映射优化初始种群,通过安全值、发现者和侦察者参数的自适应改进与跟随者的多项学习策略,提升全局和局部搜索能力,加快算法的迭代速率。与SSA算法相比,提出的HSSA算法具有更好的优化性能表现且收敛速度更快。

关键词： 柔性作业车间   鲸鱼优化算法   多目标优化   Levy飞行过程   动态调度  

摘要： 制造业作为我国实体经济的最重要的部分,是国家经济支柱性产业。其中车间调度问题作为制造系统中最基础的一环,在很大程度上影响制造的成本与效益。柔性作业车间调度作为车间调度的发展方向,是支撑智能制造业生产需求的核心技术之一。目前的调度方法在实现柔性作业车间调度时,存在求解精度低、鲁棒性差等问题。为此,本文提出了改进鲸鱼优化算法用于求解柔性作业车间调度问题并设计实现智能生产调度系统,主要内容如下: (1)针对单目标柔性作业车间调度问题,构建以最小化最大完工时间为优化目标的调度模型,提出一种随机游走鲸鱼优化算法。采用两段式编码,使连续型鲸鱼优化算法应用于离散型车间调度问题;为提高初始种群质量,采用启发式策略初始化种群;通过非线性收敛因子改善算法局部和全局搜索能力;引入Levy飞行过程,控制鲸鱼个体在解空间中的移动距离,提高算法跳出局部最优解的能力。在Kacem和Brandimarte数据集上进行验证,并与现有算法进行对比,结果表明所提出的算法在求解精度和收敛性方面均有优势。 (2)针对多目标动态柔性作业车间调度问题,以最小化瓶颈机器负载、最大完工时间以及机器总负载为优化目标,考虑到实际车间调度过程中工件的到达离开、机器故障等动态因素,构建了一种多目标动态柔性作业车间调度问题模型,将改进的鲸鱼优化算法和MOEA/D结合,提出了一种混合多目标鲸鱼优化算法。采用反向学习策略比较原始解和相反解的适应度情况,加快算法收敛速度;配合基于关键路径的变邻域策略,提高算法局部搜索能力;采用基于周期和事件的调度策略响应动态事件。在Brandimarte数据集基础上设计实验,结果表明提出的数学模型和调度算法能够较好地求解多目标动态柔性作业车间调度问题。 (3)最后基于提出的多目标动态柔性作业车间调度问题模型,构建智能生产调度系统。主要通过分析车间数据,对计算结果进行可视化展示,实现数据可视化、生产计划管理、车间监控等功能。帮助企业决策者更清晰地了解车间的生产状态和运行情况,从而辅助决策。系统测试结果表明可以有效地优化生产调度问题并且具有良好的稳定性和可靠性。

关键词： CAD/CAE技术   机械设计   模具设计   应用  

摘要： 随着工业经济的快速发展,工业产品也得到多元发展,工业产品在家电、汽车等产品中得到更为广泛的应用。这种背景下,对机械和模具设计提出了更高的要求。基于此,本文以机械与模具设计为对象,在阐述CAD/CAE技术及相关软件基础上,深入分析CAD/CAE技术的优势,提出引入CAD/CAE技术开展机械产品设计、模具产品设计情况,以期为机械与模具产品健康、可持续发展提供重要的保障。