关键词： 绿色柔性作业车间调度   多目标基因表达式编程   个体评价机制   自适应遗传算子   禁忌搜索策略  

摘要： 降低制造过程能源消耗和碳排放是近年来备受制造业关注的问题,车间生产是制造过程产生能耗的主要因素之一,合理的车间调度方法可以有效降低车间生产能耗和碳排放。针对绿色柔性作业车间调度问题(green flexible job shop scheduling problem,GFJSP),提出了一种改进的多目标基因表达式编程(multi-objective gene expression programming,MOGEP)算法,并建立起以最大完工时间和总能耗为优化目标的数学模型。针对GFJSP的特点和MOGEP算法的求解方式,设计了用于车间调度问题的个体评价机制;针对算法特殊的基因构造形式,设计了基于K-表达式的变异操作和重组操作;提出了基于个体的自适应遗传算子,能够动态地调整遗传操作的概率;在MOGEP框架中融入了具有5层邻域结构的禁忌搜索策略,避免算法过早陷入局部最优。通过仿真对比实验证明,改进MOGEP算法在兼顾解的分布性的同时增强了全局收敛能力,具有更高的探索效率;且其生成的调度规则能够有效优化完工时间和生产能耗,具有实际应用价值。

关键词： 柔性作业车间   遗传算法   多目标规划   混沌映射  

摘要： 针对柔性作业车间调度优化问题,考虑把最大完工时间和均衡化机器利用率作为目标函数,设计一种改进遗传算法来求解问题。首先,引入混沌理论提高初始种群的多样性,同时采用插入式贪婪解码方式提升种群质量;然后,在选择阶段,按1∶4的比例结合精英策略及轮盘赌两种方式来保留最优染色体;在变异阶段,工序序列采用基于邻域的变异算子,机器序列采用从两个最小值择其一的变异法,可提高计算过程中的收敛速率,防止计算进入局部最优解;最后,数值实验结果显示改进后的遗传算法对目标函数的寻优和算法的收敛速度方面都有较大的改善。

关键词： 自锁   机械原理   限位应用   死点   压力角   传动角  

摘要： 本文主要探讨了自锁条件在机械设计中的限位应用。通过实际设计过程当中出现的问题,运用所学的专业知识进行科学分析和探索,最终得到切实可行的解决方案。在机械原理中,平面连杆机构会出现死点(也称为止点)位置,在限位方面可以利用这种死点位置来达到自锁限位的效果。虽然死点本身并不直接等同于限位装置,但它在机构运动中的特定位置对于限制某些运动或实现特定功能具有重要作用,结合具体实例说明了如何利用自锁特性进行机械限位设计。此外,还分析了自锁在机械设计中的重要意义,以及利用自锁特性满足特定工作需求。研究结果为机械设计中合理应用自锁条件进行限位设计提供了理论依据和实践指导。

关键词： 人工智能技术   汽车机械设计   汽车制造  

摘要： 人工智能技术为各行各业创新发展提供了新的可能。随着汽车产业智能化升级加速,技术革新需求日益迫切。在人工智能技术的应用下,汽车机械设计与制造效率显著提升,能更精准地响应市场需求,提高生产效益,因此,围绕人工智能技术在汽车机械设计与制造中的创新应用展开研究。首先探讨人工智能技术在汽车机械设计与制造中的应用价值,其次研究人工智能技术在汽车机械设计与制造中的创新应用路径,包括智能辅助设计、结构与性能优化设计、智能制造与自动化生产、智能生产质量管理等。旨在为汽车制造业智能化转型提供理论支撑与实践参考。

关键词： 机械设计   飞机强度试验   注意事项  

摘要： 文章聚焦飞机强度试验中的机械设计领域,探讨机械设计过程中的关键注意事项,阐述其在飞机强度试验中的实践应用。通过剖析设计流程各环节以及实际案例,为相关机械设计从业者提供有益的参考与借鉴,提升机械设计工作的质量与效率,确保飞机强度试验的顺利开展与精准可靠。

关键词： 订单扰动   柔性作业车间   动态调度   灰狼算法  

摘要： 针对车间生产过程中出现以订单扰动为代表的任务扰动问题,建立了以完工时间、机器等待时间、总拖期时间和工件偏差时间为优化目标的多目标动态调度模型,提出一种基于工件延迟容忍度的自适应调度策略,并设计了一种改进灰狼算法进行求解。在该算法中,根据车间调度的特点,采用了基于工序编码与解码的策略方法,提出了平面镜成像的反向学习策略以生成初始种群;通过改进鲶鱼效应策略,丰富了种群多样性;引入非线性收敛因子、交叉变异算子,以平衡算法搜索能力。在仿真环境下,针对订单扰动情形进行了对比实验,验证了所提算法的有效性。实验结果表明所提出的自适应调度策略及改进灰狼算法在一定程度上增强了调度系统的稳定性。

关键词： 机械设计   机械设计制造   自动化技术   智能化   发展趋势  

摘要： 随着人工智能、大数据、数字孪生和物联网等新兴技术的飞速发展,机械设计制造及自动化技术正朝着智能化方向快速转型。这一变革不仅推动了传统制造模式向高效、精准、柔性生产的转变,还为制造业带来了前所未有的发展机遇。智能设计利用人工智能和大数据技术,能够显著优化产品开发流程,缩短研发周期,提高设计质量。智能制造则通过数字孪生技术和物联网的深度应用,实现了生产过程的智能化监控与优化,大幅提升了生产效率和产品质量。本文系统性地分析了智能化技术的发展趋势及其对制造业的深远影响,探讨了智能设计与智能制造的关键技术及其应用案例,并对未来发展方向提出了展望。希望本文的研究能够为制造业的智能化转型提供有益的参考和借鉴,助力行业高质量发展。

关键词： 数据处理   自动化   生产效率   人工智能技术  

摘要： 在当今科技飞速发展的时代大背景下,机械设计制造及其自动化领域面临着新机遇与新挑战这一客观状况已然凸显,其中传统生产模式于效率、质量把控等层面逐渐呈现出的局限性,已成为亟待解决的现实问题所在。就机械制造行业来讲,凭借强大的数据处理、学习及分析能力,人工智能技术蕴藏着为其带来革新的巨大潜力,且通过深度融入机械制造从设计构思至产品装配的各个环节,有望使诸多现存难题得到有效解决,从而助力整体生产水平得以提升。基于上述情形,探究人工智能技术在该领域应用情况及效果具有重要的现实意义,而本文的主旨便在于围绕相关案例与实验研究,对其展开系统且全面的阐述。

关键词： UG软件   机械设计   应用分析  

摘要： 在现代制造业中,机械设计的复杂性与竞争性日益增强,亟需高效的设计工具以实现快速响应与创新。其中,UG软件作为一款功能强大的计算机辅助设计工具,凭借其高度的灵活性与精确性,广泛应用于机械设计领域。本文旨在深入探讨UG软件在机械设计中的应用现状及优势,分析其在产品开发、装配设计和工程分析等方面的关键作用,通过对UG软件性能与市场需求的系统分析,从而为机械设计行业提供实践指导,促进设计效率的提升与产品质量的优化,同时为企业在快速变化的市场环境中保持竞争优势提供支持。

关键词： 风力发电   齿轮箱   机械设计   故障分析   优化对策  

摘要： 随着全球对可再生能源需求的不断增长,风能作为一种清洁、可再生的能源,得到了广泛的关注和应用。然而,风力发电设备中的齿轮箱故障问题成为制约其发展的重要因素。本文针对风力发电齿轮箱机械设计存在的问题进行了深入分析,通过建立风速模型和齿轮箱模型,运用动力学仿真方法,分析了齿轮箱在变风速下的动力学行为及其对齿轮啮合的影响。研究结果表明,传统齿轮箱设计无法有效平衡初始冲击力,导致齿轮容易受到冲击破坏。为此,本文提出了优化齿轮箱机械设计的对策,包括改变加载方式或加装缓冲装置,并通过仿真验证了优化设计的有效性。这些研究结果对于提高风力发电齿轮箱的设计水平和运行可靠性具有重要的参考价值。