关键词： 深海采矿   水力提升系统   混输泵   机械设计   放大流量法   输运特性  

摘要： 在当今能源形势日趋严峻的情况下，深海矿产资源的开发是能源发展的大势所趋。目前得到广泛认可的深海采矿系统为管道水力垂直提升系统，其中混输泵是水力提升中的重要部件。在浆料输送过程中，由于内部固液两相流动的复杂性,混输泵易发生堵塞、振动等情况，从而诱发性能陡降。混输泵的安全可靠高效运行是实现水力提升系统可行性的基本保证。　　混输泵具有流量小、扬程高、颗粒粒径大的特点，为保证大粒径颗粒的通过性，目前所广泛应用的混输泵设计方法为放大流量设计法，然而设计的放大系数与混输泵性能之间的联系尚不明确。本文基于设计流量为800m3/h,运行流量的420m3/h的原型泵，构建了设计流量为600m3/h及1000 m3/h的两台模型泵。采用CFD-DEM耦合流体连续相及颗粒离散相进行计算，通过数值模拟研究了固液两相流动下的混输泵工作特性，与试验数据相对比，验证了数值计算方法的可行性。数据表明，同一运行流量下，大设计流量模型泵表现出扬程高效率低的特性。　　针对不同设计流量的模型泵，本文首先对比了不同模型泵的输运特性，通过分析混输泵的流场特性及流道内颗粒运动特性，研究了设计流量对混输泵内部固液两相流动的影响。然后结合模型泵内颗粒碰撞情况，研究了不同设计流量下混输泵的磨损情况，主要对比了不同模型泵内颗粒与各部件碰撞的位置及碰撞时相对速度，研究泵体磨损与颗粒碰撞之间的表征关系。在叶片上设定监测点，开展瞬态运算，分析监测点的压力脉动及叶轮的不平衡径向力，分析混输泵叶轮流道内不稳定流动。其中重点分析了混输泵内部颗粒迁移特性，分区统计混输泵内各部分的颗粒数量及颗粒速度。同时分别研究了颗粒在叶轮及导叶流道内的分布差异，以此分析混输泵的颗粒输运性能及流道内颗粒的通过性能。通过研究颗粒在不同区域的分布及在泵流道内的位置分布，发现在小设计流量的情况下，颗粒在叶轮流道内运动受限，在叶轮入口处发生较为明显的堆积现象且在导叶入口处仍有较大速度，因此与泵壳发生碰撞。本文为混输泵防堵塞、抗磨损及稳定运行等方面研究提供参考。

关键词： 工艺规划与调度集成   改进蝙蝠算法   紧急插单   机器故障   柔性作业车间  

摘要： 柔性作业车间生产过程中,由于紧急插单、机器故障等动态事件的发生,使得既有调度方案运作低效、甚至中断的情况时有发生。如何积极应对频发的动态事件,合理进行工艺规划与车间调度,可以保障订单交货期准时交付的同时提高客户满意度,是当前柔性作业车间集成优化研究中的热点问题。同时研究基于动态事件的工艺规划与调度集成,对提高企业的生产效率,增强自身的竞争力等方面具有一定的现实指导意义。本文以M公司柔性作业车间为研究对象,针对其交货期延迟率高及客户满意度低的问题进行分析,提出了一种基于动态事件的工艺规划与调度集成优化的解决方案。首先,对订单优先级进行确定,将模糊三角函数运用到加工时间的表达上,并考虑了紧急插单和机器故障两种动态事件,构建了以模糊完工时间和调度偏离度为优化目标的工艺规划与调度集成模型,并对所提模型进行有效性验证,为柔性作业车间重调度问题的研究奠定了基础;其次,设计了一种改进蝙蝠算法,该算法在传统蝙蝠算法的基础上引入外部精英蝙蝠集、全局学习策略、变异操作以及动态调节机制,以实现多目标优化,增强了算法的全局搜索能力和种群的学习能力,避免算法陷入早熟;并提出一种G1-IEVMITOPSIS方法,利用决策各项优化目标的重要程度对帕累托解集进行最优解选择;将改进蝙蝠算法、传统蝙蝠算法以及改进遗传算法进行算例测试,验证本文算法的有效性;最后,结合M公司柔性作业车间的加工信息,对其进行求解,得到两种动态事件下完工时间、调度偏离度以及交货期延迟率最优的调度方案。本文提出的基于动态事件的工艺规划与调度集成优化的解决方案,能够有效减小紧急插单和机器故障对生产的影响,为M公司提供快速响应、高效的车间调度方案,使其交货期延迟率降低了33%,进而提升了公司的服务评价,获得更高的客户满意度,为企业实现科学化生产与管理提供了参考。

关键词： 作业车间调度系统   设备故障   柔性作业车间调度   多目标遗传算法  

摘要： 在当今全球经济一体化的时代,制造型企业面临着产品品类数不断增加、客户对产品的要求逐渐提高等挑战,传统生产模式已不能适应现代化生产,企业需要根据市场需求调整生产,以扩大生产系统柔性,从而促进了柔性制造系统的发展。因在企业的生产管理环节中不可避免地会出现设备故障等不确定事件,且作业车间调度作为生产工作中的关键技术,所以如何制定合理的调度方案且实现对设备故障的快速响应成为急需解决的问题。本文以W公司回转支承车间为背景,分析了系统主要业务流程和需求,建立了含工艺约束条件的柔性作业车间调度问题数学模型,设计了基于双层编码的遗传算法,通过标准算例验证了所提算法有效性,提出了设备故障下的重调度流程。利用Visual Studio2017、SQL sever2014等软件平台,研究并开发了考虑设备故障的W公司作业车间调度系统。与大部分作业车间调度系统研究不同之处在于,本文所研究系统不仅可以完成一次调度,当设备状态变更时还可自动完成对设备故障的响应并执行重调度。本文主要研究工作和内容如下:首先,介绍了作业车间调度问题的研究背景和意义,阐述了作业车间调度问题的研究现状和发展趋势;分析了系统的开发背景,主要业务流程,系统功能和非功能的需求;分析了系统数据流和系统可行性。其次,建立了以完工时间、瓶颈机器负荷、机器总负荷为优化指标的柔性作业车间调度数学模型,并设计基于双层编码的遗传算法。根据事件驱动性重调度策略建立了设备故障下的重调度机制,设计了重调度操作流程。然后,基于B/S三层网络处理结构,设计了系统功能结构、系统功能模块,该系统包含登录管理、设备管理、产品管理、生产任务管理、调度方案管理五大模块,并围绕调度功能设计了8个数据字典、数据库实体。基于C#、Java Script、SQL等语言,.NET Framework开发平台开发Web窗体程序,SQL Sever设计数据库,利用Visual Studio平台开发了考虑设备故障的W公司作业车间调度系统,采用实例数据测试并展示了系统功能模块。最后,总结全文,并对该领域研究方向进行展望。

关键词： 机械设计及理论   微点蚀   围道积分   损伤特征   最大切向应力准则   润滑状态  

摘要： 基于围道积分的方法提出了一种考虑润滑接触对的齿轮齿面微点蚀模拟方法，通过建立其二维有限元数值模型，研究微点蚀裂纹扩展过程中的损伤特征，即应力强度因子变化规律及最终齿面点蚀形貌。润滑接触对模型考虑了齿轮相互接触载荷、接触关系以及弹流润滑条件。在ABAQUS中计算得到裂纹尖端处的应力强度因子KI、KII以及扩展角θC，然后根据最大切向应力（MTS）准则计算等效应力强度因子Kσ并作为裂纹扩展的判别条件，进一步地探讨不同润滑状态对微点蚀的形成影响。结果表明：齿轮间充分润滑时，KI和Kσ随着裂纹长度的增加而快速增大，形成的点蚀坑更小；润滑不足时，KI和Kσ随着裂纹长度变化缓慢，形成的点蚀区域更大。研究结果可为后续微点蚀齿轮的接触疲劳寿命分析、在线磨损监测以及啮合刚度计算提供理论支持。

关键词： 机械设计及理论   汽车轮毂夹具   夹具结构   性能分析   柔性化  

摘要： 基于国内外研究进展,从夹具结构设计与夹具性能分析两方面对汽车轮毂夹具的研究现状进行了综述。在夹具结构设计方面,指出了传统汽车轮毂夹具结构存在不具备柔性化或柔性化程度较低的问题;在夹具性能分析方面,分别从夹紧力损失、夹具定位误差、夹具元件振动与噪声、夹持刚度以及夹紧力检测技术5个方面对汽车轮毂夹具的研究现状进行了探讨,指出了现有研究存在的不足。针对这些问题进行了相应的分析,并对汽车轮毂夹具未来的发展趋势及值得关注的问题进行了展望。

关键词： 全海深   沉积物取样器   保压取样   压力补偿   密封   保压性能   机械设计  

摘要： 海底沉积物中蕴藏着丰富的具有重要经济价值的多金属结壳、石油、天然气等矿产资源。同时,沉积物也记录了古气候、古环境信息,可用于反演陆地海洋进退历史、推测海洋环流方式和生命过程演化等科学研究。资源开发和科学研究的前提是获取具有原位特性的沉积物样本,保压是原位特性的一个重要指标。然而,由于高压水层的存在,要获取原始样本完全依赖于先进的沉积物采集方法和技术装备。现有的取样技术仅有少数能获取保压的沉积物样本,它们适用水深通常在7000 m以内,且保压率有待进一步提高。本文以实现沉积物的保压取样为研究目标,对高效取样、超高压密封、保压关键技术展开深入研究,在此基础上,研制了一种新型潜水器搭载式全海深沉积物保压取样器。(1)提出了一种新型潜水器搭载式沉积物保压取样器设计方案。确定了浮动活塞自紧密封结构设计方案,提出了适合全海深沉积物取样的活塞式压力补偿设计方案并对其可行性进行了研究,提出了双活塞样品保压转移方案并开展了实验研究。(2)以实现高效取样为目标,提出了一种沉积物的取样建模和数值模型计算方法,它是将沉积物等效为非牛顿Herschel Bulkley粘塑性流体,采用多相流(VOF)方法建立沉积物取样计算模型。采用有限体积法、利用多相流模型对计算模型进行三维流场动态模拟和求解。详细研究结构参数(取样管直径、进出口排水面积比)和工况参数(取样速度、沉积物动力粘度)对取样容积及取芯率的影响规律。搭建了取样实验平台并开展了取样模拟实验研究,验证了模型的正确性。研究工作可为面向高效取样技术的取样装置的结构设计和取样参数确定提供理论依据。(3)开展了沉积物取样器承压系统设计准则研究并对承压系统进行设计。建立了超高压条件下橡胶组合密封结构的计算模型,详细研究海水压力、密封圈压缩率和材料硬度对密封性能的影响规律,揭示了组合密封结构密封机理,得出了自紧密封形成的前提条件。开展了取样器承载性能和密封性能实验研究,结果表明取样器密封结构可实现超高压力下可靠密封。研究工作为取样器超高压密封结构和参数确定提供参考。(4)以实现高保压率为目标,建立了基于真实气体状态方程的活塞式压力补偿数学模型。对取样全过程进行传热和热力学计算分析,详细研究了不同下潜和回收速度条件下取样器内海水和氮气温度随时间的变化规律。对取样器保压性能进行了深入研究,研究了各结构参数和工况参数对保压性能的影响规律。搭建了超高压实验平台并进行了保压性能实验,实验结果验证了模型的正确性。提出了取样器压力补偿器使用方法,为保压取样提供指导。开展的相关研究可为高保压率的取样器几何结构设计和压力补偿参数确定提供理论依据。(5)进行了取样器湖试,检验取样器与机械手的适配性能。开展了取样器深海试验研究,综合检验了其取样性能、超高压条件下的承载性能、密封性能和保压性能。结果表明,本文所研制的沉积物取样器具有良好的获取保压样品的能力,原理与结构设计合理可行,可应用于深渊海底沉积物的保压取样。

关键词： 柔性作业车间调度   不确定模型   机器维护模型   离散粒子群算法   区间灰色加工时间  

摘要： 伴随着智能化技术逐步延伸到社会生产生活的方方面面,制造业也纷纷加快了产业智能化的步伐,发达国家纷纷将制造业智能化作为下一步产业升级的主要目标。我国也全面开展部署实施以智能制造为主攻方向的“制造强国战略”。智能调度作为智能工厂的重要组成部分,其核心是车间调度优化问题。不确定条件下的柔性作业车间调度问题(Flexible Job shop Scheduling Problem,FJSP)考虑到实际生产过程中会出现的加工时间不确定、机器损坏、紧急插单等情况,较之传统的FJSP更具灵活性,贴近实际生产情况。因此研究不确定条件下的FJSP在提升制造企业智能化方面有着重要意义。本文采用改进离散粒子群算法求解不确定条件下的FJSP,以最大区间灰色完工时间最小化为优化目标开展研究与讨论。首先,根据具有区间灰色加工时间的FJSP的特点,建立数学模型,并根据数学模型的特点对粒子群算法进行改良,提出改进离散粒子群算法。其次,通过正交试验对算法中的参数进行优化设置,设计三组对比实验验证了本文所提改进方式对算法性能提升的有效性。选用最优参数配置的改进离散粒子群算法应用于求解基准案例,选取最大区间灰色完工时间最小值、平均值和算法运行时间三个方面与其它文献所提算法的优化结果进行对比。结果显示本文所提算法在多个案例的求解结果都优于其余文献所提算法,表明改进离散粒子群算法在基准案例求解上具有更高的求解效率与求解质量。最后,考虑车间机器维护情况,对机器可靠性进行评估,根据评估结果采取相应的维护方案,并根据最优调度方案生成相应的具有机器维护策略的灰色甘特图。基于上述研究成果设计和开发了面向调度人员的调度原型系统。本文的创新点主要分为三方面。一、数学模型层面:使用区间灰色加工时间取代传统的固定加工时间建立数学模型,考虑机器维护情况,改良了基于机器可靠性的多阈值维护模型。二、优化算法层面:基于数学模型的特征,将粒子群算法进行离散化,并根据区间灰色加工时间的特性改进算法数据结构。采取全局随机选择初始化、粒子更新步长自适应和负载均衡策略提升算法求解性能。三、指导生产层面:在灰色甘特图的基础上,结合基于机器可靠性的机器维护策略,生成具有机器维护区间的调度方案,更加合理的安排生产。

关键词： 宫颈癌筛查   LCT制片   细胞P16   机械设计   嵌入式控制  

摘要： 宫颈癌是一种女性常见的妇科恶性肿瘤,绝大多数的宫颈癌都是由于长时间HPV病毒感染所致,是一种病因明确且在病程早期可防可治愈的疾病。宫颈癌筛查是防治宫颈癌最为有效的手段,目前临床常用的筛查方法主要有液基细胞学检查、HPV分型检测、P16免疫细胞化学染色等。临床研究表明,P16免疫细胞化学染色(细胞P16)联合液基细胞学检测对子宫颈癌及其癌前病变的筛查具有重要价值,已经成为一种便捷高效的宫颈癌筛查方案。本文基于该筛查方案,设计了一种集液基细胞沉降式制片、巴氏染色、P16免疫细胞化学染色等功能于一体的多功能宫颈癌筛查设备,其中的关键技术及工作如下: (1)设计了一种新型一体机机械结构。该仪器基于LCT与细胞P16联合检测的宫颈癌筛查方案,能够实现LCT制片、巴氏染色以及P16免疫细胞化学染色三种功能的独立运行或者分步联合应用,填补了市场需求。对于机械结构中的关键核心模块,分别设计了一种旋转式多通道加液装置和一种恒温孵育装置,改进了同类医疗设备中存在的加液过程不合理、温度分布不均匀等问题。 (2)根据一体机的功能需求进行了控制器件的选型,并以STM32F103ZET6单片机为主控制器,在立创EDA平台上设计了主控电路。根据不同器件的控制原理,分别设计了步进电机驱动电路、电磁阀光耦隔离电路、SP3485EN串口通信电路以及温控电路等模块,与主控电路相互配合,共同组成了整机控制电路。 (3)以迪文串口通信屏作为人机交互设备,设计了一体机的操作界面。采用模块化开发的方式编写了整机嵌入式控制程序。根据制片染色工序流程编写了一体机各功能的实现程序,实现了仪器设计功能的自动化运行。 (4)对一体机的机械部分进行了加工组装,对控制电路进行了焊接测试,对整机进行了软硬件综合调试。最后针对一体机的运行效果,进行了相关的性能测试和误差分析,主要包括电源性能测试、温控精度测试、步进电机加减速控制测试、加液精度测试等内容。实验测试结果表明,机器运行平稳可靠,符合前期设计要求。

关键词： 柔性作业车间调度   人工蜂群算法   多目标优化   模糊调度  

摘要： 随着工业制造4.0的到来,制造系统向着多品种小批次的方向转变,柔性作业车间生产模式得以广泛应用。人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)自提出以来因其机制灵活、参数少等优点被广泛关注,非常适合结合其他算子设计混合算法求解各类问题。本文将ABC与多种优秀算子和策略相结合,设计了不同的混合ABC算法,着力于3种柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)的难点和重点,分别对其求解。论文主要工作如下:(1)针对经典柔性作业车间调度问题,以最小化最大完成时间(makespan)为调度目标,建立单目标柔性作业车间调度模型,提出具有混合规则初始化、贪婪解码和多邻域结构的混合人工蜂群算法,增强算法在解决单目标调度问题中的局部开发能力和稳定性。通过BRdata算例,验证改进策略的有效性,与主流算法的对比实验表明本章所提算法能够获得makespan更小的调度方案。(2)在单目标调度研究的基础上,加入了机器负载相关指标,建立了以makespan、机器总负载、最高机器负载为目标的柔性作业车间多目标调度模型,提出一种基于负载平衡的混合人工蜂群算法。算法在邻域搜索策略、基于负载平衡的启发式策略和多规则侦查蜂机制进行改进,使得算法具有更好的收敛性和分布性。通过BRdata算例验证所提策略的有效性,最后将所提算法与3种经典算法进行实验对比,结果表明所提算法能够为决策者提供更多、更优的调度方案。(3)考虑到实际生产存在的不确定因素,基于模糊数学理论建立多目标模糊柔性作业车间调度模型,提出一种基于划区分治的混合人工蜂群算法。针对Pareto支配关系无法准确描述模糊多目标关系的问题,算法首先设计了具有模糊数目标值的个体支配关系判断;随后分析种群在进化过程中存在的普遍规律提炼进化特性,并依据进化特性将种群划分为5个区域,采用分治策略对各区域进行有针对性的搜索,减少无用搜索,提高算法整体效率。在Lei和Wang两种算例上通过多目标评价指标对比验证了改进策略的有效性;最后选择了5种算法与本章算法在上述两种算例中进行对比实验,验证了所提算法在不确定调度环境中具有更优的收敛性和多样性。

关键词： 柔性作业车间调度问题   运输时间   启发式算法   禁忌搜索   差分进化   混合差分进化算法  

摘要： 柔性作业车间调度问题(Flexible Job Shop Scheduling Problem,FJSP)是在工业邻域中实际制造时普遍存在的组合优化问题。随着科技发展,生产制造具有更大的灵活性,但生产成本也有所提高,提升生产效能并降低生产成本的瓶颈在于更优的资源调配和生产规划。此外,在实际生产中,机器间客观存在着运输时间,优化过程中却往往将其忽略,从而影响了最终的优化效果。研究传统FJSP和带运输时间的FJSP具有一定的现实意义和实用价值。 禁忌搜索算法基于单个体求解经典FJSP,具有良好的集中性搜索能力。但考虑到禁忌搜索算法分散性搜索能力弱的特点,在禁忌搜索算法中加入扰动机制,提出迭代禁忌算法(Iterated Tabu Search,ITS),使其在保留最优解的部分优秀特性的前提下,增加解的多样性,有利于在更有潜力的区域中进行探索。差分进化算法基于群体求解经典FJSP,具有较好的分散性搜索能力。但鉴于其易失去多样性陷入局部最优或搜索停滞的缺陷,提出了改进的差分进化算法(Improved Differential Evolution,IDE)。其中整合了多种策略:基于优先分配规则的初始化方法、保存淘汰个体的外部存档集、改进的差分变异算子、基于概率分布的参数自适应策略。 通过在经典的公开基准测试集——DPdata、BCdata、BRdata、HUdata数据集上进行测试,并与近年其他算法比较,验证了ITS算法和IDE算法求解FJSP的有效性、可比较性和潜力。最后,结合两类算法的优点,提出混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution,HDE)求解带运输时间的FJSP。考虑更接近实际应用场景的情况,添加了相邻工序间的运输时间约束。在差分进化算法中嵌入禁忌搜索算子,结合两者各自的优越特性,达到了疏散性和集中性的平衡。通过对基准测试集的实验测试,验证了HDE算法求解带运输时间的FJSP的有效性和稳定性。