关键词： 人机工程   煤矿机械设计   运用  

摘要： 在煤矿机械设备的设计、安装及维护过程中,人机工程学的有效应用能够显著提升工作效率,降低事故风险。本文通过对煤矿机械设备设计与安装中的人机工程应用进行深入探讨,重点分析科学布局、自动化设备配置、优化人机界面等策略如何有效减轻操作人员工作负荷,提高设备的安全性、舒适性与便捷性。通过人机工程的合理应用,显著提升煤矿机械设备的可维护性与操作性,为设备的高效、长效运行提供了有力保障。

关键词： 机械设计课程设计   课程思政   考核方式   课程目标  

摘要： 文章探讨了机械设计课程设计教学改革路径,包括授课内容及方法改革和考核方式改革,分析了机械设计课程设计学生考核结果,并提出了相应的改进措施,以期培养优秀的机械专业人才。

关键词： BOPPPS   “案例式、双融合”   混合式教学   综合实践能力  

摘要： 在新工科背景下,机械设计岗位对高校人才培养提出了更高的要求,学生需要具备多学科交叉知识和较强的实践综合能力。机械设计课程秉承以学生为中心的教育理念,开展“案例式、双融合”混合式教学实践。课程内容突破传统教材的局限,依据OBE理念重构课程知识体系,将创新设计实践与3D打印实验融入课程各环节。课堂上基于BOPPPS模型开展线上线下混合式教学,用“工程、生活、思政”三案例串联知识,充分发挥专业课程的育人功能。同时互通“课内与课外,实践与实验”,重视学生综合实践能力的培养。实践表明,通过理论与实践、专业与思政的双融合,学生的综合实践能力与创新能力得到了提升,为新时代机械设计岗位培养高素质应用型人才奠定了基础。

关键词： 机械设计   自动化   人工智能技术  

摘要： 新时期,人工智能技术发展迅速,在模拟人类思维以及动作方面展示出独特的优势,可精准高效地完成各项复杂任务,在日常生产与生活中,人工智能技术的应用越来越常见。我国制造行业的发展机遇巨大,在很多行业生产中,机械设计及自动化均发挥着至关重要的作用,通过将人工智能技术应用于机械设计制造以及自动化,可促进工业产业持续稳定的发展。对此,本文首先对机械设计及自动化中应用人工智能技术的必要性进行介绍,然后对人工智能技术类型进行分析,并对人工智能技术的应用策略进行详细探究,以供参考。

关键词： 柔性装配作业车间调度   零件共享   零件外协   元启发式算法  

摘要： 服务于多个主机厂的关键配套车间具有需求跟随性强、产品类型多、资源柔性程度高、生产负荷波动、关联零件难齐套等特点,其中涉及的生产调度、零件外协与齐套控制等决策问题存在紧密关联性,现有研究大多专注于单方面决策而弱化了其间关联性。为此,抽象出一类集成零件外协与共享决策的柔性装配作业车间调度问题,针对此类问题构建了混合整数规划模型,再结合问题特征设计了一类遗传迭代贪心算法,其将零件外协与共享决策分别集成到全局搜索能力强的遗传算法的编码和解码中,并与局部搜索能力强的迭代贪心搜索算法进行有效混合。从实际生产环境提取出一般化算例进行实验,各维度结果展示了算法的可用性和有效性,并通过设置差异化场景实验进行了算法的适应性分析。

关键词： 机械设计   全啮合型线   高压缩比   阿基米德螺线   圆弧修正   涡旋压缩机  

摘要： 针对阿基米德螺线生成的涡旋型线在齿头部分存在尖点或不完整的现象，导致齿头型线不能完全啮合，且压缩比偏低的问题，本文提出了一种通过圆弧修正阿基米德螺线以构建全啮合高压缩比涡旋型线的方法。基于阿基米德螺线与圆弧曲线的一阶连续光滑连接边界条件，推导了修正后阿基米德螺线涡旋齿的内外壁型线方程，并建立了其几何性能的数学模型。通过分析修正极角对型线参数及涡旋齿几何性能的影响，研究了修正前后阿基米德螺线涡旋齿的工作腔容积及流场压力的变化。结果表明，该修正方法生成的阿基米德螺线涡旋齿能够实现完全啮合，并显著提高涡旋压缩机的压缩比。当修正极角t0=100°时，排气容积降低了43.53%，排气压力提高了54.27%，压缩比提高了54.39%。本文方法为采用阿基米德螺线涡旋齿的压缩机设计和优化提供了理论基础。

关键词： 柔性作业车间调度   自动导引车   可变加工速度   多目标   协同进化  

摘要： 针对具有自动导引车和可变加工速度约束的多目标柔性车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem with Automated Guided Vehicles， FJSP-AGVs），首先基于位置的建模方法，设计了以最大完工时间和总能耗为优化目标的混合整数线性规划模型（MILP）；然后根据问题特性，将FJSP-AGVs问题分解为工序排序，机器分配，加工速度设置和自动导引车分配4个子问题，并采用多目标协同进化算法（Multi-Objective Cooperative Coevolutionary Algorithm， MOCEA）进行求解。在MOCEA算法中，通过两种基于关键路径的协同进化策略促进不同种群之间的信息交互，并采用降低非关键路径上工序的加工速度策略进一步优化总能耗指标。最后，通过实验验证了所提MOCEA的有效性。

关键词： 运输约束   预维护   航空制造   NSGA-II   种群质量   分组进化   启发式初始化   局部搜索  

摘要： 航空制造业的快速发展，对于高效率和低能耗的生产模式需求愈发迫切。通过对考虑运输和预维护航空复合材料柔性作业车间调度问题分析，建立以最小化完工时间、瓶颈机器负载和总能耗为目标的模型，提出了一种基于种群质量的NSGA-II算法进行求解。采用启发式初始化方法产生高质量的初始种群。对个体进行分组进化，优质种群进行局部搜索，深度挖掘种群的最优个体；中等种群采用交叉变异和机器负载操作改变自身部分基因挖掘最优解；劣质种群通过学习机制学习优质个体优秀基因，提升个体优良率。通过测试算例与对比算法比较验证所提出的算法的有效性。最后，将算法应用于实际的航空制造系统，实现了实际生产活动的调度，验证算法的可行性。

关键词： 柔性作业车间调度   新机器插入   旧机器报废   加工速度选择   维护水平选择   预测性维护   多目标进化算法  

摘要： 针对动态加工环境，现有文献对动态干扰事件的研究主要聚焦在新工件到达和设备随机故障，很少考虑设备数量动态变化(如增加和减少)的影响。为弥补这一不足，研究了一种包含新机器插入、旧机器报废、加工速度选择和预测性维护(Predictive maintenance, PdM)的多目标柔性作业车间生产与维护集成调度问题。具体研究内容包括：(1)基于加速退化的Gamma退化过程，设计包含加工速度选择、可变Pd M阈值和16种离散检测策略的多阶段-多阈值Pd M策略；(2)针对新机器插入、旧机器报废和生产调度问题规模，构建自适应重调度策略；(3)为求解该集成优化问题，提出自适应双种群协作多目标进化算法(Adaptive bi-population cooperative multi-objective evolutionary algorithm, ABCMOEA)。在数值仿真中，首先研究了参数设置对ABCMOEA算法的影响；然后通过文献对比验证了协同初始化方法和三种局部搜索机制的有效性；紧接着通过与其它智能算法、Pd M策略和重调度策略进行对比，分别验证了ABCMOEA算法、Pd M策略和ARS策略的优越性；最后通过敏感性分析发现，加工速度和维护水平的可选择范围对集成优化研究具有显著性影响，且前者的影响更大。