关键词： 多种群算法   AGV   作业车间调度   移民算子   精华种群  

摘要： 以最后总时间最小为目标,建立考虑柔性加工的加工时间和与工序无关的AGV(automated guided vehicle)搬运时间相结合的集成车间调度模型.针对传统遗传算法在求解此类问题有迭代速度慢与难获得最优解的缺点,设计了一种改进的多种群遗传算法.利用移民算子协同各种群进化,设置一个精华种群保存所有种群中最优秀个体的方法来解决这一问题.最后,通过对案例的仿真实验,与传统遗传算法对比,可以更快地得到更好的优化调度结果.

关键词： 作业车间调度   柔性作业车间调度   工艺规划与作业车间调度集成   群体智能算法   蚁群算法   差分进化算法   人工蜂群算法   多目标优化  

摘要： 柔性作业车间调度问题是著名的NP-hard组合优化问题。由于减少了机器的约束,所以比传统作业车间调度问题的复杂性更高。同时,柔性作业车间调度问题更接近于实际的制造业情况,具有很强的工业背景。此类问题的复杂性、求解的困难性和应用的可行性使该问题一直都是学术界和工程界的热点问题。 本文针对具有不同约束条件的柔性作业车间调度问题,分别建立了数学规划模型,研究了问题的动态运行规律和结构特性,探索了蚁群算法、差分进化算法和人工蜂群算法解决调度问题的关键理论与技术,从车间调度问题的优化方法和优化目标两个方面进行了深入研究。在优化方法方面,提出了一系列具有创新性的优化调度方法,并设计了多种高效的改进群体智能优化算法。在优化目标方面,分析了柔性作业车间调度和工艺规划与作业车间调度集成的多目标优化问题,建立评价指标体系,从多方面改进多目标群体智能优化算法,进一步增强柔性作业车间调度优化方法的实用性和有效性。取得的主要成果如下: 1.针对作业车间调度问题,采用具有全局收敛性的混合蚁群算法求解。提出了关键工序的概念,在此基础上设计了一种基于关键工序的邻域结构,从而减小了邻域的搜索空间,使邻域空间更优,避免了无用的搜索,使搜索过程向着更优的方向进行。然后,将基于关键工序邻域选择策略的禁忌搜索算法嵌入蚁群算法。利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力,提高了蚁群算法的开发能力,改善了作业车间调度问题解的质量。运用马尔科夫链理论证明该混合算法具有全局收敛性。最后,通过对13个Benchmarks难题进行测试,验证了该混合算法是一个求解作业车间调度问题的有效方法。 2.针对柔性作业车间调度问题,采用动态多种群差分进化算法求解。设计了一种多目标多规则Giffler&Thompson算法,实现初始种群的构造;提出一种新颖的变异、交叉、替换算子,实现个体在优化过程中信息的交换和利用;采用聚类划分方法,将整个种群划分为若干个子种群,并根据搜索到的反馈信息动态调整子种群大小;提出了两个新的搜索方程,设计了一种动态多种群策略,为每个子群分配具有不同特性的搜索方程,并根据每种方程生成保留候选解的成功率动态调整每种方程的选择概率。最后,通过对15个Benchmarks难题进行测试,验证了该算法优于相关文献中的智能优化算法。 3.针对工艺规划与作业车间调度集成问题(即,具有不加工路径的柔性作业车间调度问题),采用自适应多策略人工蜂群算法求解。设计了一种三向量结构的编码机制,以及相应的邻域结构,实现在搜索空间中直接生成可行解;提出了基于改进Giffler&Thompson算法的解码方案,解决了上述编码机制在解码过程中出现不可行解的问题;设计了两个新的搜索方程并有机组合,实现对探索和开发的动态调整,解决人工蜂群算法开发性不足的问题,在保证其探索性的基础上增强开发性;构建面向目标特性的局部搜索策略,进一步提高算法对不同优化目标的开发能力。最后,通过对24个Benchmarks难题进行测试,该算法优于相关文献中的智能优化算法,并具有很强的多目标搜索能力。 4.根据排产优化调度系统的需求,设计了面向服务的软件架构。提出一种聚类方式对排产优化调度软件进行重构,以纵切的方式提取基于调度功能的核心业务关注点模块,进一步提高系统的通用性;为构建面向切面的调度系统构件库,设计了一种采用面向切面技术横切业务模块的方法,实现调度系统的横切关注点构件化,提高代码的可重用性。以上技术已实际应用到某军工企业的“智能部装单元生产管理系统(MES)—计划排产子系统”。

关键词： 机械制造   专业教学   教学难点  

摘要： 机械设计制造及其自动化专业作为培养机械设计制造及其自动化专业人才的重要学科,在国家工业生产和制造行业的发展中发挥着重要的技术、人才支撑作用。但是在社会发展的新形势下,当前的机械设计制造及其自动化学科的教学面临着一系列的教学难题亟待解决。因此,这就需要专业教育者应结合社会发展趋势和新课程改革趋势,进一步进行机械设计制造及其自动化专业教学的优化,为我国工业化发展奠定人力基础。

关键词： 人工智能技术   机械设计制造   自动化  

摘要： 人工智能技术作为近年来一门新兴的计算机学科,主要是以智能理论为主,以数据模拟、信息延伸、功能拓展为方向的一种技术体系。其是了解整个计算机及信息控制系统的智能运行本质,可以结合人类的思维模式、识别系统、神经网络、专家系统等,建设出具有信息模拟特征的智能集成过程,进而实现对数据信息的多元化操作,降低数据信息的传输荷载量。基于此,文章以人工智能技术为切入点,阐述机械设计制造自动化运行特点,指出人工智能技术在机械设计制造自动化中的创新应用,并对人工智能机械设计制造自动化的发展方向进行研究,以期为我国机械制造自动化发展提供建议。

关键词： 3D打印技术   机械设计   影响  

摘要： 随着我国社会经济的不断发展,科学技术水平也得到了一定的提升,3D打印作为一种新型的技术,开始出现在人们的视野范围内,并被逐渐引用到各个领域当中去,尤其是给制造业带来了不容忽视的影响,推动了我国机械制造行业的整体发展。3D打印技术是一种把电器、计算机与光学等各种先进的技术综合起来作用的一种技术,因为其成影时间短暂并且还能够很好地利用相关材料,所以使得它在机械制造领域得到了广泛的使用与研究。本篇文章主要从3D打印技术的优点、其在机械设计中的影响以及未来发展趋势进行了分析与讨论,希望能够为相关工作提供一些参考。

关键词： 芯片回收   机械设计   传动设计   系统控制   有限元分析  

摘要： 随着越来越多新型电子产品的问世,人们淘汰下来的电子产品数量迅速增加。一方面国内废旧电器飞速增长,另一方面又回收了大量国外废旧电子垃圾,这已经成为我国环境安全的重大隐患。废旧电子产品的再回收问题逐渐引起人们的关注,其中废旧电路板的处理就是一个重点,废旧电路板上含有大量的稀有金属及贵金属,如果置其不顾会浪费大量有用资源,不妥善归置的话对环境安全也会造成恶劣影响。因此,为了有效收集利用有价值物质,在处理废电路板时可以将其上高值电子元器件拆卸下来回收再利用。通过智能识别高值电子元器件并针对性地回收可以有效地减少处理成本,提高回收效率,降低环境污染。通过分析当前国内外废旧电路板元器件回收工艺的设计、研究,并结合实际设计装配的要求,本课题设计了一种废旧PCB板上芯片的切割回收装备,可以有效提高废旧PCB板上高值芯片的回收工作效率并提高安全性。主要的研究工作包括:1.通过需求调研,研究比较现有的废旧芯片二次回收方法,衡量其中利弊取舍,分析工作目标需求,从而确定整体回收工艺流程;2.各个工位模块化设计,模块之间位置关系、传动配合、尺寸定位的配对与协调;3.利用PRO/E软件进行模型设计装配,绘制零件图,确定零件尺寸细节,分析方案可行性。计算驱动装置及气缸选型参数,确定合适型号。测试相关传感器性能,验证机器运转可靠性。4.气动系统和PLC控制系统解决方案设计。分析气动系统的设计要求,计算气缸的驱动负载并在选择适当的气动元件,绘制得出系统的气路运行原理示意图,最终完成气路系统的设计。分析废旧PCB板高值芯片回收系统的基本组成结构,设计合理高效的控制逻辑步骤,选用合适的PLC及其他元器件,完成控制系统的设计。5.为了进一步提高废旧PCB板高新价值芯片回收装备运行的安全可靠性,在机器装配工作全部完成后对设备运行及时进行了调试分析,利用常见有限元分析处理软件如ANSYS Workbench等进行了仿真模拟,优化结构方案。并对其中刀片切割电路板部分进行运动仿真,测试切割效果。参考有限元分析的结果,有利于减少装备运动中产生的冲突,优化结构与运行方案。

关键词： 压力容器   机械设计   领域知识问答系统   交互注意力模型   语义相似度  

摘要： 制造领域的知识通常以标准、手册和论文等形式表达，机械设计人员往往需要根据这些知识来确定产品的材料和结构工艺等参数。对于一些较为复杂的机械产品，如压力容器的设计过程往往需要频繁地查询行业标准和手册。传统的手工查阅方式不仅效率慢，而且难以获得准确的结果。因此，基于自然语言处理的最新成果，开发面向制造领域的问答系统对于制造领域的智能化赋能具有重要的应用前景。　　本文以机械制造领域里的压力容器设计过程为研究对象，开发了一个面向压力容器分析设计的问答系统。该系统可以让用户输入压力容器分析设计相关问题并给出简短的答案。本文主要研究成果如下：　　1)设计了一种融合BiLSTM和交互注意力机制的CA-BiLSTM模型用于比较两个句子之间的语义相似度。CA-BiLSTM语义模型在QQP（The Quora Question Pairs）数据集上的准确率达到了74.42%，高于普通注意力机制的语义提取网络。　　2)设计了一种无监督的问题答案对生成算法。该算法使用BERT-BiLSTM-CRF模型提取命名实体作为答案，按模板匹配候选问句中答案选取疑问词，最后将命名实体替换为选定的疑问词。基于该算法可以有效丰富问题种类和数量，对机械领域问答系统的数据集扩充有较大的应用价值。　　3）开发了一个面向压力容器分析设计的知识问答系统。该系统利用自然语言处理技术对压力容器分析设计标准进行结构化表达，并利用CA-BiLSTM和无监督的问题答案对生成算法来实现问答输出。该系统对于压力容器分析设计的效率具有显著的提升。　　总之，本文基于融合了交互注意力的语义相似度模型，设计面向制造领域的问答系统，研究结果表明该问答系统可以准确回答关于压力容器分析设计的相关问题。研究结果对于利用人工智能技术赋能制造具有一定的应用参考。

关键词： 智能制造   机械设计技术   应用  

摘要： 现如今,中国的经济发展正以稳步上升的趋势发展,在此环境下的机械制造技术也得到广阔发展的前景,成为21世纪社会发展环境下的重要推动力之一.然而,将中国机械制造智能化方面的建设成果与欧美国家进行对比,则很容易发现,在文化科学技术以及经济条件等方面都存在着许多不足,使得智能化的机械制造行业在前进的道路上存在许多障碍因素.基于此,需要进行机械设计技术研究,致力于推动中国机械制造行业的智能化发展.

关键词： 紧急插单调度   模拟退火遗传算法   区块模型   订单优先级   概率模型  

摘要： 随着我国制造业的不断发展,越来越多的企业家涌入制造行业,造成制造业竞争越来越激烈的局面,同时客户的需求变化越来越多样,在向供应商下单的过程中常常会带来订单变更的情况,企业为了提高自己的服务质量同时获得更高的生产利润便会接受这些紧急订单(rush order)。这些紧急订单往往交货期短并且不允许延期交货。对生产计划来说,在原有生产计划中,插入一张紧急订单就相当于要调整后续的所有生产计划,这往往会导致后续订单出现延期交货的情况。合理安排这些紧急订单对企业来说不仅能增加效益还能维护企业信誉。为了合理插入这些紧急订单同时尽量使得现有订单延期交货时间最短甚至不会出现延期情况,本研究提出了插单问题数学模型与解决插单问题的基于区块的模拟退火遗传算法(block model-based genetic and simulated annealing algorithms,GASA)。遗传算法虽具有良好的全局搜索能力,但容易陷入局部最优,模拟退火算法的优点在于它具有跳脱局部最优解的能力,因此,将模拟退火算法与遗传算法相融合,能够集合两者的优点、避免各自的缺点,使得该混合算法具有良好的搜索寻优能力。区块模型能够有效降低解的搜索维度与复杂性,为了提高算法的收敛速度,本文引入区块模型,通过区块挖掘、区块竞争、组合人工染色体三个步骤,在优秀种群基础上进一步搜索寻找最优解并加快收敛速度。根据柔性车间不仅要确定工序加工顺序还要确定合适的加工机器这一特点选用基于工序-机器的编码方式。为了提高初始解质量,本文利用灰色关联分析法确定订单优先级,以订单优先级为向导产生初始解。本文以5个常规订单与1个紧急插单为案例进行仿真测试,并将测试结果与退单插单算法、顺延插单算法求解的结果进行比较及分析,可知GASA在求解质量与求解速度方面具有更好的性能,从而验证了GASA的有效性。

ISBN: (纸本)9787517094876