关键词： 机械设计   实验教学   需求导向  

摘要： 机械设计类课程是一门重要的专业基础课程,涉及多个专业。本文结合工程应用需求及以学生为中心的教学理念,分析了现有教学过程中存在的问题,通过调整实验项目类型、优化实验教学内容,促进教学改革。即提出了改进相关技术方法,通过整合现有教学资源,构建实验课程信息平台,自制开发综合性实验平台以及完善创新实验平台等方式,提升教学效果,推动教学过程的持续改进。

关键词： 专创教科融合   机械设计   工程能力   创新能力   教学改革  

摘要： 《中国制造2025》中明确提出:新一阶段的科技和产业革命已经逐渐到来,它不仅是推动全球科技创新的重要助力,而且是信息技术和制造业相融合的产物。适当的革新发展方法作为我国未来发展的重要战略以及"创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化"等的基本方针,很大程度上对人才的重要性进行了肯定,同时也对培养人才方面提出了一定的要求。但由于传统机械设计教学模式已经跟不上高校"新工科"的教学要求,所以应将学生的专业教育和创新教育、教师教学模式和科研进行有机融合。

关键词： 矿山机械   现代设计   虚拟设计   智能设计  

摘要： 现阶段,随着我国矿山开采行业的迅速发展,对矿山开采活动展开的质量提出了更高的要求,并有效提高矿山开采的效率.本文结合现代矿山机械的功能需求进行综合分析,并结合现代设计法的应用,实现对矿山机械的优化设计.

摘要： 理事会是期刊与理事单位进行联系、合作、交流的纽带和桥梁。组建理事会,期刊可以得到理事单位的支持,把期刊办得更好,产生更大的社会效益。理事单位可以通过期刊加强本单位宣传,提高知名度;发表论文提高本单位的学术和技术水平;通过参加期刊组织的报告会和赠阅的期刊了解机械工程有关信息,得到相应的支持。凡有参加期刊理事会愿望的单位请与本刊联系。我们热忱欢迎全国各高等院校、设计院所、工矿企业参加本刊理事会。

关键词： 柔性作业车间调度   双资源集成调度   AGV分派策略   自适应遗传算法  

摘要： 随着制造业向自动化、智能化的转型发展,配送AGV被广泛应用于柔性作业车间场景,以实现物料按需供应的精益性和上线配送的高效率。为此,含有配送AGV的柔性作业车间调度问题更代表了智能车间、数字化工厂的真实情景,柔性作业车间的加工机器与配送AGV双资源集成调度问题,对于揭示和发现数字化工厂背景下柔性作业车间调度的新模型和新方法,具有显然的研究价值和现实意义。含有配送AGV的柔性作业车间调度问题,首先,需要解决经典柔性作业车间的加工零件及加工机器的协调调度问题,还需考虑AGV的分派策略及AGV路径规划等对柔性作业车间调度的影响;其次,经典的柔性作业车间调度模型求解属于NP难,配送AGV相关主要决策增加了更多的约束条件,二者加剧了含有配送AGV的柔性作业车间调度问题建模复杂性和求解难度。论文在同类研究文献综述的基础上,梳理了含有配送AGV的柔性作业车间调度理论基础,研究了区别于经典的柔性作业车间调度问题,配送AGV在柔性作业车间场景的主要决策包括:AGV的驻留模式选择、AGV的分派策略选择、AGV的冲突调节策略选择以及AGV路径规划决策。论文考虑了AGV无冲突路径规划和AGV分派策略差异,以最大完工时间最小化为目标函数,分别建立了AGV随行分派策略和分布共享分派策略下的柔性作业车间加工机器及配送AGV双资源集成调度模型,使建模过程更贴近智能化柔性作业车间的实际情况。进而,基于直角坐标系的栅格地图,构建了含有配送AGV的柔性作业车间工作场景;提出了融合A*算法的自适应遗传算法,求解所构建的集成调度模型,即首先给出了工序、加工机器、配送AGV的三层编码图,构建了融合A*算法的自适应遗传算法的逻辑框架;进而,应用A*算法获得多AGV无冲突路径方案,最终给出不同分派策略下的调度甘特图。模型参数敏感性分析表明,不同的配送规模、不同AGV分派策略下,所建立的模型均有效。算法性能分析表明,改进的融合A*算法的自适应遗传算法在解的质量、收敛性和均匀性方面,均比遗传算法和差分进化算法表现良好。

关键词： 机械厂   柔性作业车间   生产调度   差分进化算法   多目标优化  

摘要： 机加工柔性作业车间的多品种、大批量导致调度难度大、耗费时间较长和成本较高，为解决该问题，需要建立相应的数学模型。然而目前关于机加工的数学模型的研究还相当较少，大部分调度数学模型对许多约束进行的大幅简化，这些常见的模型不适用于机加工柔性作业车间调度的相关研究。由于实际生产中多种因素互相掺杂，导致模型建立较为困难。为此本文分析实际机加工生产过程，在柔性作业车间模型的基础上，依次考虑返工、与工序次序相关的准备时间、批量调度约束、机加工能耗和刀具磨损几大约束及模型，建立了以最大完工时间、能耗和刀具损耗数量为优化目标的多目标机加工柔性作业车间调度模型。　　选择差分进化算法求解上述数学模型，发现使用传统差分进化算法求解时，算法在求解过程中收敛速度较慢，并且所得到调度结果在实际应用时会造成各生产设备的负载不均衡。为解决该问题，对传统差分进化算法进行了一定的改进，为提高收敛速度，引入综合考虑多目标的轮盘赌初始化策略;为实现负载均衡，提出一种综合考虑机器出现次数的机器差分交叉方法。　　通过获取与该模型相接近的某模具制造企业的生产数据，以此作为案例进行验证，从整体效果和各个目标的优化情况来看，发现改进的差分进化算法相较于传统差分进化算法在求解相应模型时，不仅整体收敛速度较快，得到调度结果较优，而且负载更为均衡。表明本文的改进差分进化算法在求解类似模型时有一定的实用价值。　　最后，为将本算法应用于企业的实际生产调度当中，本文开发一个可用于生产调度计划排产、实时监控和质量追溯的调度系统，为企业生产调度提供一个调度软件系统。

关键词： 思政育人   机械设计课程   线上线下   教学方法  

摘要： 在新工科背景下,利用现代教育技术将思想政治教育与专业课程教学有机融合。鉴于机械设计课程是机械类专业的一门重要的技术基础课,机械设计课程教学团队建构融思政之盐的课程体系,探索载思政之实的线上线下混合式教学等方法。在机械设计课程"责任田"上实现知识传授、能力培养与价值引领的有机统一,激发学生科技报国的家国情怀和使命担当。结合该课程的结构组成,简要介绍课程思政案例的设计思路,以期为机械类其他专业课程开展思政教学提供借鉴与参考。

关键词： 医疗器械制造企业   柔性作业车间分批调度   析取图   候鸟优化算法  

摘要： 近年来,制造业的快速发展以及信息化技术日渐普及,给传统制造行业带来巨大挑战与新的机遇。我国医疗器械生产企业正处在转型升级的关键时期。随着我国经济的不断发展,人民生活水平的不断提高,以及在政府对医疗器械生产企业的政策支持下,医疗器械行业产业发展迅速。但是,我国医疗器械制造企业中仍然存在生产力失衡、资源利用率低等问题。本文以医疗器械制造企业为对象,对医疗器械制造企业柔性作业车间分批调度问题开展研究。通过制造资源的优化配置和合理批次划分,实现批次数量与最大制造时间的协同优化,从而通过合理的分批方案,减少制造时间,提高资源利用能力。本文的主要研究内容包括:(1)从国内外的医疗器械制造行业现状出发,阐述本文的研究目的及意义,根据对柔性作业车间调度问题、分批调度问题析取图及候鸟算法等的研究与应用现状分析,提出本文的理论研究方法。(2)结合医疗器械制造企业生产调度的实际需求,从车间划分、任务下发、生产执行三个层面,分析医疗器械制造企业生产情况和生产调度中存在的问题,从而确定了本文的具体研究内容。(3)针对柔性机加工车间的生产情况,建立以最小化批次数目和最小化最大完成时间为目标的多目标柔性作业车间分批调度问题以及析取图模型。以候鸟算法为基础,提出分批优化策略和设计邻域结构,用于优化该问题的求解。通过测试算例进行数值模拟,验证了该方法的可行性和优越性。(4)针对柔性机加工车间的生产特性,在批次数目与最大完成时间协同优化的基础上,考虑分层耦合约束。由于问题复杂度增高,本文在改进候鸟算法的基础上,提出多智能体并行优化算法,采用资源代理提高了计算效率,并增加了多种群交流策略,从而提高算法性能。实验结果表明该方法的有效性。(5)在理论分析的基础上,设计并开发了面向医疗器械制造企业的高级计划排程系统,根据实际应用需求重点对系统功能和开发方法进行了研究,并对本文提出的算法进行了应用实例验证,为进一步的应用研究奠定了基础。

关键词： 离散工业过程   绿色调度   柔性作业车间调度   混合流水车间调度   帝国竞争算法   多目标优化   关键目标  

摘要： 制造业是我国国民经济的重要支柱,也是能源与环境问题的主要来源。随着国民经济快速增长和环境的不断恶化,绿色制造作为现代化制造模式引起了学术界和工业界的广泛关注。离散工业是制造业的重要组成部分,亟需在提高经济指标的同时,降低对环境的影响。离散工业过程绿色调度通过资源分配、操作排序和运作模式的合理优化,实现节能、减排、降耗,提高经济效益,同时实现制造过程的绿色化,其研究具有更高的现实意义和应用价值。本文围绕离散工业过程绿色调度问题,主要包括绿色柔性作业车间调度问题(flexible job shop scheduling problem,FJSP)和绿色混合流水车间调度问题(hybrid flow shop scheduling problem,HFSP),深入研究了目标重要性程度相同并且具有不同约束的绿色FJSP以及目标重要性程度不同且考虑关键目标的上述两类绿色调度问题;结合反馈和帝国分层等新型优化机理,设计多种新型帝国竞争算法(imperialist competitive algorithm,ICA)以获得问题高质量的优化结果。本文主要研究工作如下:(1)针对具有总能耗约束的绿色FJSP,提出了一种基于ICA和变邻域搜索(variable neighborhood search,VNS)的两阶段元启发式算法,在总能耗不超过给定阈值的条件下最小化最大完成时间(makespan)和总延迟时间。第一阶段将原问题转化为具有总能耗等目标的三目标绿色FJSP,设计新型ICA对问题求解并根据ICA优化结果确定总能耗阈值;第二阶段给出了新旧解的比较原则和非劣解集更新策略,设计了高效的VNS对原问题求解。计算结果表明两阶段元启发式算法具有较强的优势。(2)研究了考虑运输的绿色FJSP,提出了反馈型ICA以同时最小化makespan、总延迟时间和总能耗。该算法运用反馈实现同化和革命参数以及邻域结构的自适应选择;不是所有殖民地都进行同化,参与同化的殖民地可以执行多次同化并有多个学习对象;设计了新型帝国竞争策略以增强帝国间信息交流并强化种群中部分最差解的搜索。大量计算实验验证了反馈型ICA在求解所研究问题方面的优越性。(3)针对高维多目标绿色FJSP,提出了一种改进型ICA以同时最小化总能耗、最大延迟时间、makespan和最大机器负荷,该算法采用新方法构建初始帝国使得大多数殖民国家分配数量相近的殖民地,引入殖民国家的同化操作,并应用新型革命策略和帝国竞争方法。最后通过大量实验验证了新策略对改进型ICA性能的显著影响,以及新型ICA在求解高维多目标绿色FJSP方面较强的优势。(4)针对考虑关键目标的绿色FJSP,设计了一种差异化ICA在充分优化关键目标makespan和总延迟时间的同时持续改进非关键目标总能耗。该算法采用新型同化策略使得帝国内每个解至少存在多个学习对象并区别对待帝国内的最好解和其它殖民地;新型帝国竞争中给出了归一化总成本新定义并引入了殖民国家的全局搜索。通过实验系统地分析了总能耗的恶化程度与关键目标的改善程度之间的关系,并验证了差异化ICA的有效性与优势。(5)研究了以总延迟时间、makespan和总能耗为目标的绿色HFSP,其中总能耗重要性低于其他两个目标。采用新定义的支配关系处理目标间的相对重要性并提出了一种双层ICA,其中第一层只包含最强帝国,第二层为其他帝国。每个帝国在不同的搜索阶段执行不同的同化和革命方法,最强帝国不参与帝国竞争;每隔一定代数,记忆集与最强帝国结合重新构建新的帝国;为避免将最弱帝国中的最弱殖民地分配给取胜帝国,随机选择记忆集中的一个解加入取胜帝国。大量计算实验表明双层ICA在求解上述绿色HFSP方面具有较强的搜索优势。

关键词： 新形势   机械制造   自动化技术   应用  

摘要： 在新形势下,机械制造的出现不仅决定了产业的发展,而且对农业、高技术和新技术也有着非常重要的影响。本文结合自动化在当前新形势下一种趋势和对机械自动化的技术进行了分析,列举了自动化技术在机械设计制造中的作用以及详细分析了自动化技术在机械设计制造中的应用。希望通过本文的阐述能对机械制造与自动化技术有一个更明确的方向。