关键词： 绿色环保   机械设计   可持续发展   环保材料   节能  

摘要： 探讨以促进可持续发展和环境保护为宗旨中的绿色环保理念和实践。理论基础篇围绕减少环境污染、提高资源效率、生命周期评价等方面的绿色设计核心原则进行了论述。实践中多个成功案例,通过材料选择优化效率、优化策略等方式进行分析,案例研究显示,绿色环保机械设计对企业社会责任感和市场竞争力的提升,有效降低了运营成本。未来趋势与挑战部分指出在绿色设计中需要智能化、数字化发挥重要作用这是技术快速发展的需要。综上绿色环保机械设计是克服技术、经济、法规障碍不断创新、跨学科合作的关键路径。该研究对推动可持续发展的机械产品提供了行业理论指导和实践参考。

关键词： 农业机械   感性工学   外观设计   用户需求  

摘要： 随着科技进步,农业机械在现代农业中作用显著。传统设计重功能效率,却忽视用户感性需求,部分类型的农用机械存在使用不便和用户体验差等问题。为了改善农民的工作体验并提升农业机械的实用性,本研究运用感性工学理论,调查用户需求并评估其感性体验,探讨在农机设计中的应用效果。结果显示,考虑用户感性需求能提升农机用户体验和操作便捷性,为农机企业提供创新设计思路和发展机遇。

关键词： 智能化   机械设计   制造业  

摘要： 目的:文章分析智能化机械设计方法及其在制造业中的应用,旨在提升制造业竞争力、推动产业升级,实现机械设计的自动化、智能化与优化。方法:智能化机械设计方法中,系统化设计思维将机械设计视为复杂整体,遵循规范流程,综合考虑子系统间的协同以达到最优性能;数据驱动设计借助大数据和机器学习,从各类数据中挖掘信息,支持决策并实现个性化定制;人机交互设计优化人与机械的交互,注重安全舒适,以优化用户体验、提升工作效率;智能化控制算法,如模糊、神经网络、遗传算法等,使机械系统根据环境和自身状态自动调整控制策略。结果:智能化机械设计方法在制造业各领域的应用成效显著。在汽车制造中,贯穿设计、生产、售后环节,实现方案优化,生产自动化、柔性化及售后高效服务;在航空航天产业里,全面优化产品设计,实现自动化生产与高精度质量控制;在电子设备生产方面,推动产品微型化、高性能化,提升生产效率与质量;在医疗器械制造领域,展现出巨大的应用潜力,尤其是在高精度、高安全性及个性化定制需求方面;在能源设备制造领域,可助力实现高效能与低成本的双重目标。结论:智能化机械设计方法是制造业智能化转型的核心动力,在提高设计效率和质量、降低成本上优势巨大,有力推动制造业高端、智能、绿色发展。随着相关技术的持续创新,其将不断完善,应用前景广阔,有望引领制造业进入更智能、高效、可持续的新时期。

关键词： 仿真技术   汽车机械设计与制造   数据分析  

摘要： 近年来,仿真技术的出现为汽车机械设计与制造带来革命性变化,促使设计师能够在虚拟环境中进行产品设计、性能评估和优化。在这个过程中,通过减少物理原型的制造需求,仿真技术为汽车行业带来了显著的经济效益和技术优势。该文探讨仿真技术在汽车机械设计与制造中的具体应用,以提升仿真技术应用效果。

关键词： 柔性作业车间调度   非线性因子   灰狼优化算法   邻域探索   Hamming更新策略  

摘要： 将一种改进的灰狼算法与柔性作业车间调度进行结合，以工件最大完成时间最小建立数学模型，首先提出了一种新的个体距离更新公式，逐渐减少α个体对种群的引导性；其次由于其线性收敛因子不能充分开发算法性能，引入一种非线性收敛因子提高算法前期的全局探索能力，后期的局部开发能力；再次，为解决灰狼算法中最优个体引导性过强的问题，提出俩种邻域，令部分个体可以进行自我探索，关键个体可以机器变异以减少完工时间；最后提出结合Hamming距离的更新机制；最后通过2组实验对比验证整体优化的可行性与有效性，能为车间提高生产效率提供新的解决思路。

关键词： 柔性作业车间调度   麻雀搜索算法   佳点集   天鹰优化器   柯西变异  

摘要： 针对柔性作业车间调度问题（FJSP），提出一种混合多策略麻雀搜索算法（HMSSA）以更加有效地最小化最大完工时间。首先，为了改善麻雀搜索算法的寻优能力，采用佳点集结合随机反向学习的初始化策略生成初始种群，并通过结合天鹰优化算法搜索策略与柯西变异策略完成了对麻雀搜索算法的改进；其次，为了使算法能够处理离散的调度问题，采用转换公式及排序值（ROV）规则将麻雀连续位置转化为离散编码；此外，为改善算法在求解FJSP时迭代后期种群多样性越来越差的问题，加入了交叉变异算子；同时，针对FJSP特点，加入了基于关键工序的邻域结构提升了算法的局部搜索能力；最后，通过10个FJSP基准算例、1个实际算例及6个大规模算例对HMSSA进行实验验证，结果表明HMSSA在解决FJSP问题时可以获得较小的完工时间，具有良好的调度性能。

关键词： 柔性作业车间调度   遗传算法   邻域搜索   最大完工时间   优化策略  

摘要： 本文针对柔性作业车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem ， FJSP），提出了一种融合自适应遗传算法和邻域搜索的优化策略，旨在最小化最大完工时间。首先，在遗传算法框架下，利用自适应种群初始化策略，动态调整种群结构，以提升算法的全局搜索能力。其次，引入多种邻域结构，结合局部搜索策略，通过邻域搜索算法对解空间进行深入探索，增强算法的局部搜索性能。本文设计了一种基于交叉和变异操作的改进机制，旨在增强种群的丰富性和提升算法的收敛速度。通过FJSP的30个标准算例验证了该算法在解决FJSP中的有效性。测试结果表明：本文算法在23个标准算例中的表现均优于或持平于其他智能优化算法，表现出了较好的寻优能力，且通过多次重复实验也显现出了很强的稳定性。