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从仿真到现实的多层级虚实域适应的滚动轴承故障诊断方法 被引量:2
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作者 刘小峰 金燕 柏林 《控制与决策》 北大核心 2025年第3期889-898,共10页
针对仿真数据驱动的迁移故障诊断方法中虚实数据域差异过大带来的负迁移问题,提出一种基于虚实域多层级联合适应网络(VDMJAN)的故障仿真到现实诊断方法.采用非规则损伤形态的轴承故障动力学仿真模型,生成测试实体轴承的故障虚拟信号;构... 针对仿真数据驱动的迁移故障诊断方法中虚实数据域差异过大带来的负迁移问题,提出一种基于虚实域多层级联合适应网络(VDMJAN)的故障仿真到现实诊断方法.采用非规则损伤形态的轴承故障动力学仿真模型,生成测试实体轴承的故障虚拟信号;构建不同尺寸卷积核的深度卷积神经网络,对虚实域信号进行粗细粒度特征提取;采用多分类器并行输出概率融合法对实测样本进行伪标签标注,对仿真与实测样本进行不同层级的领域特征精细对齐;引入VDMJAN训练的有效性损失,保证了多分类器对实测样本状态识别的一致性,并采用已对齐实测数据对分类器进行校正微调.两个实验分析结果表明,所提出的VDMJAN在实测故障样本标签信息完全缺失的情况下,能够有效实现从仿真到现实的故障诊断,在特殊环境下样本稀缺的设备故障诊断领域具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障仿真建模 领域自适应 迁移诊断 多尺度特征提取 多分类器
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计及物料运输工装回收的制造车间物料配送路径优化 被引量:1
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作者 葛茂根 万里 +3 位作者 凌琳 刘明周 张玺 扈静 《机械工程学报》 北大核心 2025年第14期397-409,共13页
制造车间生产过程中,物料运输工装的回收需求是整个车间物流管理的重要环节,在生产实际和相关研究中往往被忽视。针对牵引式自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)与物料运输工装相结合的物料配送过程,提出一种综合考虑物料配送需... 制造车间生产过程中,物料运输工装的回收需求是整个车间物流管理的重要环节,在生产实际和相关研究中往往被忽视。针对牵引式自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)与物料运输工装相结合的物料配送过程,提出一种综合考虑物料配送需求与物料运输工装回收任务的车间物料配送路径优化方法。首先,结合牵引式AGV的物料运输工装容量约束,建立以车间物料配送过程中AGV指派成本、路径运输成本和时间惩罚成本最小化为目标的物料配送路径规划模型。设计启发式两阶段分步优化算法求解该模型,第一阶段针对按生产计划计算得到的静态物料配送需求,采用改进非支配排序遗传算法实现多目标物料需求配送任务序列的生成;第二阶段针对根据生产过程动态产生的物料运输工装回收任务,采用象限寻优策略将其插入到现有配送序列中,以实现总成本和效率的最优。最后,以某电枢制造企业的数字化车间为例,验证了所提出优化方法的有效性与可行性,为制造车间物流管理提供参考和支持。 展开更多
关键词 车间物料配送 物料运输工装回收 两阶段分步优化算法 非支配排序遗传算法 象限寻优策略
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考虑运输和机器预维护的柔性作业车间调度研究
3
作者 王玉芳 张毅 +2 位作者 姚彬彬 陈凡 葛师语 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期707-718,共12页
航空制造业的快速发展,对高效率和低能耗生产模式的需求愈发迫切。通过综合分析考虑运输和预维护的航空复合材料柔性作业车间调度问题,建立了以最小化完工时间、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非支配排序... 航空制造业的快速发展,对高效率和低能耗生产模式的需求愈发迫切。通过综合分析考虑运输和预维护的航空复合材料柔性作业车间调度问题,建立了以最小化完工时间、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非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)。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:对优质种群进行局部搜索,深度挖掘种群的最优个体;中等种群通过交叉变异和机器负载操作改变自身部分基因来挖掘最优解;劣质种群则通过学习机制获取优质个体的优秀基因,提升个体优良率。通过测试算例与对比算法的比较验证了所提算法的有效性。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,验证了算法的可行性。 展开更多
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
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二次聚合个性化联邦的不同工况下滚动轴承寿命预测方法
4
作者 康守强 杨得济 +2 位作者 王玉静 王庆岩 谢金宝 《振动与冲击》 北大核心 2025年第2期254-266,共13页
针对不同工况下滚动轴承振动数据分布差异大,单一用户数据量少且多个用户间数据不共享的问题,提出一种二次聚合个性化联邦的滚动轴承寿命预测方法。该方法用不同深度的自编码器提取多尺度特征信息并压缩为散点图,实现特征增强;利用无监... 针对不同工况下滚动轴承振动数据分布差异大,单一用户数据量少且多个用户间数据不共享的问题,提出一种二次聚合个性化联邦的滚动轴承寿命预测方法。该方法用不同深度的自编码器提取多尺度特征信息并压缩为散点图,实现特征增强;利用无监督二元回归模型确定第一预测时间,构建分段退化标签;提出二次聚合个性化联邦学习算法,各用户构建改进的卷积神经网络-长短时记忆网络模型,并将其参数上传至服务端,服务端采用多任务学习框架,一次聚合多用户同种工况模型参数;在此基础上,利用批量归一化层参数统计信息计算一次聚合模型间相似度,引入权重更新机制指导模型参数二次聚合,减少不同工况模型间的负迁移现象并学习有益的全局知识,最终形成针对各工况的个性化预测模型。经试验验证,所提方法在保障数据隐私的前提下,可实现不同工况下滚动轴承寿命预测,并且预测的平均得分与不考虑数据隐私的集中式学习方法相当、相较于联邦平均算法平均得分提高0.2197。 展开更多
关键词 滚动轴承 多尺度特征提取 联邦学习 个性化 剩余寿命预测
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基于数字孪生的不同工况下谐波减速器故障诊断方法
5
作者 王玉静 李祎然 +3 位作者 康守强 刘连胜 李玉庆 孙宇林 《机械工程学报》 北大核心 2025年第18期12-26,共15页
谐波减速器作为工业机器人的重要组件,运行环境复杂多变,一旦发生故障造成巨大损失。考虑到实际谐波减速器振动数据采集难度大,故障样本量少且数据标签缺失,不同工况下数据分布存在差异问题,提出一种基于数字孪生的不同工况下谐波减速... 谐波减速器作为工业机器人的重要组件,运行环境复杂多变,一旦发生故障造成巨大损失。考虑到实际谐波减速器振动数据采集难度大,故障样本量少且数据标签缺失,不同工况下数据分布存在差异问题,提出一种基于数字孪生的不同工况下谐波减速器故障诊断方法。首先,基于动力学建模方法构建谐波减速器故障数字孪生模型,获取孪生数据;其次,提出基于循环生成对抗网络的数字孪生虚实映射方法,实现孪生数据与实测数据的虚实映射;然后,引入改进的半软阈值函数构建深度残差收缩网络,抑制噪声干扰并提取特征,同时在无监督场景下对所提特征进行域适应处理,利用MMD减小领域间分布差异,实现不同工况下的故障诊断。最后,搭建谐波减速器故障模拟试验台并进行试验验证,所提方法在所有迁移任务中平均准确率可达99.2%,有效解决无监督场景中不同工况下谐波减速器的故障诊断问题。 展开更多
关键词 谐波减速器 不同工况 数字孪生 动力学模型 故障诊断
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考虑峰值功率受限约束的柔性作业车间调度研究
6
作者 李益兵 曹岩 +3 位作者 郭钧 王磊 李西兴 孙利波 《中国机械工程》 北大核心 2025年第2期280-293,共14页
针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首... 针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题,建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策,首先将该问题转化为马尔可夫决策过程,基于此设计了一个结合离线训练与在线调度的用于求解PPCFJSP的调度框架。然后设计了一种基于优先级经验重放的双重决斗深度Q网络(D3QNPER)算法,并设计了一种引入噪声的ε-贪婪递减策略,提高了算法收敛速度,进一步提高了求解能力和求解结果的稳定性。最后开展实验与算法对比研究,验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 马尔可夫决策过程 深度强化学习 峰值功率受限
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考虑双资源约束多转速的绿色柔性作业车间调度研究
7
作者 王玉芳 章殿清 +2 位作者 华晓麟 张毅 葛师语 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第10期2019-2027,共9页
考虑实际生产车间机器不同转速产生能耗差异及精工序的生产需求,构建以最大完工时间和机器总能耗为优化目标的双资源约束多转速绿色柔性作业车间调度模型,并提出一种动态学习人工蜂群算法进行求解.采用混合初始化获取初始种群,提升算法... 考虑实际生产车间机器不同转速产生能耗差异及精工序的生产需求,构建以最大完工时间和机器总能耗为优化目标的双资源约束多转速绿色柔性作业车间调度模型,并提出一种动态学习人工蜂群算法进行求解.采用混合初始化获取初始种群,提升算法的进化起点.在雇佣蜂完成搜索之后,引入新蜂种学习蜂,学习优秀蜜源的基因,降低搜索的随机性,提高搜索精度,并采用Q学习算子对学习概率进行自适应优化,保证蜜源多样性的同时加强算法的全局搜索能力.跟随蜂阶段设计一种动态邻域搜索策略,加入基于变速及平衡工人工作时长的邻域结构,提高跟随蜂的局部搜索能力.通过不同算法对拓展算例的对比验证所提算法的优越性. 展开更多
关键词 双资源约束 多转速 绿色柔性车间调度 多目标优化 人工蜂群算法 Q学习
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基于特征表征与学习反馈的动态带钢缺陷样本筛选方法
8
作者 苑玮琦 刘文滔 李绍丽 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第4期240-250,共11页
带钢表面缺陷检测是保证钢铁产品质量的关键环节,实现高效准确的缺陷检测对保障产品性能具有重要意义。近年来,深度学习方法在缺陷检测领域进展显著,但在实际应用中仍面临两个问题:一方面,由于工业生产追求高良品率,导致缺陷样本获取受... 带钢表面缺陷检测是保证钢铁产品质量的关键环节,实现高效准确的缺陷检测对保障产品性能具有重要意义。近年来,深度学习方法在缺陷检测领域进展显著,但在实际应用中仍面临两个问题:一方面,由于工业生产追求高良品率,导致缺陷样本获取受限,且样本标注耗时费力;另一方面,采集的样本中可能存在冗余特征,影响模型训练效率和泛化性能。针对特征冗余问题,提出一种基于特征表征与学习反馈机制的动态样本筛选方法。首先构建包含几何形态、灰度分布及方向特征等多维特征量化模型,系统表征缺陷特征。随后,设计基于特征表征的样本筛选策略,结合特征聚类快速筛选少量具有多样性和代表性的训练样本。最后,设计基于置信度评估的动态优化策略,通过模型的学习反馈获取关键补充样本,提升特征覆盖范围,实现训练样本的自适应优化。NEU-DET数据集的实验结果表明,该方法在将训练样本数量减少52%的情况下,平均检测精度达到76.99%,与完整数据集基本持平。同时,每轮训练迭代时间减少62%,降低了计算开销,验证了方法在样本筛选与检测性能之间的有效平衡。此外,在多种主流目标检测模型上的验证结果表明,该方法在不同检测架构下均能有效提升效率并保持性能,展现出良好的适用性。 展开更多
关键词 带钢表面缺陷检测 样本筛选 特征表征 形态学特征 深度学习
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物理知识引导的卷积神经网络故障诊断预测方法
9
作者 米洁 马超 +2 位作者 周海龙 甄真 张健 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第8期19-32,共14页
针对卷积神经网络预测滚动轴承故障中的捷径学习问题进行深入研究,并提出了一种基于物理知识引导的卷积神经网络故障诊断预测模型。采用滚动轴承数据集,对卷积神经网络在滚动轴承故障诊断模型的训练过程中出现的捷径学习问题进行了分析... 针对卷积神经网络预测滚动轴承故障中的捷径学习问题进行深入研究,并提出了一种基于物理知识引导的卷积神经网络故障诊断预测模型。采用滚动轴承数据集,对卷积神经网络在滚动轴承故障诊断模型的训练过程中出现的捷径学习问题进行了分析,揭示了捷径学习现象的存在:即使卷积网络在特定的故障数据集上达到了90%以上的精度,由于捷径学习的存在,卷积网络模型并没有学习到正确的与故障理论匹配的故障特征,而是学习到了错误的特征频率或频谱图中的波形形态。对故障诊断中捷径学习现象的产生机制进行了分析,揭示捷径学习的产生机制和决策规则:卷积神经网络的捷径学习行为主要源于数据集中由背景噪声、装配等因素导致的捷径机会,模型倾向学习简单特征组合,以及综合误差导致的数据统计偏差。由于故障数据集本身无法对深度神经网络模型的学习产生足够的约束,基于滚动轴承特征频率,设计了基于轴承故障特征的敏感频带,通过带通滤波器生成物理知识数据,构建物理引导信息,输入卷积神经网络模型,引导模型学习正确的故障特征。经实验验证,基于物理知识引导的卷积神经网络能够有效避免捷径学习问题,准确提取故障核心特征,提高故障诊断和预测准确度,提升了卷积网络故障诊断模型的可信度,在航空航天等领域高端装备故障诊断中具有应用前景。 展开更多
关键词 卷积网络 捷径学习 物理知识引导 故障诊断 故障特征频率
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不确定动态柔性作业车间调度方法的鲁棒性评估
10
作者 马建 高伟男 《控制工程》 北大核心 2025年第10期1846-1856,共11页
传统的静态作业车间调度方法在应对实际制造环境中的动态变化时,常表现出应变能力不足和适应性差等缺陷。现有的大多数动态作业车间调度方法在具有单一不确定因素的环境中能够发挥作用,在多种不确定因素并存的复杂环境中往往难以取得预... 传统的静态作业车间调度方法在应对实际制造环境中的动态变化时,常表现出应变能力不足和适应性差等缺陷。现有的大多数动态作业车间调度方法在具有单一不确定因素的环境中能够发挥作用,在多种不确定因素并存的复杂环境中往往难以取得预期效果。为了深入探讨调度方法在不确定场景下的鲁棒性,首先引入加工时间波动、新工件插入和工件优先级调整3种不确定因素,并设计存在两种不确定因素的调度场景;然后,在不确定场景下,将遗传算法、模拟退火算法、先进先出规则、最短处理时间规则和最长处理时间规则应用在多个调度问题实例中。实验结果表明,模拟退火算法在不确定场景下表现出显著的鲁棒性,3种基本调度规则表现出较低的调度效率和鲁棒性。 展开更多
关键词 动态车间调度 遗传算法 模拟退火算法 调度规则 鲁棒性
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考虑有限AGV运输资源的柔性作业车间调度研究
11
作者 张国辉 蔡翌豪 +2 位作者 李志霄 郭胜会 张海军 《中国机械工程》 北大核心 2025年第8期1811-1823,共13页
针对智能制造环境中有限自动导引车(AGV)运输资源的柔性作业车间调度问题,以最小化最长完工时间、总能耗和工件的交货期惩罚值为目标,建立有限AGV运输资源的集成调度模型。提出一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),针对集成调度模型... 针对智能制造环境中有限自动导引车(AGV)运输资源的柔性作业车间调度问题,以最小化最长完工时间、总能耗和工件的交货期惩罚值为目标,建立有限AGV运输资源的集成调度模型。提出一种改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),针对集成调度模型构建三段式编码方案,设计三种初始化规则提高初始种群的质量和多样性。结合关键路径,提出一种改进的变邻域搜索以增强算法的局部搜索能力。实验部分采用多种评价指标与其他算法进行对比,实验结果表明:在不同规模标准测试算例和航空企业实际生产案例下,所提算法均能有效求解有限AGV运输资源的集成调度问题。同时分析不同AGV数量下集成调度模型的有效性,得出柔性作业车间中AGV数量符合边际效应递减规律的结论,为实际制造车间配置AGV提供了参考。 展开更多
关键词 有限运输资源 改进的非支配排序遗传算法 柔性作业车间调度问题 自动导引车
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智能制造背景下机械自动化技术的发展趋势 被引量:1
12
作者 刘果 《石河子科技》 2025年第3期45-46,共2页
制造业作为国民经济发展的基础,对于提高国家综合实力具有重要意义。近年来我国大力推动智能制造,提高机械自动化技术发展水平。在大数据、人工智能、云计算等技术加持下,机械自动化技术向着智能化、数字化、网络化方向发展。本文主要... 制造业作为国民经济发展的基础,对于提高国家综合实力具有重要意义。近年来我国大力推动智能制造,提高机械自动化技术发展水平。在大数据、人工智能、云计算等技术加持下,机械自动化技术向着智能化、数字化、网络化方向发展。本文主要阐述了智能制造概念及其优势,分析了目前机械自动化技术发展中存在的问题,指出在智能制造背景下机械自动化技术的发展趋势,希望能够切实提高我国制造业发展水平,提高我国机械自动化技术。 展开更多
关键词 智能制造 机械 自动化 趋势
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不确定环境下再制造可重入柔性车间调度优化研究
13
作者 张帅 王军 张文宇 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第7期2529-2542,共14页
针对再制造过程中加工时间和成本的不确定性问题,引入双模糊理论进行二维模糊化处理,同时考虑了再制造操作可重入和机器柔性的特点,构建了再制造可重入柔性车间调度优化模型。在此基础上,提出了一种基于强化学习的改进型NSGA-Ⅱ算法(RLN... 针对再制造过程中加工时间和成本的不确定性问题,引入双模糊理论进行二维模糊化处理,同时考虑了再制造操作可重入和机器柔性的特点,构建了再制造可重入柔性车间调度优化模型。在此基础上,提出了一种基于强化学习的改进型NSGA-Ⅱ算法(RLNSGA-Ⅱ),集成了强化学习技术对种群交叉率进行动态优化以提升种群多样性。此外,还提出了一种新的二维编码方案以提高算法效率,嵌入了混合种群初始化策略以提高初始种群质量,采用了局部搜索策略以增强局部搜索能力。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 再制造 双模糊理论 可重入柔性车间调度 NSGA-Ⅱ算法 强化学习
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起重机用钢丝绳拉伸失效有限元分析及实验研究
14
作者 庆光蔚 郭勤涛 +2 位作者 黄巍 陶言和 周前飞 《起重运输机械》 2025年第12期63-67,共5页
1×7+IWS型钢丝绳结构广泛应用于起重机,文中采用有限元数值分析与实验研究相结合的方法,对其在轴向拉伸载荷下的力学行为进行了深入探讨。通过参数化建模构建钢丝绳的三维实体模型,进行了精细的有限元网格划分,并模拟了钢丝绳在不... 1×7+IWS型钢丝绳结构广泛应用于起重机,文中采用有限元数值分析与实验研究相结合的方法,对其在轴向拉伸载荷下的力学行为进行了深入探讨。通过参数化建模构建钢丝绳的三维实体模型,进行了精细的有限元网格划分,并模拟了钢丝绳在不同载荷条件下的应力分布与变形特性。利用标准拉伸实验,获取了钢丝绳的拉力-位移曲线及断裂强度数据。仿真与实验结果对比表明:所建立的有限元模型能够精确预测钢丝绳的应力分布及屈服行为,与实验所得的断裂强度的最大误差为7.38%,平均误差为3.86%,进一步验证了该有限元模型的准确性与可靠性。 展开更多
关键词 钢丝绳 应力分析 拉伸 破断力 有限元
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考虑工人协作的多人共站混流时空拆卸线平衡问题优化
15
作者 张则强 谢心澜 +1 位作者 郭磊 刘思璐 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期37-45,共9页
针对多人共站拆卸模式中对工人协作、空间限制考虑的不足,结合实际拆卸中多产品混流拆卸和任务分类的必要性,提出了考虑工人协作的多人共站混流时空拆卸线平衡问题.首先,建立了所提问题的混合整数规划模型,旨在同时优化节拍时间、空闲... 针对多人共站拆卸模式中对工人协作、空间限制考虑的不足,结合实际拆卸中多产品混流拆卸和任务分类的必要性,提出了考虑工人协作的多人共站混流时空拆卸线平衡问题.首先,建立了所提问题的混合整数规划模型,旨在同时优化节拍时间、空闲均衡指标、工人总数和任务惩罚函数四个目标.其次,提出了一种改进Jaya算法,根据问题特征采用三层整数编码方式,设计两阶段解码和对原始操作进行离散化改进处理,以保证所产生的解均可行.然后,通过一个小规模实例的求解验证了所建模型和所提算法的正确性和有效性.最后,将所建模型和所提算法应用于一个汽车拆卸实例中,得到多种拆卸方案供决策者灵活选择. 展开更多
关键词 多人共站 工人协作 时间和空间 改进Jaya算法 多目标优化
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多工况条件下跨座式单轨列车齿轮箱故障振动信号趋势预测方法
16
作者 赵玲 巫刚 +2 位作者 吴杭俊 张娜 谭晋 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第11期198-208,共11页
针对低频调制干扰、非线性耦合谐波及工况依赖性特征导致跨座式单轨列车齿轮箱振动信号趋势预测精度低的问题,提出一种融合双向门控循环单元(BiGRU)与时序信息预测模型(Informer)的振动信号趋势预测模型。该模型利用BiGRU的门控机制抑... 针对低频调制干扰、非线性耦合谐波及工况依赖性特征导致跨座式单轨列车齿轮箱振动信号趋势预测精度低的问题,提出一种融合双向门控循环单元(BiGRU)与时序信息预测模型(Informer)的振动信号趋势预测模型。该模型利用BiGRU的门控机制抑制低频干扰,通过双向结构提取非线性耦合谐波特征,并借助自适应学习机制增强对不同运行工况的适应性;通过将Informer编码器中的多头注意力机制与空洞因果卷积结合扩大模型感受野,有效捕获时间序列的长期依赖特征,实现齿轮箱振动信号趋势预测。通过实验台采集的跨座式单轨列车齿轮箱故障数据集对模型进行了验证,在不同预测步长下,所提模型的平均绝对误差R_(MAE)、均方误差R_(MSE)以及均方根误差R_(RMSE)分别为0.2648、0.1160和0.3391,均低于自相关Transformer模型(Autoformer)、Informer和分解线性模型(Dlinear);在正常工况、装配误差、内圈故障及疲劳磨损这4种工况条件下的预测精度稳定,绝对误差在0.21~0.35范围内。研究结果表明,所提模型在长短时间序列下的趋势预测精度均高于其他对比模型,多工况条件下的实验结果验证了所提模型的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 单轨列车 趋势预测 双向门控循环单元 时序信息预测模型 空洞因果卷积
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面向柔性制造车间的生产调度研究
17
作者 杜娟 刘宇航 +2 位作者 晋美娟 南晓林 宋文辉 《机床与液压》 北大核心 2025年第11期138-143,共6页
由于多品种小批量生产模式逐渐成为主流生产模式之一,柔性车间的调度问题引发了越来越多的讨论。在柔性生产中,如何在有限工期内完成订单要求显得尤为重要,由此针对紧急订单扰动和最小化最大完成时间的问题进行研究。分析一种重调度方法... 由于多品种小批量生产模式逐渐成为主流生产模式之一,柔性车间的调度问题引发了越来越多的讨论。在柔性生产中,如何在有限工期内完成订单要求显得尤为重要,由此针对紧急订单扰动和最小化最大完成时间的问题进行研究。分析一种重调度方法,并结合蛇优化算法提出一种混沌高斯蛇优化算法(CDSO)。该算法引入混沌映射以及自适应高斯变异,以增强种群搜索的均匀性以及遍历性。同时,通过镜反转的反向学习策略策略扩大搜索范围,提高种群多样性,提升算法的寻优能力。最后,通过Kacem和MK两种算例对所提算法进行验证,验证结果表明了该算法的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 柔性制造车间 生产调度 蛇算法 混沌映射 重调度
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改进VMD+WOA-KELM诊断收割机齿轮故障
18
作者 许太白 周晨露 +2 位作者 徐菲 赵广全 曾宁 《拖拉机与农用运输车》 2025年第2期44-49,共6页
为了提高联合收割机变速箱齿轮非线性、非平稳振动信号的识别精度,本文提出了一种全新的变速箱齿轮故障诊断方法。该方法结合了小波阈值去噪,以样本熵作为适应度函数的遗传算法优化变分模式分解,以及基于标准鲸鱼算法优化KELM参数选择的... 为了提高联合收割机变速箱齿轮非线性、非平稳振动信号的识别精度,本文提出了一种全新的变速箱齿轮故障诊断方法。该方法结合了小波阈值去噪,以样本熵作为适应度函数的遗传算法优化变分模式分解,以及基于标准鲸鱼算法优化KELM参数选择的WOA-KELM模型。首先,运用小波阈值去噪方法对振动信号进行预处理,以此减少噪声干扰。其次,利用以样本熵为适应度函数的遗传算法对变分模式分解的参数进行优化,再通过优化后的VMD提取故障特征信息。之后,建立WOA-KELM故障诊断模型,利用该模型对故障特征集开展训练与识别工作。实验数据从多个不同方面证实了这种方法的有效性。当保留合适的模型参数时,该模型的故障识别率可达到94%以上。 展开更多
关键词 小波阈值去噪 GA-VMD样本熵 WOA-KELM 变速箱故障 联合收割机
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有限暂存区和设备多状态能耗的柔性流水车间生产调度
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作者 潘柏松 李楠 李一帆 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2071-2083,共13页
为了优化柔性流水车间的生产调度策略,针对柔性流水车间生产调度问题理论研究中通常假设暂存区具有无限容量与实际企业空间资源受限不符的问题,以及制造业发展对生产调度提出兼顾生产效率与能源消耗的要求,对带有限暂存区的柔性流水车间... 为了优化柔性流水车间的生产调度策略,针对柔性流水车间生产调度问题理论研究中通常假设暂存区具有无限容量与实际企业空间资源受限不符的问题,以及制造业发展对生产调度提出兼顾生产效率与能源消耗的要求,对带有限暂存区的柔性流水车间,考虑设备加工、待机状态以及连续作业时的换模状态,建立了以最小化最大完工时间和车间总能耗为优化目标的数学模型,并提出基于Pareto思想的多目标帝国竞争算法作为全局优化方法,在初始种群、帝国同化引入快速非支配排序,在帝国更新过程中引入变量邻域搜索与逆向学习,最后通过算例扩展验证了算法的可行性和求解效率的优越性。该算法可以有效平衡完工时间能耗,显著提升调度方案的综合性能,为制造企业的绿色高效生产调度技术提供了新思路,对推动生产系统的可持续发展具有实际应用价值。 展开更多
关键词 车间制造 柔性流水车间 生产调度 能源消耗
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基于改进蜜蜂算法的报废汽车发动机曲柄连杆机构拆卸线平衡问题研究
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作者 詹长书 黄信悦 高言龙 《现代制造工程》 北大核心 2025年第5期106-114,152,共10页
随着全球汽车保有量的不断增加,汽车报废带来的环境和资源问题日益凸显,报废汽车的拆卸、回收和再制造是解决该问题的主要途径。由于报废汽车内部结构复杂,在实际拆卸作业中,各拆卸任务间存在着相互干扰的顺序相依关系;此外,由于零件的... 随着全球汽车保有量的不断增加,汽车报废带来的环境和资源问题日益凸显,报废汽车的拆卸、回收和再制造是解决该问题的主要途径。由于报废汽车内部结构复杂,在实际拆卸作业中,各拆卸任务间存在着相互干扰的顺序相依关系;此外,由于零件的折旧程度不同,拆卸过程中还存在着固有的不确定性,从而影响拆卸效率。为了获得更加贴合实际的拆卸方案,首先,应用随机规划模型对不确定信息进行表征,以拆卸时间、拆卸能耗及均衡空闲时间为目标建立了不确定环境下的多目标顺序相依拆卸线平衡问题模型;然后,通过创新搜索算子改进蜜蜂算法,引入轮盘赌策略自适应更新算子权重;最后,以报废汽车发动机曲柄连杆机构为案例进行研究,验证所提模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 拆卸线平衡问题 顺序相依关系 不确定性 改进蜜蜂算法
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