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级联失效下考虑节点过载的作业车间云网络鲁棒性研究
1
作者 单子丹 侯成 +1 位作者 陈佳鑫 邹昕彤 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第1期241-257,共17页
为进一步探究级联失效下作业车间生产节点的故障传播及其对车间整体鲁棒性的影响,以复杂网络视角对节点过载下作业车间云网络的结构特性与演化行为进行分析。从生产设备过载失效、设备负荷上限以及按工序关系强度负载重分配3方面出发,... 为进一步探究级联失效下作业车间生产节点的故障传播及其对车间整体鲁棒性的影响,以复杂网络视角对节点过载下作业车间云网络的结构特性与演化行为进行分析。从生产设备过载失效、设备负荷上限以及按工序关系强度负载重分配3方面出发,提出一种考虑节点过载状态的作业车间云网络级联失效模型。以某生产车间为例,利用蓄意攻击和随机攻击的方式验证模型的有效性,并与经典的BA、ER网络作对比,运用数值仿真揭示各关键参数对级联失效下不同网络的鲁棒性影响。研究结果表明:相较于蓄意攻击,作业车间云网络在面对随机攻击时具有更强的鲁棒性。当负载可调参数和可调忍耐参数值一定时,通过调整作业车间云网络级联失效中过载节点的负载分布参数,可以得到较优的参数分配选择范围,从而遏制作业车间云网络级联故障的进一步扩散。不仅为级联失效下复杂网络鲁棒优化研究开拓了新领域,也为作业车间韧性的提升及可持续发展提供了新思路。 展开更多
关键词 级联失效 节点过载 作业车间 网络鲁棒性
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钢桥板单元分布式柔性作业车间成组调度
2
作者 朱斌 马骁 +1 位作者 李稷丰 雷景媛 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期41-48,共8页
针对钢桥板单元生产速度过慢会直接制约桥梁工程建设周期的问题,在考虑钢桥板单元的加工工艺路线和生产特点的同时,以最小化最大完工时间为目标,建立了考虑顺序相关作业切换时间和运输时间,面向钢桥板单元加工的分布式柔性作业车间成组... 针对钢桥板单元生产速度过慢会直接制约桥梁工程建设周期的问题,在考虑钢桥板单元的加工工艺路线和生产特点的同时,以最小化最大完工时间为目标,建立了考虑顺序相关作业切换时间和运输时间,面向钢桥板单元加工的分布式柔性作业车间成组调度(DFJGSPST)模型,并提出了基于三层编码的记忆混合遗传禁忌搜索算法(MGATS)。为验证数学模型和智能算法的可行性,以某钢桥板单元生产为例,建立了包括4种板单元组和15台机器的DFJGSPST模型,通过相应的测试算例进行实验验证,并与其他智能算法进行比较分析。实验结果表明:所提的MGATS的相对百分比差异(RPD)的均值为2.74%,低于遗传算法(GA)的3.99%和混合遗传禁忌搜索算法(GATS)的3.13%。MGATS的成功率(SR)为0.15,高于GATS和GA,验证了MGATS在求解DFJGSPST模型中的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 钢桥板单元 柔性作业车间 成组调度 顺序相关 运输时间 混合遗传禁忌搜索算法
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基于Flexsim的电池盖板生产线优化研究
3
作者 冷护基 张桥 《物流科技》 2026年第3期67-71,77,共6页
随着全球环境问题的加剧,中国政府通过一系列政策措施积极推动新能源汽车产业的发展。这不仅为动力锂电池行业的技术创新提供了动力,也为企业创造了良好的市场环境。在这样的背景下,文章着眼于S公司电池盖板生产线平衡率低的问题,深入... 随着全球环境问题的加剧,中国政府通过一系列政策措施积极推动新能源汽车产业的发展。这不仅为动力锂电池行业的技术创新提供了动力,也为企业创造了良好的市场环境。在这样的背景下,文章着眼于S公司电池盖板生产线平衡率低的问题,深入分析了工序分配不合理及瓶颈工序时间过长等问题。结合精益生产理论,文章制定了相应的优化方案,并通过Flexsim仿真进行验证。对比优化前后的效果,结果显示生产线的平衡率从63.1%提升至73.2%;总生产节拍从60.59分钟优化为50分钟;日均产能从16批次提高到19批次。 展开更多
关键词 生产线平衡 精益生产 瓶颈工序 Flexsim仿真
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机加车间生产调度多目标模型构建及优化
4
作者 李春丽 李晓亮 《工业控制计算机》 2026年第2期144-146,共3页
针对机械制造企业机加车间的生产调度问题,采用遗传算法进行了优化。构建了调度目标,通常包括最小化总成本、提高设备利用率、确保订单准时交付的生产调度模型,考虑了班组运行成本和作业延迟成本,达到成本控制的目的。研究结果表明,该... 针对机械制造企业机加车间的生产调度问题,采用遗传算法进行了优化。构建了调度目标,通常包括最小化总成本、提高设备利用率、确保订单准时交付的生产调度模型,考虑了班组运行成本和作业延迟成本,达到成本控制的目的。研究结果表明,该方法能显著降低总的生产成本,为制造业中的复杂调度问题提供了一种有效的优化策略。 展开更多
关键词 生产调度 机械制造车间 遗传算法
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云计算与边缘计算在智慧工厂中的实践
5
作者 孙洁 孙抗 《新潮电子》 2026年第4期112-114,共3页
智慧工厂进行数字化转型时面临着海量数据处理以及实时响应的双重挑战,传统单一的计算模式无法满足现代制造业的复杂需求。云边协同计算架构整合了云计算大规模数据处理的优势与边缘计算的低延迟响应特性,为智慧工厂构建起高效的混合计... 智慧工厂进行数字化转型时面临着海量数据处理以及实时响应的双重挑战,传统单一的计算模式无法满足现代制造业的复杂需求。云边协同计算架构整合了云计算大规模数据处理的优势与边缘计算的低延迟响应特性,为智慧工厂构建起高效的混合计算环境。该架构建立了分层计算负载分担机制,实现了工业数据处理、实时计算、协同调度、安全防护等关键技术的有机融合。经过各行业实践验证,云边协同架构显著提升了生产效率、设备可靠性以及资源利用率。 展开更多
关键词 云边协同 智慧工厂 混合计算架构 工业数据处理 制造业数字化
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基于数字化的车间工艺类型协同计划管理
6
作者 王小凯 《模具制造》 2026年第1期216-218,共3页
在制造业数字化转型的大背景下,车间多工艺类型的协同计划管理成为提升生产效率、优化资源配置的关键环节。本研究聚焦数字化车间中机加工、热表、装配等多工艺类型的协同计划管理问题,先阐述了数字化车间及多工艺类型协同计划管理的相... 在制造业数字化转型的大背景下,车间多工艺类型的协同计划管理成为提升生产效率、优化资源配置的关键环节。本研究聚焦数字化车间中机加工、热表、装配等多工艺类型的协同计划管理问题,先阐述了数字化车间及多工艺类型协同计划管理的相关理论,分析了传统管理模式的弊端与数字化管理的应用现状,进而构建了多工艺类型协同计划管理体系,期望为制造企业实现高效的多工艺协同计划管理提供指导。 展开更多
关键词 数字化车间 多工艺类型 协同计划管理
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多策略相结合粒子群算法求解作业车间调度问题
7
作者 罗哲 朱光宇 +2 位作者 杨志锋 王志堂 吴思杰 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第1期174-185,共12页
为提高多目标作业车间调度问题的求解质量,提出一种多策略相结合的多目标粒子群优化算法(MS-MOPSO),该算法采用粒子群算法与灰狼算法协同进化的种群搜索模式,实现搜索的有效性;并设计了一种基于平均Fréchet距离的曲线相似度匹配与P... 为提高多目标作业车间调度问题的求解质量,提出一种多策略相结合的多目标粒子群优化算法(MS-MOPSO),该算法采用粒子群算法与灰狼算法协同进化的种群搜索模式,实现搜索的有效性;并设计了一种基于平均Fréchet距离的曲线相似度匹配与Pareto支配相结合的领导个体选择机制,来引导群体的进化,实现搜索方向的合理性,另外,为了增强算法的局部搜索能力,采用具有3种邻域结构的变邻域搜索方法来平衡算法的搜索范围。通过与另外4种算法对18组基准实例进行仿真实验,验证了所提算法的有效性;最后,将所提算法与QUEST物流仿真软件相结合,以具体加工为例,分析得到最终合理排产方案。 展开更多
关键词 作业车间调度 粒子群算法 多策略结合 多目标优化
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面向定制生产的云-边缘协同数字孪生制造平台关键技术研究 被引量：1
8
作者 胡天亮 周帅昌 +3 位作者 孟麒 董丽丽 周婷婷 刘晓军 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第1期41-50,共10页
当前制造业呈现出规模化、定制化生产的特点,设备种类与工艺类型繁多且由于生产需求多变导致生产资源配置多变,需引入更加灵活、高效、实时响应的智能制造实施模式。针对制造过程中感知、决策、执行3个环节,提出了一种云-边缘协同数字... 当前制造业呈现出规模化、定制化生产的特点,设备种类与工艺类型繁多且由于生产需求多变导致生产资源配置多变,需引入更加灵活、高效、实时响应的智能制造实施模式。针对制造过程中感知、决策、执行3个环节,提出了一种云-边缘协同数字孪生制造平台架构,并介绍了其实施路径,旨在通过数字孪生技术、知识库和迁移学习技术的深度融合应用,实现生产要素精准感知、制造过程智能决策及控制策略动态执行。首先,基于云-边缘协同的分层架构,构建了虚实同步的数字孪生模型,解决了复杂生产系统动态感知与多源数据融合难题;其次,提出了基于本体的知识库构建方法,通过知识演化与优化,以提升知识元的泛化表征能力,为定制化工艺决策的普适性和准确性提供保障;最后,提出了基于迁移学习的控制策略个性化修正与实时调整方法,以有效应对生产过程中扰动影响。此外,介绍了研究团队在以上几个方面取得的关键研究进展。本文提出的方法为规模化定制生产提供了高柔性、高可用的智能制造解决方案,为智能制造在复杂动态制造场景下的深度应用提供了参考。 展开更多
关键词 数字孪生 云-边缘协同 感知 决策 执行
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小微企业产能爬坡期综合生产计划制定与优化
9
作者 张华文 蒋美仙 +3 位作者 陈嘉祥 吕舒颖 吴凡 吴光华 《浙江工业大学学报》 北大核心 2026年第1期22-29,共8页
随着全球对可持续能源需求的增加以及公众环保意识的提升,新能源汽车行业发展迅速,更多新能源车型涌入市场,而每款车型又带来大量新配件开发业务。每次新产品开发完成进入量产,汽车供应链下游供应商都需要进行一次产能提升,以满足订单需... 随着全球对可持续能源需求的增加以及公众环保意识的提升,新能源汽车行业发展迅速,更多新能源车型涌入市场,而每款车型又带来大量新配件开发业务。每次新产品开发完成进入量产,汽车供应链下游供应商都需要进行一次产能提升,以满足订单需求,提高企业经济效益。产能提升对于生产型企业,尤其是微型企业至关重要。以某微型企业XY公司为研究对象,应用精益生产的作业时间测定、人机作业分析相关理念、基础工业工程中的研究方法以及运筹学中线性规划等方法,通过综合生产计划、精益生产技术解决问题,提高生产系统响应能力,合理规划生产任务。通过单位产品作业测定、产能爬坡期综合生产计划等方法,为微型企业产能提升提供整体系统解决思路。 展开更多
关键词 新能源汽车行业 微型企业 产能爬坡
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基于云边协同的智能数控车间自调控系统研究与实现 被引量：2
10
作者 阴艳超 梁珉清 +2 位作者 张万达 施成娟 邹朝普 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第3期828-840,共13页
针对当前智能数控车间中数据采集、处理及系统运行存在通讯延时高、响应慢等问题,基于边缘计算技术提出一种云边协同的智能数控车间自调控模式。在分析数控车间运行机制和调控特点的基础上,搭建了智能数控车间制造单元边缘感知云协同运... 针对当前智能数控车间中数据采集、处理及系统运行存在通讯延时高、响应慢等问题,基于边缘计算技术提出一种云边协同的智能数控车间自调控模式。在分析数控车间运行机制和调控特点的基础上,搭建了智能数控车间制造单元边缘感知云协同运行智能调控框架,完成了云边两级协同交互场景部署,通过设计规则引擎的判断逻辑提高了边缘感知节点的计算性能;其次,基于云边协同完成智能数控车间生产设备的关联调控,采用长短期记忆神经网络进行加工质量的云边预测模型训练、修正及交互,为数控车间自调控系统提供决策指令;最后,通过应用案例验证了所提云边协同框架具有易协同、易调控、延时低、预测准的特点,为实现数控车间智能化生产提供了技术支撑。 展开更多
关键词 智能数控车间 调控框架 边缘感知 云边协同 设备自调控
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基于ICOA-BP神经网络的装备制造企业制造费用预测研究
11
作者 赵紫卿 张承贺 孙家坤 《制造业自动化》 2026年第1期63-73,共11页
制造费用是装备制造企业生产成本中的重要组成部分,制造费用的精准预测对提升企业的生产成本管理能力具有重要意义。为提高预测精度,提出一种改进小龙虾优化算法(ICOA)优化的BP神经网络预测模型。首先,采用优化拉丁超立方抽样初始化种群... 制造费用是装备制造企业生产成本中的重要组成部分,制造费用的精准预测对提升企业的生产成本管理能力具有重要意义。为提高预测精度,提出一种改进小龙虾优化算法(ICOA)优化的BP神经网络预测模型。首先,采用优化拉丁超立方抽样初始化种群,提高初始种群分布均匀性;引入海洋捕食者算法第一阶段搜索策略和温度自适应因子改进避暑阶段,增强全局搜索能力;结合Lévy飞行策略优化觅食阶段,平衡全局探索与局部开发;利用t分布扰动更新最优个体,避免算法陷入局部最优。之后,利用改进后的小龙虾算法对BP神经网络的初始阈值、权值进行优化,以提升模型的预测精度。最后,通过山东某化工装备制造企业换热器管束制造费用及相关数据为样本进行验证。结果表明:ICOA-BP神经网络预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了至少20.95%和20.45%,决定系数(R2)提升了至少14.01%,证明了构建模型在制造费用预测精度上的优势。 展开更多
关键词 装备制造企业 制造费用预测 BP神经网络 改进小龙虾优化算法 换热器管束
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考虑变工艺参数的柔性作业车间动态调度
12
作者 李浩平 李景瑞 +2 位作者 杜昕毅 金朱鸿 于波涛 《现代制造工程》 北大核心 2026年第2期12-23,共12页
针对柔性作业车间加工过程中出现的各种订单扰动和机器故障问题,在工艺参数可变的条件下,以完工时间和能耗为优化目标,建立变工艺参数动态调度模型,并提出一种自适应动态调度策略来保证调度稳定性。为更好地发挥柔性作业车间的调度优化... 针对柔性作业车间加工过程中出现的各种订单扰动和机器故障问题,在工艺参数可变的条件下,以完工时间和能耗为优化目标,建立变工艺参数动态调度模型,并提出一种自适应动态调度策略来保证调度稳定性。为更好地发挥柔性作业车间的调度优化潜力,考虑加工工艺参数与车间调度的联系,提出扰动事件下机器加工工艺参数与动态调度相结合的综合优化方法,并提出一种改进灰狼算法求解。算法根据集成优化问题的特点,采用三层编码的方法,使得该算法可优化工序的工艺参数。针对集成优化问题的三层编码方式,提出了一种机床选择序列和工艺参数模式选择序列更新策略,引导算法向Pareto前沿靠近。最后通过生产实例和对比实验,验证所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 扰动事件 动态调度 工艺参数 柔性作业车间 灰狼算法
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基于SLP和莱维飞行遗传算法的弹体加工车间布局优化研究
13
作者 李锁 赵新奇 +1 位作者 孙一兰 郭宇成 《现代制造工程》 北大核心 2026年第2期134-142,共9页
为提高工厂效率、降低成本,以弹体加工车间为研究对象,考虑区域出入口位置、安全约束等因素构建以物流强度最小和作业区综合关系最大为优化目标的弹体加工布局优化模型。使用改进系统布置规划(Systematic Layout Planning,SLP)方法设计... 为提高工厂效率、降低成本,以弹体加工车间为研究对象,考虑区域出入口位置、安全约束等因素构建以物流强度最小和作业区综合关系最大为优化目标的弹体加工布局优化模型。使用改进系统布置规划(Systematic Layout Planning,SLP)方法设计的优化方案结合启发式和随机的方法生成初始解,引入自适应莱维飞行遗传算法(Levy Flight Genetic Algorithm,LFGA)对方案进行优化。对比遗传算法、SLP+遗传方法、自适应莱维飞行遗传算法3种方法所得布局方案,仿真结果表明自适应莱维飞行遗传算法效果最优,物流强度和作业区关系相较初始布局分别优化了44.75%和7.8%,基于SLP和自适应莱维飞行遗传算法的车间布局优化方法可在更大程度上减小弹体加工车间的物流强度,增大非物流关系,提高生产效率并降低成本。 展开更多
关键词 车间布局优化 SLP 遗传算法 莱维飞行
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基于大数据的制造生产线MES系统平衡优化研究
14
作者 陈哲 《微型计算机》 2026年第6期190-192,共3页
针对制造生产线效率低、差错多等问题,文章提出了基于大数据的智能制造产线MES系统设计方案,该方案建立了制造生产线优化模型,设置了模型约束条件,提出了基于蚁群算法的制造产线优化算法。实践结果表明,该方案应用后,某生产线的加工程... 针对制造生产线效率低、差错多等问题,文章提出了基于大数据的智能制造产线MES系统设计方案,该方案建立了制造生产线优化模型,设置了模型约束条件,提出了基于蚁群算法的制造产线优化算法。实践结果表明,该方案应用后,某生产线的加工程序缩减了22%,等待程序缩减了82.3%,搬运工序效率提高了33%。加工效率提高了50%。热处理效率提高了40%,该生产线加工程序得到了明显改善。 展开更多
关键词 智能制造产线 MES系统 大数据 蚁群算法 生产线优化模型
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重载工况下自动变速器失效对作业安全的风险分析与防护对策研究
15
作者 杨娟 张正富 《机电安全》 2026年第1期19-21,共3页
本文聚焦机械制造行业重载厂内机动车辆因超载导致自动变速器频繁失效问题,从生产安全视角分析故障与人员伤害的关联机制。研究显示,超载不仅缩短变速器寿命,更易引发传动失效、车辆失控、制动失灵等高危事件,直接威胁驾乘及周边人员安... 本文聚焦机械制造行业重载厂内机动车辆因超载导致自动变速器频繁失效问题,从生产安全视角分析故障与人员伤害的关联机制。研究显示,超载不仅缩短变速器寿命,更易引发传动失效、车辆失控、制动失灵等高危事件,直接威胁驾乘及周边人员安全。基于驱动力—阻力平衡理论与事故案例,提出本质安全适配优化方案:提升控制软件过载保护能力、采用高可靠性耐磨材料、建立极限工况安全验证机制,嵌入超载报警与限扭功能。同时呼吁企业完善操作规程、加强驾驶员培训,推动行业建立“允许功率—最大载重—安全阈值”三位一体标准体系,从源头降低传动系统失效引发的人身伤害风险。 展开更多
关键词 自动变速器 重载工况 机械安全 超载风险 安全防护
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基于QC小组活动提高2LC05参数检验一次合格率
16
作者 路文平 王世琛 +1 位作者 王丹 马歆晔 《机械工程与自动化》 2026年第1期243-245,共3页
针对2LC05参数检验一次合格率低的问题,通过开展质量管理(QC)小组活动,综合运用PDCA循环、统计技术等科学方法进行技术攻关,切实解决了2LC05生产过程中的实际问题,提高了2LC05参数检验一次合格率,降低了生产成本,取得了良好的社会效益。
关键词 QC小组活动 参数检验 合格率
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数控车床低能耗切削工艺参数分析
17
作者 牟信虎 《机械管理开发》 2026年第1期34-36,共3页
针对数控车床低能耗切削工艺参数,选用CAK40100v数控车床,以45号钢为加工材料,借助KEW6305电能质量分析仪等设备,针对不同切削深度、进给量、切削速度组合下的能耗数据进行分析。结果表明,三项参数均处于第三水平时,总能耗均值最小且稳... 针对数控车床低能耗切削工艺参数,选用CAK40100v数控车床,以45号钢为加工材料,借助KEW6305电能质量分析仪等设备,针对不同切削深度、进给量、切削速度组合下的能耗数据进行分析。结果表明,三项参数均处于第三水平时,总能耗均值最小且稳健性良好。该参数组合可实现数控车床低能耗切削,为中小制造企业优化切削工艺提供参考。 展开更多
关键词 数控车床 切削工艺 参数分析
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基于PID搜索优化的CNN-LSTM-Attention铝电解槽电解温度预测方法研究 被引量：6
18
作者 尹刚 朱淼 +2 位作者 全鹏程 颜玥涵 刘期烈 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第1期324-337,共14页
铝电解生产环境恶劣,受电场、磁场、流场、温度场等多物理场耦合影响,导致铝电解生产过程故障频发。铝电解温度是影响铝电解槽寿命和运行状态的重要参数,但由于槽内温度很高且具有强烈腐蚀性,至今尚未找到有效的电解温度在线检测与预测... 铝电解生产环境恶劣,受电场、磁场、流场、温度场等多物理场耦合影响,导致铝电解生产过程故障频发。铝电解温度是影响铝电解槽寿命和运行状态的重要参数,但由于槽内温度很高且具有强烈腐蚀性,至今尚未找到有效的电解温度在线检测与预测方法。为了解决这一技术难题,通过理论分析结合现场实验验证,揭示了铝电解槽电解温度与其工艺参数间的密切相关性,并据此提出一种基于深度学习的铝电解槽电解温度预测模型。考虑到铝电解槽工艺参数的复杂性、非线性、高维度、时序性等特征,采用卷积神经网络(CNN)用于提取数据的高维特征,长短期记忆网络用于建模(LSTM),处理铝电解生产过程中的时序数据,引入了注意力机制(Attention),学习输入参数不同部分之间的关联性,同时根据输入数据的重要程度进行加权处理,并采用PID搜索优化算法(PSA)对CNN-LSTM-Attention模型的参数进行寻优,减少训练时间并提高模型的性能。最后经铝电解实际生产数据进行现场实验验证,结果表明:提出的温度预测模型相关指数(R~2)为0.963 7,均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别为5.417 6和3.382 5,与单一模型算法、其他预测算法和不同优化算法对比验证表明,该模型的性能更佳,能够准确预测铝电解槽电解温度,实现了铝电解槽电解温度的在线检测。 展开更多
关键词 铝电解 算法 电解温度 深度学习 过程控制
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GAE-YOLO:全局感知增强的输电线路外破隐患目标检测方法 被引量：2
19
作者 刘敏 陈明 +1 位作者 武明虎 叶永钢 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第2期267-278,共12页
超高压架空输电线路在电力系统中至关重要,但常面临建筑施工、山火等外力因素引发的事故。这不仅损害了国家经济,影响电网稳定性,还对电力工作人员的人身安全造成威胁。基于深度学习的目标检测方法为检测外破隐患提供了新方案,但现有方... 超高压架空输电线路在电力系统中至关重要,但常面临建筑施工、山火等外力因素引发的事故。这不仅损害了国家经济,影响电网稳定性,还对电力工作人员的人身安全造成威胁。基于深度学习的目标检测方法为检测外破隐患提供了新方案,但现有方法往往依赖局部邻域信息执行采样操作,限制了感知范围和表达能力。为解决这一问题,提出了一种基于YOLOv10的实时全局感知增强方法GAE-YOLO,旨在提高超高压架空输电线路外破隐患目标的检测精度。针对传统方法中局部感知的局限,设计了2个新的上下采样模块:全局感知下采样模块(GADM)和全局感知上采样模块(GAUM)。GADM通过学习特征图的全局空间信息生成全局感知权重,优化下采样过程的感知性能;GAUM则通过利用深层特征图的通道信息生成全局感知权重,动态增强采样点的隶属关系,有效突出目标边界。为验证GAE-YOLO的有效性,构建了一个针对超高压架空输电线路外破隐患的大规模数据集,并在该数据集上取得了93.05%的平均精度均值(mAP),相较于基线模型mAP提升了5.13%。实验结果表明,GAE-YOLO能够显著提高外破隐患目标的检测精度,具有重要的应用价值,为电网安全运行提供了新的技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 全局感知 下采样 上采样 外破隐患 输电线路
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基于超启发式算法的可重构装配车间调度 被引量：2
20
作者 张佳朋 庄存波 +4 位作者 刘检华 赵乐乐 李琳 裴凤雀 郭昊鑫 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期399-410,共12页
针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关... 针对卫星、导弹等航天复杂产品装配车间的装配工位、装配工人、装配作业三者相互依赖与制约,给车间调度造成巨大障碍的问题,提出一种超启发式算法,创新地使用启发式拟合规则和迭代最优规则,实现了可重构装配车间调度研究。构建了考虑关键能力制约的可重构装配车间模型,以及重构切换时间、常规/关键工艺需求、人员/工站修正系数等相关的关联模型;在最佳装配工人技能、数量及其比例确定的基础上,采用超启发式算法,通过进化算子迭代寻优启发规则,实现了一种考虑工位可重构、工人多技能、常规作业/键性作业等多层次的装配车间最佳调度方案。通过小规模和大规模用例仿真验证,以及某航天企业卫星装配车间的实例应用表明,与传统启发式算法对比,所提算法具有效性和高效性。 展开更多
关键词 可重构装配车间调度 超启发式算法 多技能 关键工艺
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