SolidWorks与MFC的接口开发技术及其应用

文章深入研究并实现了运用SolidWorks的二次开发功能进行程序自动生成模型技术,提出了用动态链接库方式实现MFC开发SolidWorks应用程序的关键技术和通讯机制,并给出了具体的实现方法和程序示例。

STEP标准实现方法的研究与应用

主要针对STEP标准的实现方法作了较为深入的分析,提出了利用数据库实现方法实现数据交换的较新的技术解决方案,重点介绍了建立产品信息模型、创建数据字典、创建实体基表进而建立产品信息数据库的方案,解决了数据库中产品信息存取操作这一关键问题。并给出了具体的应用程序实例。

基于多Agent和遗传算法的制造网格资源调度

为了保障用户的多QoS要求,在制造网格资源调度中引入灵活健壮的协商机制和高效的资源调度算法尤显重要.为此提出基于多Agent的制造网格资源调度方法,运用合同网协议作为多Agent的协作协议并根据制造网格资源调度需求运用遗传算法作为资源优化组合的算法.综合应用多Agent开发工具JADE和遗传算法工具包JGAP进行模拟调度实验,证明了方法的有效性.

可调自适应三角网格的细分曲面造型方法

为了研究一种简单的有效的细分曲面方法使生成的曲面不仅光滑而且可调,提出了一种面向三角网格的可调自适应细分曲面造型法,该方法通过在传统的Loop细分模式中加入形状控制因子以使生成的曲面形状可调,同时引入二面角作为控制误差来判断相邻三角形夹角是否满足给定的阈值,以此实现自适应细分过程。模拟算例结果表明,该方法不仅能用较少网格获得性能良好的曲面,而且可以通过选取不同的值调整生成曲面形状,满足工程需要。

基于STEP标准的三维零件信息系统

分析了CAD集成系统的要求,提出了面向对象的类的特征建模方法与实现方法,给出了基于特征的产品数据集成系统原型以及原型系统的实现过程和技术,实现了基于STEP标准的、可实现自动特征识别的零件信息集成系统,并与传统的集成系统进行了对比,从而得出了此系统的一些特点.

CAD智能工程数据库实现方法的研究与应用

在引入了STEP标准之后,各CAD系统用户之间信息共享和信息集成效率大大提高,这对CAD用户系统的开发设计、制造、销售都起到了极大的推动作用。论文主要针对引入STEP后,系统的实现方法作了较为深入的分析,同时提出了利用数据库实现方法较新的技术解决方案,并给出了具体的应用实例。

一种带有递减扰动项的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在进化后期存在收敛速度慢、容易陷入局部极值等问题,提出一种带有递减扰动项的改进粒子群优化算法.当进化中后期粒子位置更新过慢或保持相对不变时,通过在粒子速度更新公式中加入递减扰动项,有效地提高微粒进行全局和局部搜索的能力,减小粒子陷入局部最优的可能.基于随机过程理论分析证明了粒子的运动规律是一种马尔科夫过程,且该方法以均方收敛到全局最优解.典型测试函数的仿真结果表明,该算法的收敛性与已有方法相比有较大提高,且算法能够有效避免粒子陷入局部极值.

基于Internet/Intranet的网络CAD原型系统的实现

主要针对网络CAD知识库的特点，讨论了网络CAD原型系统的信息模型。在分析了知识存取与传递实现之后，提出了应用STEP标准所提供的中性机制，建立一个基于Internet/Intranet的知识库原型系统，并分析了集知识工程与信息集成的C/S机制，使得网络CAD技术中资源能否共享问题得到了很好的解决。

SolidWorks接口开发技术的实现

实现了运用SolidWorks的二次开发功能进行程序自动生成模型技术,并给出了具体的实现方法和程序示例.

基于特征的CAD知识集成技术研究

目前,许多CAD系统是基于特征造型的系统,但这些特征系统普遍存在产品信息不全、产品数据中缺乏制造、装配和评价后续过程的相关信息以及特征定义的一致性差、导致特征识别的难度大等问题;针对上述问题,提出了基于特征的零件信息建模方法,实现了基于STEP标准的、可实现自动特征识别的零件信息集成系统,并且给出了具体的基于特征设计的CAX系统。

基于自适应变异因子策略的混合蛙跳算法

由于基本混合蛙跳算法在对问题的优化求解中存在着收敛速度慢、优化精度低且容易陷入局部最优等问题,因此提出了一种新的混合蛙跳算法。对基本混合蛙跳算法的组内更新策略进行重新设计,引入自适应变异因子来控制青蛙的移动步长;在算法中将改进的粒子群优化算法有机地嵌入其中,这样算法在搜索过程中就增加了发现新解的概率,维持了种群的多样性,从而使算法不易陷入局部最优。通过对标准函数进行优化测试,结果证明其具有良好的优化性能。

工业智能与工业互联网共性关键技术

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,是以数字化、网络化、智能化为主要特征的新工业革命的关键基础设施。工业智能的核心目标是借助人工智能技术,实现制造过程自动化、信息化与智能化,从而整体优化产品全生命周期制造全流程。为此,以工业4.0及“中国制造2025”为背景,对工业智能与工业互联网的关键技术进行分析,研究工业智能的技术演进路线,论述工业智能及工业互联网的发展现状及现存问题,结合典型行业智能制造转型升级案例提出具体应用领域解决方案,以期为企业工业智能发展提供参考。

基于特征的CAD/CAPP/CAM知识集成技术研究

分析了CAX信息集成的要求 ,提出了基于特征的零件信息建模方法 ,实现了基于STEP标准的、可实现自动特征识别的零件信息集成系统 。

基于改进SCE算法的Job Shop调度方法研究

Job Shop Problem(JSP)是生产调度领域中的一类复杂的调度问题,高效JSP求解算法的研究与设计是JSP,乃至整个生产调度领域的关键研究内容。引入新的智能仿生算法Shuffled Complex Evolution(SCE),以求解工件的最小最大完成时间为目标,通过序列映射方式将连续定义域空间中的变量映射到离散的组合优化问题空间中,同时采用基于工序编码的方式进行编码,最后使用顺序插入解码机制对其解码。并针对基本SCE算法在求解优化问题时求解质量差和求解速度慢等缺点,对算法中个体的进化过程进行改进,使个体进化的方向沿着当前群体最优解的方向进行。最后将此算法用于求解典型的Job Shop调度实例,结果表明,改进SCE算法在解决Job Shop调度问题上是有效的。

基于STEP标准的CAD产品知识集成系统的研究与实现

分析了CAD集成系统的要求,提出了面向对象的类的特征建模方法与实现方法,给出了基于特征的产品数据集成系统原型以及原型系统的实现过程和技术,实现了基于STEP标准的、可实现自动特征识别的零件信息集成系统,并与传统的集成系统进行了对比,从而得出了此系统的一些特点。

一种改进的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种基于动物行为的群体智能优化算法。该文提出一种改进的人工鱼群算法,在觅食行为中让人工鱼直接移动到较优位置,以加快算法的搜索速度,动态调整人工鱼的视野和步长,使其在算法运行初期保持最大值,并逐渐由大变小。该算法较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,提高了算法运行效率和精度。仿真结果表明,改进的人工鱼群算法收敛性能比原有算法提高了1倍以上。

一种简化的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)优化精度低,运行时间长的问题,对其进行了简化,给出人工鱼群算法进化方程,提出一种简化的人工鱼群算法(SAFSA).SAFSA算法在一次迭代进化中同时根据人工鱼觅食结果、种群中心位置和种群最优位置,调整下一步位置,保证算法向全局最优位置移动,同时由于觅食行为中有随机游动现象,使算法具有跳出局部极值的能力,增强了算法的全局搜索能力.仿真结果表明,简化的人工鱼群算法优化效果明显,运行速度快.

基于邻域正交交叉算子的人工鱼群算法

将邻域正交交叉算子引入到基本人工鱼群算法中,提出了一种基于邻域正交交叉算子的人工鱼群算法。该算法采用动态调整人工鱼视野和步长的方法,较好地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力。将人工鱼的邻域极值与该人工鱼进行正交交叉运算,产生少量的具有代表性的较优个体,而新产生的个体不仅利用了本身的有用信息,同时利用了邻域极值的最优信息,加快了算法的收敛速度,增强了算法的寻优能力。仿真结果表明,该算法具有较高的优化性能。

一种模拟退火和粒子群混合优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值点、进化后期收敛慢和优化精度较差等缺点。把模拟退火技术(SA)引入到PSO算法中,提出了一种混合优化算法。混合优化算法在各温度下依次进行PSO和SA搜索,是一种两层的串行结构。由于PSO提供了并行搜索结构,所以,混合优化算法使SA转化成并行SA算法。SA的概率突跳性保证了种群的多样性,从而防止PSO算法陷入局部极小。混合优化算法保持了PSO算法简单容易实现的特点,改善了算法的全局优化能力,提高了算法的收敛速度和计算精度。仿真结果表明,混合优化算法的优化性能优于基本PSO算法。

基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠优化算法

为提高基本蝙蝠算法的局部最优解开发能力,拟引入速度权重扰动机制,提出一种基于速度权重扰动机制的改进蝙蝠优化算法.在算法迭代寻优过程中,蝙蝠个体自身当前位置优于群体当前位置均值时,选择带有速度权重扰动机制的速度演化策略更新下一代速度信息,从而提高算法跳出局部最优的能力,并最终实现群体逼近收敛到全局最优解.针对典型基准测试函数的仿真实验结果表明,该速度机制能够有效提高蝙蝠个体的局部开发能力,加强算法的全局寻优能力.