基于专利布局和TRIZ的防滴水折叠伞设计研究

为解决折叠伞在使用后存在的雨水处理不便等问题,采用TRIZ创新方法设计了一种新型折叠伞。并对设计方案进行专利布局保护。首先,选取关键词和IPC分类号构建检索式,利用专利搜索引擎确定全球折叠伞专利并分析技术构成;然后,运用TRIZ创新方法对折叠伞进行创新设计,得到防滴水折叠伞核心专利;最后,结合专利布局的组合类型,围绕核心专利对折叠伞进行降落伞型的组合式专利布局。结果表明,所设计的防滴水折叠伞可实现雨水的便捷处理且便于收纳,并通过专利布局保护对核心专利进行了有效保护。研究结果为制伞企业构建完善创新设计和专利防御体系提供了一种有效方法。

基于TRIZ与DFSS的污泥烘干机专利规避创新设计

为解决传统专利规避设计缺乏合理的挖掘与解决问题的过程,其设计方案可能存在潜在失效模式的问题。结合TRIZ与六西格玛设计提出一种新的专利规避创新设计方法,并将其应用到污泥烘干机的专利规避创新设计当中。挖掘并分析目标专利,识别需求,进而确定规避方向,进行改进创新设计并做优化。成功对现有污泥烘干机专利进行了规避创新设计,使创新之后的污泥烘干机具有烘干效率高、节能环保、有效防粘壁、实现自动上料的优点。验证了所提出方法的可行性,为企业产品的专利规避设计提供了参考。

基于Bi-TCN-LSTM的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

由于时间卷积网络(temporal convolutional networks, TCN)感知场不足,轴承的关键退化信息常常被忽略,导致轴承剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测结果不佳;而长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)随着数据量及序列长度的增加,长期依赖问题仍可能得不到很好解决。因此,课题组提出了一种基于双向时间卷积网络和长短期记忆(Bi-TCN-LSTM)的滚动轴承寿命预测方法。首先对多传感器数据进行归一化并做融合处理,然后采用Bi-TCN-LSTM进行数据特征提取与深度学习,其中对TCN模块引入卷积注意力机制(convolutional attention module, CAM),将LSTM的3个门简化为1个门,有效加快了预测模型学习的速度并提高了预测模型的精确度;采用IEEE PHM 2012轴承数据集作为实验数据集,进行了RUL预测实验。结果表明:与其他先进的预测模型相比,Bi-TCN-LSTM方法预测结果的误差相对较低,预测性能较好。

基于DIGWO-VMD-CMPE的轴承故障识别方法

针对滚动轴承故障信号特征提取困难和识别准确率低的问题,提出了一种基于维度学习的改进灰狼优化算法(DIGWO)优化变分模态分解(VMD)和复合多尺度排列熵(CMPE)的轴承故障识别方法。首先,采用基于维度学习的狩猎(DLH)搜索策略、余弦收敛因子a和个体狼ω位置更新的方法将灰狼优化算法(GWO)改进为DIGWO,并利用DIGWO算法的自适应性优化VMD分解,得到了多个本征模态函数(IMFs);然后,利用复合多尺度排列熵计算IMFs的特征值,选取适当维数的特征,构建了故障特征向量;最后,利用DIGWO算法优化支持向量机(SVM)的惩罚系数C和径向基函数g,建立了DIGWO-SVM滚动轴承故障诊断分类器,并利用滚动轴承的振动数据验证了算法的有效性。研究结果表明:基于CMPE的DIGWO-SVM滚动轴承故障诊断方法能够有效地识别轴承的运行状况,识别准确率达到了99.42%,相较于PSO-SVM、SSA-SVM方法提高了7.75%、1.68%,证明了该方法的分类性能在滚动轴承故障诊断中更具优势。

新能源汽车装配产线模块化管理方法研究

针对新能源汽车装配产线零部件模块线下替换出错率高的问题,提出一种零部件模块化管理方法。通过阐述模块化中采用大批量定制设计技术和产品数据管理技术的原理,结合某新能源车企的实际数据,实现了零部件模块的线上化管理,解决了新能源汽车装配产线零部件模块替换容易出错的问题,为后续车型的设计与开发提供了可便捷使用的部件模块资源库。

基于BP神经网络和小波神经网络的太阳辐射强度预测

针对太阳辐射的波动对太阳能相关系统的不利影响,提出了一种基于BP神经网络和小波神经网络的混合预测模型,对太阳逐时辐射强度进行预测。首先,利用相关性分析确定对太阳辐射强度影响较大的气象因素;然后,分别对BP和小波神经网络进行优化,确定两种神经网络的最优结构;再次,利用小波分解对太阳逐时辐射强度进行小波三层分解,对分解后的分量分别用优化后的神经网络进行预测;最后,将各神经网络输出结果叠加,得到太阳辐射强度的逐时预测值。通过MATLAB软件进行仿真,并与BP神经网络、小波神经网络及国内相关模型进行对比,结果表明:所提出的混合预测模型能有效减小太阳辐射预测的误差。

基于ROS和Unity的自动导航小车状态监控研究

针对传统仓储物流工厂中普遍存在借助于人力完成产品的存储和搬运、人力成本高昂且浪费严重、智能化程度低等情况,提出一种将ROS平台与Unity开发软件相结合的方法来智能监控AGV运行,提高工厂智能化,提高效率。通过构建数字孪生体,实现虚拟AGV和真实AGV的实时交互,完成以虚映实、以虚控实。建立真实AGV的虚拟模型,ROS系统作为服务端安装ROS-TCP-Endpoint服务,Unity作为客户端安装ROS-TCP-Connector服务,完成数据互通,最终在Unity中开发出状态监控系统。通过该系统,促进人与机器高效合作,降低错误产生的可能,利用数据交互进行仿真,更加直观地对AGV进行分析和优化,进而提高仓储物流工厂的工作效率。

基于3-5-3多项式插补的六轴机器人轨迹优化

为了解决3次多项式轨迹规划仅能保证位移和速度保持连续,无法保证加速度保持连续,且各关节加速度轨迹在起始点存在跳变,在末端点均不为0,容易造成关节电机启停抖动的问题,提出了一种基于3-5-3多项式插补轨迹规划控制方法。在3次多项式轨迹规划的基础上,通过插入2个插值点时间t,将路径划分为3段,根据设置的插值点时间t计算得到插值函数的系数a和插值函数的表达式。实验结果表明,引入3-5-3多项式插值函数后,各关节的加速度运算能够保持连续,各关节加速度轨迹能够保证在起始点和末端点均为0且不存在跳变,可以避免启停时产生抖动的问题,保证多轴机器人启停时的稳定性。

基于事物特性表的产品变型设计

事物特性表描述了标准化和规范化的产品信息,可以方便地实现产品变型设计和下游过程的变型响应。本文基于计算机集成产品工程哲理与方法,以CAD系统SolidEdge为具体应用对象,研究了基于事物特性表进行产品变型设计的原理,并借助Excel的表处理功能建立了事物特性表,对SolidEdge的变量表功能进行了二次开发,还通过二者的集成,实现了产品变型设计的方法和过程。最后,通过应用实例,验证了方法的可行性。

基于延迟设计分离点的订单设计型产品配置设计

针对复杂订单设计型(ETO)产品定制设计周期长的不足,提出了一种支持ETO产品快速配置设计的方法.利用大批量定制设计原理和延迟设计分离点(PDDP),将组成ETO产品的零部件划分为不同定制深度的4种设计类型,使针对ETO产品的整体设计转变为对零部件的配置变型设计.通过将ETO产品定制设计过程划分为非精确配置过程和精确配置过程2个阶段,延迟了定制零部件在企业内部的设计过程,变反应式设计为预定式设计,降低了客户订单对产品设计的影响,缩短了定制设计周期和交货期.结合工业汽轮机转子为例说明了方法的有效性和可行性.

基于MC环境的面向订单产品设计方法研究

针对大批量定制环境下的面向订单设计(ETO)产品,在分析其特点的基础上,给出了实现其大批量定制的产品开发设计系统框架,并对其中关键技术进行了研究。提出利用事物特性表技术进行面向产品族的模块化产品开发,建立基于产品族的产品主结构模型用于配置设计,建立基于零件族的零部件主模型用于变型设计,通过标准化和模块化等手段,使产品及其零部件的客户订单分离点后移,从而实现满足ETO产品快速设计的需要,在保证产品质量的同时,降低产品成本。以工业汽轮机汽缸为例说明了方法的可行性。

基于最大适应度优化算法的订单产品模块化设计方法

通过研究复杂网络社团的层次性和重叠性,分析订单产品的产品结构特点,将复杂网络技术引入订单产品模块化设计中,构建订单产品的零部件关系网络表示方法,指出订单产品零部件关系网络中的网络簇(社团结构)可以看作是产品的模块。提出基于节点度的最大适应度优化算法,并将其应用于订单产品的模块化设计中。该算法能够在体现产品族网络层次性和重叠性的同时,快速划分出合理的产品模块。利用网络模块性评价函数(即Q函数),对模块划分结果进行了有效评价。以注塑机产品的模块化设计为例验证了该方法的系统性和可行性。

支持大批量定制的知识管理方法研究

针对知识管理现状,提出了以PDM系统为平台的支持大批量定制的知识管理方法,阐述了知识管理中采用大批量定制的设计技术和产品数据管理技术的原理。结合某汽车制造企业的实际数据,搭建了企业知识库。实践证明,该方法实现了知识重用,提高了企业实施大批量定制的能力。

基于TRIZ的专利群规避方法研究与应用

目前专利规避设计主要是针对单一专利进行规避设计,然而单一专利规避设计只可规避特定的专利,规避结果仍然有侵犯该专利群中其它专利的风险。因此,集成TRIZ(teorija rezhenijia inzhenernyh zadach,发明问题解决理论)创新方法与专利群规避方法,提出一种系统化的专利群规避方法,用于产品创新设计。首先,通过关键词和IPC(international patent classification,国际专利分类)的布尔运算检索确定目标专利群;然后,通过TRIZ方法中的库组件将专利群中的各个专利联系起来,并通过组件-功能分析建立专利群总功能模型图来确定需规避的问题;接着,应用组件规避、功能规避以及TRIZ创新方法来获取初步解决方案,并进行专利侵权判定及专利组合申请;最后,以某公司玉米脱粒机专利群为实例,应用提出的方法进行专利群规避设计,改进了玉米脱粒机并申请相关专利。结果表明改进后玉米从进料斗由螺旋送料装置送至脱粒辊处,脱粒辊上螺旋分布的脱粒刺使玉米边前进边旋转,达到脱粒效果,改进后玉米脱粒机具备破碎率低、脱净率高及工作效率高的优点。实例验证表明基于TRIZ的专利群规避方法有效实现了对已有专利群的创新规避设计。

按订单装配型定制产品配置设计过程研究

大批量定制环境下的按订单装配型(ATO)产品配置设计是一个利用已有标准化、模块化组件快速实现客户定制产品的过程。为了详细研究ATO产品配置设计过程,在给出了ATO产品配置设计基本概念的基础上,讨论了ATO产品配置设计原理,提出了将其设计过程划分为3个阶段和5个域的方法。研究结果表明,通过该方法有利于企业更好地实现ATO产品的定制设计,更快地满足客户的个性化需求。

ZigBee技术在智能家居系统中的应用

为解决智能家居系统中内部通讯存在的功耗过高、节点较少、覆盖面积不足等问题,文中提出一种基于家居网络节点的智能家居内部通讯系统。该内部通讯系统采用STM32作为主控芯片,结合基于CC2530内部芯片的ZigBee无线控制节点和适合微型控制器开发研究的μC/OS-II操作系统,最终设计出一种具有低功耗、低速率、多节点、覆盖面广等集众多优点于一身的智能家居内部通讯系统。

基于STM32智能家居系统的无线网关设计

设计了一款基于STM32的智能家居无线网关。该无线网关的硬件平台以STM32作为主控器,在通讯方式上,采用了Wi-Fi和ZigBee两种方式相结合,其中用ZigBee协议组建家居内部网,并通过Wi-Fi模块联接到外部网络。无线网关的软件平台采用μC/OS-II操作系统,运用单片机控制技术、无线通讯技术、液晶显示屏技术等,可以把手机、无线网关、家居电器设备三者联接在一起,设计出一款功耗低、集中化程度高、实用性强的智能家居无线网关。

RFID系统二进制防碰撞算法的研究

针对二进制防碰撞算法无法有效处理冲突标签数量较多和冲突位数较多的情况,提出了一种改进的二进制防碰撞算法。新算法引入碰撞序列号响应请求命令和冲突位提取命令,对冲突位进行了算法的约定,使其在多冲突位的情况下性能较别的算法有很大改进,最后通过实例的理论分析和模拟仿真验证了该算法的可行性。

基于事物特性表的产品变型设计研究

在对面向大批量定制的开发设计技术和事物特性表技术研究的基础上 ,提出了基于事物特性表和参数型CAD的产品变型设计系统的总体框架 ,并对基于事物特性表的产品变型设计的关键技术———如何在参数型CAD中创建产品的主模型、如何建立产品的事物特性表以及如何对产品进行变型设计进行了的探讨。在VB的环境下 ,采用面向对象方法集成了参数型CAD—SolidEdge和数据库SQLSever,开发了一个产品变型设计系统原型。

基于ECA规则和事物特性表的产品配置模型

针对按订单制造和按订单设计产品的特点,采用event-condition-action(ECA)规则和事物特性表建立产品配置模型.设计人员根据ECA规则对组成产品族的必选模块和可选模块进行选择,得到定制产品的结构;借助于模块的事物特性表对其进行变型设计,即可快速得到个性化的定制产品.结合工业汽轮机的配置设计,给出了汽轮机本体中汽缸部分的配置模型和实例.该配置模型不仅有利于提高产品配置效率和配置成功率,而且还可以保证产品全生命周期中数据的一致性.