基于市场需求与可再制造零件数量双重不确定性的再制造供应链批量策略研究

零件的回收再制造并再销对资源节约及减少环境负担具有重要意义。本文的再制造供应链由采购、运输、仓储、制造活动组成,在市场需求与可再制造零件数量双重不确定情景下,构建包含回收件的采购批量、再制造生产批量的决策模型,探索可能存在的最优批量和成本水平以及双重不确定性对生产批量和采购批量的影响。研究表明:分别实现年环境成本、年经济成本、年总成本最低时,均存在唯一最优生产批量和采购批量;市场需求与可再制造零件数量的双重不确定性水平会对最优解产生不同影响,而可再制造零件或新零件处于散存和制成品两种制备阶段的相关成本变化,将会决定企业再制造的不同批量策略。

基于SMOTE-IKPCA-SeNet深度迁移学习的小批量生产质量预测研究

随着智能制造技术的发展和客户个性化需求的增加,多品种小批量生产方式逐渐成为制造业的主流。面向大批量生产、以统计过程控制为核心的质量管理方式并不适用于小批量生产。针对复杂生产过程存在参数多、非线性和交互作用的问题,提出利用深度迁移学习的方式将历史生产数据作为源域迁移至小样本目标产品数据进行质量预测。首先,通过合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)和改进的核主成分分析(improved kernel principal component analysis,IKPCA)算法筛选源域和目标域的可迁移特征,这不仅兼顾了特征重要性和可迁移性,还减少了“负迁移”,提高了模型泛化能力;然后,采用结合通道注意力机制的卷积神经网络SeNet构建基于深度迁移学习的质量预测模型。仿真结果表明,随着目标域样本的增加,所提方法的预测准确性明显优于广泛采用的支持向量机建模方法。同时,所提可迁移特征筛选方法显著提高了深度迁移学习的质量预测效果,为复杂的小批量生产过程质量保证提供了新方法。

面向部分工序无序加工的柔性作业车间批量调度方法

实际的车间调度问题往往具有更高的复杂度,调度算法需要考虑更多的约束条件,因此增加了问题的求解难度。为解决柔性作业车间批量调度场景中不同批次、不同工序之间可以无序加工的难题,进而突破现有车间机器使用率低、同类型机器负载不均衡的难点,文中构建了一种面向部分工序无序加工的柔性作业车间等量分批调度模型。首先,基于广泛使用的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),提出了一种融合批次、批量和工序排序信息的两段编码结构,采用优先级规则方法获得初始种群,并以最小化完工时间、机器负载均衡率、机器总负荷为优化目标,采用贪心算法求解模型最优值,进而动态构建不同批次的加工路径;然后,对优化目标函数进行排序,再逐步加入非支配排序过程,以解决多个优化目标函数之间难以同时优化的问题,提高求解效率;最后,以某印刷包装企业的木制品加工车间为例,面向现场作业信息,采用仿真手段实现调度过程。结果表明,与优先级调度规则相比,文中所提方法的完工时间平均缩短了6.6%、机器负载均衡方差平均减小了10.7%,文中所提方法的机器负载均衡方差比遗传算法平均减小了53.3%,从而验证了文中方法的可行性,且该方法可以满足印刷包装企业柔性作业车间的高性能调度需求。

一种二氯苯基钌(Ⅱ)二聚体的批量制备方法

以水合三氯化钌、1,3-环己二烯或1,4-环己二烯为原料,在乙醇和蒸馏水或乙醇的混合溶剂中,搅拌反应,过滤,洗涤,干燥,获得二氯苯基钌(Ⅱ)二聚体,产率为97%。对产品的表征结果证实得到了目标产物。制备方法操作简单、产率高,成本低,可实现批量生产。

小批量物料生产计划的合理安排研究

在多品种小批量的物料生产中,企业如果按照物料需求量的预测值来安排生产,可能会产生较大的库存,或者出现较多的缺货,给企业带来经济和信誉方面的损失。企业希望从需求量的预测值、需求特征、库存量和缺货量等方面综合考虑,以便更合理地安排生产。文章首先考虑增加服务水平,其次考虑资金占用情况,最后考虑服务时间的灵活性,建立数学模型,为企业制定合理的生产计划提供了有参考价值的解决方案。

车联网中的无证书批量认证方案

针对车联网中网络带宽和计算能力有限导致消息认证效率低的问题,提出一种车联网中的无证书批量认证方案.权威机构为每个注册车辆生成一个评估证明,并基于全部注册车辆计算一个全局承诺,车辆基于评估证明参与消息认证过程.在认证过程中,可信机构能够利用全局承诺通过双线性配对来检验车辆、评估证明的有效性,以实现认证消息的快速批量认证.在隐私安全方面,所提出方案在区块链架构的基础上引入零知识证明,为车辆提供匿名性、不可链接性等隐私保护属性,并通过区块链状态数据库实现对车辆身份的准确追溯与快速撤销.针对所提出方案进行了安全性分析、计算效率分析以及仿真试验.结果表明,所提出方案能够满足匿名性、不可链接性等多种安全需求,其平均认证时间为0.357 ms,至少优于现有同类方案12.46%.

基于匿名批量认证和会话密钥交互的安全协议

由于以无线方式完成车间通信和车与路边设施通信,车联网易遭受多类安全攻击。为此,提出基于批量匿名认证和会话密钥交互的安全协议(ABKS)。ABKS协议采用匿名相互认证策略,提高车间通信的安全性。同时,ABKS协议采用批量认证策略,降低路边设施的认证负担。此外,ABKS协议维护消息的完整性,避免了消息在传输过程中被篡改。性能分析表明,提出的ABKS协议能够防御潜在的攻击。相比于同类协议,ABKS协议降低了算法的复杂度。

基于LabVIEW的红外气体传感器自动批量标定测试系统

针对红外气体传感器在标定过程中存在效率低、工作量大、易出错等问题,设计了一种基于LabVIEW的红外气体传感器自动批量标定测试系统。系统由红外气体传感器、流量计、温湿度实验箱、采集板及上位机组成。采用LabVIEW编写软件程序,功能包括:参数设置、采集板和红外气体传感器的连通性测试、控制温箱和流量计实现定时保温和定时通入比例气体、采集红外气体传感器数据、自动标定、自动处理数据等。该软件编程采用多线程,保证各项功能同时进行,具有界面美观、运行速度快、稳定性强、可靠性高的优点。标定测试结果显示:系统结构紧凑,运行稳定且操作简单,该系统可高效并广泛应用在实际生活中的大批量红外传感器自动标定。

小批量物料需求周预测的研究

在多品种小批量的物料生产中,企业一般事先无法知道物料的实际需求量,而准确的物料需求量预测对于提高企业生产效率具有重要的意义。首先建立了基于需求频数、需求数量、需求趋势和销售单价的物料重要性因子模型,从物料的重要性来筛选企业需要重点关注的物料;随后引入基于需求频数、需求趋势和销售单价的随机森林回归模型和前馈神经网络模型来预测物料的需求量,并通过均方差等指标来评估模型。实验验证表明,该预测模型能为企业小批量物料需求提供一个有参考意义的解决方案。

同位素注入剖面测井解释智能化批量处理技术的实现与应用

同位素注入剖面测井是水驱油田了解各小层吸水状况的主要监测手段,该测井方法在中国油田的年测井工作量在3万井次左右,在注水油藏动态监测中占主导地位。传统的同位素注水剖面测井结果依赖人工解释,工作效率低、工作量大且多解性强,容易受到不同分析员人为因素影响,已经无法满足日益增长的生产需求。运用大数据监测和机器学习等技术,解决了基础数据录入、原始数据解编、深度匹配、工具识别、曲线叠合、综合评价等关键环节技术难题,形成了智能化批量处理技术。通过在CIFLog测井解释平台上的集成运行,单井处理时间从30~60min缩短到30s,人工干预率低于12%,验证了该处理流程及算法的有效性。

基于人工鱼群-遗传算法的多品种小批量零件数控加工工艺优化研究

基于多品种小批量零件加工成本高的问题,基于人工鱼群-遗传算法(AFSA-GA)构建了数控机床能耗模型,以实现零件加工能耗下降。首先,将数控机床功率划分为各工序功率模型,基于功率模型与工作时间关系得出机床运转能耗模型,结合产品表面粗糙度模型,对各工序能耗模型及整体粗糙度进行归一化处理,形成整体能耗模型;其次,以能耗及粗糙度为目标函数,建立AFSA-GA算法,通过对各工序能耗求解得出最适当的机床功率及其所对应的能耗和表面粗糙度;最后,针对所获得的最优功率,进行优化结果的验证,为五轴机床的实际加工提供解决方案。

论作为行政权力配置方式的清单式批量授权

清单式批量授权是以清单的形式授予某一层级政府或某一行政主管部门及其他具体行政主体行政权力的权力配置方式。与我国传统的一揽子空白授权与一事一授的行政授权方式相比,清单式批量授权更突出制度集成和效能转化,更契合优化营商环境、深化“放管服”改革的建设目标,是建设法治政府、营造法治社会的有效手段,从清单式批量授权的实践分析,清单式批量授权面临着法律支撑薄弱、授权与申请授权主体不明晰、清单式批量授权机制不健全等现实困境。因此,清单式批量授权应秉持系统整合理念,遵循依法授权、适当授权、有限授权的原则,并强化清单式批量授权法律法规支撑、明晰相关主体及其授权申请条件、完善清单式批量授权的机制,以推动实现清单式批量授权制度化、规范化适用。

基于GIS模型构建器的同名矢量图层批量合并方法实现

为解决常规的矢量同名图层合并方法效率低、容易遗漏等问题,利用ArcGIS模型构建器分别创建了基于迭代要素类、迭代字段值、迭代行选择3种迭代器的同名矢量图层合并模型,实现了批量准确地矢量图层合并。介绍了关键工具,阐述了模型的创建思路及方法。结果表明:指定图层的合并可使用任意批量合并工具,效率相当且高效;所有同名图层的合并使用“迭代行选择”的方法效率最高,较使用“迭代要素类”的方法效率提升32.7%,较使用“迭代字段值”的方法效率提升21.9%。迭代行选择的方法在一定程度上可替代迭代字段值。创建的模型便于移植与共享。

批量电池消毒与充电装置结构设计与力学分析

面向新型供电式正压防护服大量使用时,批量电池同时充电及消毒需求,设计了一款防护服用批量电池消毒与充电装置。该装置采用模块化构成方式,可根据不同场所及使用需求差异进行定制。借助旋转机构实现对电池的全面消毒,通过充电固定机构保障充电过程的紧密接触,全程可自动进行,无需人工干预。利用ADAMS软件求解顶升组件的驱动力,计算旋转机构最大转矩,借助ANSYS对其极限位置进行静力学分析,探寻其最大应力与应变位置。结果表明,所提出的一体式电池充电及消毒装置具有良好的力学性能。该研究为批量电池自动化消毒与充电提供了一种新思路。

一种高效轻量的双参数椭圆曲线数字签名批量验证方案

为解决大规模交易任务的签名验证给区块链节点带来繁琐的开销和经典的椭圆曲线数字签名算法(ECDSA)中耗时的模逆运算,提出一种高效轻量的双参数椭圆曲线数字签名(TP-ECDSA)批量验证方案。一方面,TP-ECDSA在签名和验证阶段均无模逆运算,在该算法中引入批量验证能将标量乘的计算次数从2t减少到[2,t+1]。另一方面,KGLP算法能加速标量乘运算,引入该算法能显著地提升签名验证的效率。实验表明,与ECDSA相比,不论是独立验证还是批量验证,TP-ECDSA的运行速度均提高了50%以上,签名验证效率显著提升。

基于改进遗传算法的混合流水车间批量调度问题求解

针对多品种小批量混流生产模式中生产计划调度复杂的特点,提出解决批量问题的等量分批策略,实现工件在不同工序上同时加工,缩减机器等待时间;以最大完工时间为优化目标,建立混合流水车间批量调度问题数学模型;设计求解模型的改进遗传算法,使用NEH启发式算法和随机生成结合的方式生成优质初始解,采用二元锦标赛进行选择操作,采用二元交叉法进行交叉操作,采用插入变异生成新个体,并使用贪婪插入的领域搜索算法进行局部搜索,解码时采用“子批优先+先空闲先加工”策略。发动机连杆生产案例应用结果表明,混合流水车间批量调度问题模型与改进的遗传算法正确有效。

柯伊伯星座卫星批量投产

亚马逊公司柯伊伯星座项目高管透露,在2颗原型星顺利完成全流程测试后,正式参与组网的卫星在2023年12月份进入批量生产阶段,而且设计未作修改.由于2颗原型星在轨验证了"光纤般的传输速度",促使采用类似架构的3200多颗卫星生产工作启动.

电能计量设备的快速批量扫描识别装置设计与实现

阐述通过采用工业相机高速扫描技术、RFID批量识别技术及仓储管理系统相结合的计量设备和快速批量扫描识别装置,可以实现正向和逆向计量设备出库、入库和盘点的功能,提升物流管理能力。

基于Benders分解和分枝定界的随机交期批量流流水车间调度

针对交期随机的批量流车间调度问题,以最小化工件延期期望之和为目标,推导出工件交期符合3类经典随机分布条件下问题目标的闭式计算表达式.建立考虑换模时间与随机交期的问题数学模型,针对模型高度非线性特征对其线性化.设计一种基于逻辑的Benders分解(LBBD)与分枝定界相结合的优化算法,提出两种有效加速策略提升算法求解效率.数值实验结果验证了算法的有效性,通过随机交期与确定交期结果的比较,验证了考虑随机的必要性.

基于小批量随机梯度下降法的SVM训练隐私保护方案

使用支持向量机(support vector machine,SVM)处理敏感数据时,隐私保护很重要,已有SVM隐私保护方案基于批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD)进行训练,计算开销巨大.针对该问题,提出基于小批量随机梯度下降法(mini-batch stochastic gradient descent,Mini-batch SGD)的SVM隐私保护方案.首先,设计基于Mini-batch SGD的SVM训练算法;然后在此基础上,对模型权重进行乘法扰动,利用大整数分解问题困难假设确保模型的隐私性,使用同态密码体制对数据加密后再执行SVM训练,之后运用同态哈希函数进行验证;最终构建了SVM隐私保护方案.针对安全威胁,论证了数据隐私性、模型隐私性、模型正确性.对方案进行仿真实验和分析,结果表明,该方案在分类性能接近已有方案的情况下,其计算时间开销平均节约了92.4%.