面向柔性作业车间生产调度的深度强化学习方法

针对多品种、小批量生产模式下柔性作业车间生产调度问题,以最小化订单总拖期时间为优化目标,提出一种基于组合规则和强化学习的智能调度方法。将柔性作业车间生产调度问题转换为马尔可夫决策过程,根据问题特点与优化目标,利用7种特征表征车间状态,设计6种组合式规则作为动作库,通过改进后的深度Q网络(DQN)算法对该问题进行求解。以航天结构件加工车间为案例,分别在5种不同规模大小的算例中,与其他常见的规则式方法进行对比,验证了所提方法缩短任务交付期的可行性和有效性。

SSR标记分析小麦品种Flinor和铭贤169的遗传差异

采用微卫星(SSR)分子技术,对小麦品种Flinor与铭贤169染色体组进行SSR引物多态性频率分析。结果表明:在1243对SSR引物中共筛选到多态性引物383对,多态性频率为31.10℅;127对条带差异不清晰;无遗传多态性共有733对,占总筛选引物数的59.35%。其中BARC,GWM,CFA的多态性较高,多态性频率分别为34.98%,34.72%,36.49%;CWEM多态性较差,多态性频率仅为8.89%。多态性引物在不同染色体组间分布频率不同,A为41%,B为35%,D染色体组上多态性较少为24%。

内镜及手术治疗普-杰综合征30例的护理

总结30例普-杰综合征患者行内镜及手术治疗的护理。术前重点做好心理支持、严格肠道清洁;术后重点做好出血及发热的护理、恶心呕吐的护理,加强营养支持,注意并发症的观察与处理;做好出院宣教。经过对症治疗护理,30例患者均康复出院。

基于Attention-BLSTM的复杂产品制造质量预测方法

复杂产品制造过程中工艺数据的高维特性以及工艺数据间的复杂关联特性,使得工艺数据中的深层次关键工艺特征难以挖掘,限制了产品质量的准确预测。鉴于此,提出一种基于注意力机制(Attention)与双向长短期记忆网络(BLSTM)的复杂产品质量预测方法。首先,设计数据预处理环节进行工艺数据清洗以及互信息特征筛选。然后,运用BLSTM网络模拟产品制造过程误差的复杂传递特性,挖掘上下游工艺参数的关联关系,输出BLSTM所有时刻提取的关联化工艺特征;同时,设计了Self-Attention网络,自学习各时刻关联化工艺特征对最终产品质量贡献的差异,对不同时刻工艺特征分配不同注意力权值,以强化关键特征。通过以上两阶段特征处理方式,实现深层次关键工艺特征的挖掘。最后,以关键特征作为输入层,通过反向传播神经网络(BPNN)实现复杂产品质量的准确预测。实验表明,相较于BPNN、长短期记忆神经网络(LSTM)、BLSTM以及XGBoost、基于粒子群优化的支持向量(PSO-SVR)、随机森林-贝叶期优化(BO-RF)等主流质量预测方法,所提方法有效提高了预测精度。

基于强化学习的航天产品装配线投产排序研究

针对以最小化工位过载时间为目标的航天产品混流装配线投产排序问题,提出了一种基于改进Actor-Critic的深度强化学习算法。在Actor部分设计了两种排序策略学习机制,综合基于Critic网络的on-policy和基于较好实例的off-policy,提升算法的学习和搜索效率,生成合理产品投产序列;在Critic部分,分别根据时序差分误差以及较好实例的时序差分序列指导排序策略更新。在算例验证中,对比分析了改进Actor-Critic的深度强化学习算法与传统Actor-Critic算法、Deep Q-Network算法和遗传算法的求解得到了更好的排序结果,验证了改进Actor-Critic的深度强化学习算法有效性。

基于PointCPP-LSF方法的航天筒段薄壁件滚弯成形质量分析

为解决传统圆柱拟合方法对参数初值具有较高依赖性而导致无法满足航天筒段薄壁件滚弯成形质量检测精度及速度要求的问题,提出一种PointCPP-LSF方法,以实现航天筒段薄壁件滚弯成形质量分析。基于点云深度学习建立面向圆柱参数预测的点云网络(PointCPP)模型以获得可靠的圆柱参数初值,然后基于改进的最小二乘拟合(LSF)方法对圆柱参数进行迭代优化,并结合粗差点剔除机制,最终获取稳健的曲率半径计算结果。实验结果表明,所提方法能有效提高航天筒段薄壁件滚弯成形质量检测的准确度和速度。

基于数字孪生的航天制造车间设备能力评估与动态调度方法

航天飞行器制造工艺路线复杂,涉及的设备数量庞大且类型多样,分析设备定检、维修、故障等各类事件对设备生产能力的影响并进行自适应调度,能够有效保障生产效率。本文提出一种基于数字孪生的设备能力评估与动态调度方法,构建“本体建模-数据采集-事件监测-能力评估-动态调度”完整闭环下的航天制造车间智能管控新模式。首先基于本体构建设备孪生模型和能力评估模型;其次,采用大数据技术对实时数据进行处理,驱动孪生模型实现不同动态事件触发下的设备状态分析和能力评估;最后,设计改进的优化算法以实现生产调度实时响应。并通过开发某航天研究所结构件制造车间智能调度系统,对所提方法进行应用示范,为离散制造车间的生产管控提供有效技术途径。

护理干预对甲状腺术后患者的影响分析

探讨护理干预对甲状腺术后患者的影响。方法 随机选择2015年4月~2016年3月于我院进行手术的92例甲状腺患者为研究对象,分为观察组与对照组,每组46例,对照组给予常规护理,观察组在常规护理基础上给予针对性的护理干预,评价两组患者的术中情况、患者焦虑情况及护理满意度情况,并进行统计学分析。结果 观察组术中疼痛和焦虑情况显著低于对照组,护理满意度高于对照组。与对照组比较,差异明显(p<0.05),具有统计学意义。 结论 对甲状腺术后患者实施针对性的优质护理,能够降低患者术中疼痛,提高患者生命质量,降低患者焦虑情况,提高护理满意度,促进护患关系,有利于医疗操作的顺利进行,值得临床推广。