自动化生产线柔性制造过程优化决策仿真平台

为了仿真柔性生产过程以验证理论计算分析的正确性和发现生产过程中的其他重要优化决策要素,设计开发了面向自动化生产线柔性制造过程的优化决策仿真平台。构建了仿真平台框架,包括企业生产层、优化决策层、数据资源层、功能模块层等四个层次。在此基础上,详细阐述了功能模块层的生产布局模块、运行配置模块、运行仿真模块的功能实现,以及优化决策模块对内外部算法连接和静动态产线研究的支持。运用平台仿真江苏省常州市某高端装备制造企业汽车关键零部件的生产过程,阐释其应用过程。

抵港时间不确定的多目标泊位-岸桥分配

针对不确定性因素造成的船舶提前或延迟到港的问题,考虑船舶抵港时间不确定性,建立以船舶在港时间和港口装卸成本最小化为目标的泊位-岸桥分配非线性混合整数多目标规划模型,利用优化技术处理非线性多目标问题.研究结果表明:模型能有效减少船舶抵港时间不确定性对港口运营造成的损失,优化船舶装卸操作成本和船舶在港作业时间,为集装箱码头提供了更合理的解决方案.

基于SE-Res2Net与多尺度空谱融合注意力机制的高光谱图像分类

为了提取更具有判决力的高光谱图像特征,并防止网络因加深导致退化,在新维度残差网络(Res2Net)和压缩激活网络(squeeze and excitation network,SENet)的基础上,提出新型多尺度特征提取模块SE-Res2Net,并设计多尺度空谱融合注意力模块.为了克服网络加深带来的退化问题,SE-Res2Net模块利用通道分组提取高光谱图像细粒度的多尺度特征得到多个不同粒度的感受野,并采用通道优化模块从通道层面量化特征图的重要性.为了进一步从空间维和光谱维同时优化特征,构建多尺度空谱融合的注意力模块,利用非对称卷积在不同尺度上挖掘不同空间位置和不同光谱维特征的关系,不但能减少计算量,还能有效地提取具有判决力的空谱融合特征,从而提高高光谱图像分类的精度.在3个公共数据集Indian Pines,University of Pavia和Grss_dfc_2013上的对比实验表明,与其他较新的深度网络相比,该方法具有更高的总体精度(overall accuracy,OA)、平均精度(average accuracy,AA)和Kappa系数.