采用残差结构和卷积神经网络的铣刀磨损研究

对于传统的卷积神经网络准确率低的问题,提高刀具磨损监测的准确性,提出一种具有残差结构的一维卷积神经网络。模型中采用两个残差块,残差结构能够跳跃一部分卷积层减少模型的训练时间,并将信息保留下来与下一层输出连接起来。采集的信息具有多维性,卷积神经网络能够自适应地提取相关特征,比传统机器学习需要人工依靠经验来提取特征更具有可靠性。实验结果表明,具有残差结构的卷积神经网络比传统的卷积神经网络不仅有较低的损失函数值,在准确度方面也有很好表现,提高了刀具磨损分类的精度。

智能制造背景下虚实结合的实践教学模式研究

智能制造是一种全新的制造模式,在智能制造背景下,开展工业工程新工科专业的发展与实践研究。大连工业大学筹建了基于VR技术的智能制造车间创新实践平台,运用虚实结合技术和理念,实现对产品设计、工艺设计、加工装配、智能生产管理、物流管理等产品全生命周期各个阶段的运行、监控和管控。依据学科特点和科研及创新实践基础,开展工业工程实践教学模式的创新研究,设计了虚实结合的层级化实践教学内容体系,丰富专业实践教学资源,创新实践教学新模式新方法,将培养智能制造背景下的工业工程高素质领军人才和具有跨学科交叉整合能力的工程技术人才的培养目标落到实处。

一种基于溶液除湿的消除湿烟羽新系统

提出一种基于溶液除湿的消除湿烟羽系统.该系统由烟气冷凝过程和烟气溶液除湿过程构成,利用盐溶液对待处理烟气进行除湿达到消除湿烟羽的技术标准,同时回收待处理烟气自身显热和潜热驱动溶液循环,不需要消耗额外热能,还能够回收烟气中水资源.建立了系统主要部件的数学模型,研究了待处理烟气温度tg,in、相对湿度RHg,in以及室外空气温度ta,amb、相对湿度RHa,amb对排放烟气参数、系统消除湿烟羽性能以及回收水分的影响.结果表明,随着tg,in和RHg,in的增大,消除湿烟羽性能逐渐降低,回收水分逐渐增多;当RHa,amb增大时,排放烟气温度、含湿量以及回收水分几乎无变化,但消除湿烟羽性能会逐渐降低;当ta,amb增大时,排放烟气温度和含湿量逐渐增大,消除湿烟羽性能逐渐增强,回收水分逐渐减少.

旁入穿孔管消声器压力损失研究

针对旁入穿孔管消声结构的应用问题,利用Fluent软件分析了不同入口流速、穿孔直径和穿孔率下,该类消声单元压力损失的变化规律。通过对仿真结果的分析,将旁入穿孔管消声单元衍生为双旁入穿孔管和三旁入穿孔管消声器,研究衍生结构与原结构在相同穿孔直径和穿孔率这两种情形下的压力损失变化关系,结果表明,双旁入穿孔管的性能优于其他两者。通过实验测试了带有旁入穿孔管消声结构的复杂消声器,仿真和试验结果发现,在相同条件下,压力损失的仿真结果为5.75 kPa,实验结果为6.1 kPa,误差为5.73%,验证了CFD仿真的计算精度。

智能制造背景下基于MES/ERP企业信息化应用类课程体系改革

智能制造是一种全新的制造模式,在智能制造背景下,智能与信息的结合为企业减少了成本,提高了效率,成为企业至关重要的一部分,目前企业正朝向智能化和信息化方向发展,因此,制造业及其产品都会向着更加智能的方向发展,对相关技术人员需求也在不断增加。基于此将具体的企业信息化应用案例引入课程,充分运用实验室的MES/ERP信息化平台、基于数字孪生的智能制造平台,构建了智能制造背景下基于MES/ERP的人才培养课程体系和实践教学体系,为高校信息化相关专业建设和人才培养提供参考。

基于智能制造的混合流水车间插单动态调度

为了解决传统车间插单生产调度导致完工时间延长问题,提出一种在智能制造车间中插单动态调度的方法。以最短完成时间为目标建立数学模型,使用遗传算法(GA)进行求解。使用某企业生产的实际案例测试,结果表明完工时间减少35%,验证了所提方法的可行性并提高了生产效率。

基于MapReduce的大数据并行分析与处理

针对传统分布式数据库架构存储和管理企业产品相关的大数据资源效率不高等问题,研究企业产品海量数据资源处理与并行分析计算,提出在Hadoop平台基础上基于MapReduce并行架构模型的数据并行分析与数据处理方法。通过对数据的优化存储布局,在MapReduce并行框架基础上,采用多通道数据融合特征提取技术实现产品大数据信息的提取和并行分析计算,提高了数据资源管理效率。实际验证表明和标准Hadoop方案比较,多通道数据融合并行特征提取算法执行时间为其34.8%,实现了产品大数据资源高效的组织和管理。

基于Hadoop的产品大数据分布式存储优化

研究产品相关大数据资源组织存储与检索查询技术,提出在Hadoop平台基础上对产品大数据资源进行分块存储。基于MapReduce并行架构模型,提出多副本一致性Hash数据存储算法,算法充分考虑了数据的相关性和时空属性,并优化了Hadoop平台的数据划分策略和数据块规格调整。通过对数据的优化存储布局,采用多源并行连接检索方法和多通道数据融合特征提取技术实现产品大数据信息检索,提高了数据资源管理效率。实验表明和标准Hadoop方案比较,多源并行连接数据检索的执行时间为其31.9%。

智能车间AGV运送任务序列分配及路径规划

针对智能制造车间多自动导引小车的调度和路径规划问题,需要同时考虑每台AGV的工作是装卸和运输工件,提出了AGV分步任务调度及路径优化模式,首先基于最小化最大运送完工时间为优化目标建立数学模型算法和基于工件加工紧急程度的物料运输任务分配算法,将货架和加工设备间的所有工件运送任务序列分配给相应的AGV,生成每台AGV初始可行路径。然后设计AGV冲突检测及防碰撞算法,规划多台AGV在车间工作场所全局无碰撞行走路径,并可以根据运送任务动态调整路径。最后通过算例验证方法的有效性,能有效解决多台AGV任务分配和基于运送任务序列避免冲突碰撞的路径规划,提高AGV工作效率。

河谷区路堑高边坡的病害分析及防护措施

依托元江至蔓耗高速公路(红河段)项目,对红河县境内具有代表性的深挖路堑高边坡病害产生的原因进行分析,通过对路堑高边坡工点现场调研及理论分析,得出了路堑高边坡破坏的原因及影响因素,并对路堑高边坡病害进行有效的防护措施,且取得了很好的防护效果。其工程经验可对类似路堑高边坡破坏分析及防护提供参考价值。