多轴非比例加载下考虑附加损伤的疲劳寿命预测

与比例载荷加载相比,在非比例载荷加载时由于附加损伤的产生,机械构件会出现明显的寿命缩短。本文通过分析非比例载荷作用下影响疲劳寿命的因素,提出一个新的非比例损伤因子,以最大剪切面为临界面,建立新的基于等效应变的疲劳寿命预测模型。新的多轴疲劳寿命预测模型不仅考虑法向应力对材料裂纹萌生与裂纹扩展的影响,而且通过引入材料附加强化系数与载荷路径的非比例度反映非比例载荷加载对多轴疲劳寿命的影响。采用5种材料在多轴载荷下的实验数据来验证本文模型的准确性,同时与两种经典模型进行对比,验证与对比分析说明,本文所提模型预测精度较好。

基于RRT-A^(*)融合算法的机械臂避障路径规划

针对RRT算法在三维避障路径规划过程中会出现耗时长、路径长度不是最优、且转折点多的问题,提出一种RRTA^(*)融合算法,并应用于机械臂避障路径规划。首先,完善碰撞检测模型,对障碍物和机械臂进行合理的简化。其次,建立空间障碍物三维模型,在障碍物环境下先使用双向RRT算法规划出可行的避障路径。最后,使用A^(*)算法选取该避障路径上的关键节点,并建立三次B样条插值函数,提高避障路径和运动图像的平滑性。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于多尺度卷积神经网络的轴承剩余寿命预测

针对数据驱动的轴承剩余使用寿命预测方法多基于先验知识来构建退化指标,较为繁琐,且传统卷积神经网络预测特征提取不完全的问题。该研究采用了多尺度卷积神经网络模型预测轴承剩余使用寿命。多尺度卷积神经网络模型以轴承振动数据为输入,避免了依靠先验知识的退化指标构建过程,且依据其多尺度特性可以从不同尺度自动对输入数据并行提取特征,能更加全面地学习振动信号所蕴含的退化规律。最后,为了减少多尺度卷积神经网络预测模型输出的局部波动,采用移动平均法对预测结果进行降噪平滑处理,最终得到预测结果。该研究使用加速轴承寿命实验数据验证了所提方法的有效性和可靠性。

基于改进遗传算法的环形RGV系统调度优化

针对自动化立体仓库中环形穿梭车系统(Rail Guided Vehicle system,RGVs)调度优化问题,综合考虑RGV数量、进出货口限制、复合作业次数和堵塞次数对作业效率的影响,以最小化任务总完工时间为目标,建立了多影响因素下的RGV调度数学模型,并采用改进遗传算法对模型进行求解。首先,设计了多影响因素下的编码方式,提高算法求解实际问题的能力;然后,在遗传算法中引入模拟退火操作,提高算法的局部搜索能力,避免算法求解过程陷入局部最优;最后,设计染色体修复方法来避免非法解的出现,提高算法的收敛速度和求解稳定性。通过实例验证了模型和算法的有效性与先进性。

离散制造车间实时定位数据可视化平台设计

室内实时定位技术被广泛地应用于获取离散制造车间中生产要素的位置信息。然而,传统的单机计算方法已不能满足制造大数据环境下定位数据的实时处理需求。通过利用UWB实时定位技术、Apache Kafka、Spark Streaming、HBase等大数据技术及Demo 3D软件,搭建一套制造车间定位数据获取、收集、计算、存储和可视化的平台,并设计了基于Spark流式处理框架下的多线程卡尔曼滤波器,相较于传统单机多线程计算方式快218.2s。实现了对车间中叉车、人员、关键物料的实时定位、监管和海量数据的存储,提高了车间的透明化管理水平。

射频识别技术在农机制造车间的应用研究

针对目前农机制造车间存在的数据采集手段落后、生产状态监控方法缺失的问题,研究了基于射频识别技术(RFID)的应用方案。首先,在分析企业生产现状的基础上,提出了基于RFID技术的数据采集方案和网络支撑架构;其次,通过VisualStudio2017平台和C#语言开发了在制品状态追踪系统;最后,选取玉米机切碎器作为研究对象,实现生产现场的硬件部署,并对其生产过程进行实验;通过实验案例表明,该系统能够快速稳定地工作,帮助企业实现了实时数据的采集和生产状态的可视化监控,验证了所提方法的可行性和有效性。

基于多场景构建的作业车间调度性能仿真研究

针对不确定环境下作业车间动态调度性能评估问题,利用在线调度方法对扰动环境下作业车间调度性能进行仿真研究,设计了一种面向对象的动态多场景生成模型。首先,基于Plant Simulation搭建作业车间动态仿真平台。其次,考虑设备故障、紧急插单、工件随机到达、交货期紧迫性变化等不确定因素进行动态场景车间结构设计,构建作业车间动态多场景。然后,综合考虑5类调度指标,基于20种调度策略进行在线调度分析,并比较不同策略在不同指标下的调度性能,以此构建作业车间动态多场景知识库。在实际生产中,辅助调度人员进行决策,以指导实际生产。最后,以某机加工车间为例,进行动态多场景实例仿真。算例结果表明了所提方法的可行性与有效性。

参芪醒脑方对痴呆模型小鼠学习记忆能力及脑组织胆碱乙酰转移酶、乙酰胆碱酯酶含量的影响

目的观察参芪醒脑方对氢溴酸东莨菪碱致痴呆模型小鼠学习记忆能力及脑组织胆碱乙酰转移酶(ChAT)、乙酰胆碱酯酶(AChE)含量的影响,探讨其防治老年痴呆的可能作用机制。方法将ICR小鼠110只随机分为对照组、对照+参芪醒脑方高剂量组、模型组、多奈哌齐组和参芪醒脑方低、中、高剂量组。对照组和模型组小鼠给予蒸馏水灌胃,其余各组小鼠给予相应药物灌胃,每日1次,连续14 d。第15日Morris水迷宫实验、物体识别实验评价小鼠学习和记忆能力,行为学测试开始前20 min氢溴酸东莨菪碱腹腔注射诱发小鼠记忆障碍建立模型。Western blot检测小鼠皮层及海马组织ChAT、AChE蛋白表达。结果 Morris水迷宫实验结果显示,与对照组比较,模型组小鼠逃避潜伏期明显延长(P<0.01);与模型组比较,参芪醒脑方中、高剂量组小鼠逃避潜伏期明显缩短(P<0.05)。物体识别实验结果显示,与对照组比较,模型组小鼠对新事物探究能力明显下降、分辨指数明显降低(P<0.001);与模型组比较,参芪醒脑方各剂量组小鼠分辨指数明显升高(P<0.05,P<0.01,P<0.001)。Western blot结果显示,与对照组比较,模型组小鼠脑皮层及海马组织AChE蛋白表达明显升高(P<0.01);与模型组比较,参芪醒脑方低、中剂量组小鼠脑皮层AChE蛋白表达明显降低(P<0.01),参芪醒脑方各剂量组小鼠脑海马组织AChE蛋白表达明显降低(P<0.001),参芪醒脑方各剂量组小鼠脑皮层及海马组织ChAT蛋白表达均未见明显差异。结论参芪醒脑方能明显改善氢溴酸东莨菪碱致痴呆模型小鼠的学习记忆能力,可能与降低脑内AChE蛋白表达有关。

怀菊花的历史源流分析及其现代技术标准体系初步设计

对怀菊花的历史文献进行梳理,分析其从古至今的发展脉络,开展怀菊花技术标准体系的构建设计。大量查阅《本草经集注》《新修本草》《本草图经》等古籍,在中国知网、万方等数据库以"怀菊花""历史沿革""标准体系"等为关键词搜索其相关文献,整理归纳,得出怀菊花的历史发展脉络。结合现代文献报道和临床实践情况,初步建立怀菊花从田间生产到炮制应用等的一系列技术标准。对怀菊花的产地、栽培和炮制进行历史溯源,得出怀菊花的概念最早出现在宋代,于明代闻名并蓬勃发展至今。结合当今中药发展的需求初步建立怀菊花种植、生产及炮制技术标准体系。溯本求源,建立怀菊花技术标准体系,有利于促进怀菊花国际化、标准化建设。

考虑PCA-LSTM的风电机组输出功率预测研究

为在风电机组多源异构SCADA大数据中挖掘有效信息,保证短期功率预测精度,针对数据在时间维度上的记忆特征,提出主成分分析(PCA)与长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM)相结合的短期功率预测模型。运用Pearson相关系数将海量的负荷数据、气象数据等相关数据进行初步提取,运用PCA技术降低数据维度,再将压缩后的数据输入LSTM网络进行短期负荷预测。实验结果表明,所提的方法比经典的时序预测方法如Arima、SVM等具有更高的精度,具有更稳定的预测结果。

基于超限学习机的风电机组齿轮箱油温趋势预测研究

为减少风电机组齿轮箱故障,提出一种基于数据预处理的超限学习机(ELM)风电机组齿轮箱油温预测方法。鉴于SCADA系统中数据信息质量的不确定性和冗余性,首先通过平滑处理去除噪声,再由相关性分析和信息熵计算,得到复合要求的模型输入变量数据,此数据预处理方法确保了对最终预测贡献的确定性,最后利用ELM预测模型进行齿轮箱油温预测。通过预测结果分析对比,此模型在保证预测精度的同时大幅降低了计算的复杂度,验证了所提算法的优越性。

关键链约束理论解决柔性车间调度问题

柔性作业车间的调度难题一直以来都是NP难题,随着加工零件数量和机床数量的增加,调度优化难度将会以呈指数倍增长。本研究提出以约束理论为基础依托,选用最小临界比规则及遗传算法,结合各自的优点对柔性作业车间基于关键链进行调度优化,有效的解决了传统遗传算法容易陷入局部最优和最小临界比规则鲁棒性不强等问题。使设计的调度算法更加地符合车间真实的制造生产状况,改善了制造过程中资源设备利用率相对较低的问题,把设计的算法和传统遗传调度算法解决典型的柔性作业车间难题得到的结论相对比,验证设计算法的优势。

基于低场核磁共振技术的冷冻猪背最长肌品质变化研究

采用低场核磁共振技术、核磁成像技术和一维空间频率编码技术,研究猪背最长肌在-18℃冻藏0d和1,3,6,9,12,15个月后水分含量和迁移变化规律;并测定猪肉贮藏过程中TVB-N、TBARS、汁液流失率、蛋白质溶解度的变化,将水分变化和品质指标变化进行相关性综合分析。结果表明:猪背最长肌中3种组分的水分分别为:结合水(T20)、不易流动水(T21)和自由水(T22),随着冻藏时间的延长,肉样中T21组分降低,T22组分增加;MRI表明随着时间的延长,样品水分分布从最初分布均匀到样品边缘信号强,中间部位信号低。随着冻藏时间的再延长,又逐渐恢复均匀状态,15个月后水分分布较均匀;用一维频率编码扫描发现随着冻藏时间的延长,肉中水分的信号量(幅值)逐渐降低;相关性分析结果表明:T21与冻藏时间、TVB-N、TBARS、汁液流失率、蛋白质溶解度都显著相关(P<0.05),T22与冻藏时间、TVB-N极显著相关(P<0.01),T22与TBARS、汁液流失率、蛋白质溶解度显著相关(P<0.05),T21、T22都与肉中品质指标呈现较好的相关性。

应用RBF神经网络的订单完成时间(OCT)预测

针对传统OCT预测对于影响因素考虑不周以及预测准确率低的问题,在实时作业车间基础上考虑RBF神经网络的优势,提出了一种基于RBF神经网络的OCT预测方法。首先,剖析了OCT的主要影响因素,明确了订单构成和车间实时负载对于OCT的影响;然后,利用FLEXSIM仿真平台,建立了离散制造车间生产过程的先进仿真模型。采用仿真方法采集样本数据,利用RBF神经网络搭建OCT预测模型;最后,运用实例阐述了OCT预测的完整过程。结果表明,该方法对OCT的预测具有更好的效果。

基于实时定位的离散制造车间物料配送方法研究

针对离散制造车间物料配送过程的精准管控难题,提出一种基于实时定位的物料配送方法。首先通过引入无线射频识别(RFID)和超宽带技术(UWB)结合的混合定位技术,对物料在配送过程中的动态位置信息进行实时采集,然后对UWB实时位置信息过滤和RFID实时数据进行分析处理;利用瓶颈物料识别方法,对物料制定定位控制策略。实现物料的唯一标识及配送过程的动态位置跟踪,提高物料配送的及时性和准确性。

考虑PCA-RBF的变压器标底预测模型研究

针对变压器制造企业投标报价缺乏科学理论指导,准确性低的问题,以准确预估下一批招标的标底价为目标,提出了结合主成分分析(PCA)与人工神经网络(ANN)的变压器标底预测模型-PCA-RBF标底预测模型。模型采用PCA对高维原始变量进行降维处理,提取主成分(PC)作为径向基函数神经网络(RBF)的输入。PCA算法降低了原始变量的维数,去除了各变量间的相关性,在简化ANN结构的同时,提高了预测模型的精度。仿真结果表明,PCA-RBF变压器标底预测模型具有较高的预测精度。

考虑订单不确定性的Job-Shop网络鲁棒性研究

针对订单不确定性对作业车间的鲁棒性的影响问题,首先,从复杂网络视角描述生产过程,建立作业车间网络模型,并对建立的有向加权作业车间网络的关键特征参数进行定义;其次,考虑生产特性和网络特征构造基于耦合映像格子的鲁棒性模型,利用网络中级联失效的进程与规模建立作业车间的鲁棒性评价指标,最后以实际生产过程为例进行仿真验证,结果表明,不同的扰动强度和扰动策略对网络的影响不同,也说明了该方法对作业车间的鲁棒性评价有效可行,且鲁棒性模型有较好的并行计算特性。

机器混合故障下柔性作业车间鲁棒调度方法

柔性作业车间机器在生产过程中时常发生退化故障和突发故障,针对这种混合故障,考虑用预防性维护来防止退化故障,通过插入缓冲时间的方式来吸收突发故障的影响。分别以工序最终完工时间期望值和各工序加工完成时间的延迟总和期望值为质和解的鲁棒性指标,建立柔性作业车间鲁棒性调度优化模型,并设计引入混合故障概率矩阵的改进遗传算法对模型求解,联合决策工序加工顺序、预防性维护位置和缓冲时间位置,同时优化调度方案的鲁棒性。最后通过数值实验与对比分析验证了此鲁棒调度方法能有效应对车间混合故障造成的扰动。

基于RFID的农机WIP跟踪管理系统研究与实现

针对农机制造企业在制品(Work-in-process,WIP)生产过程信息采集时效性差,车间生产计划执行情况无法及时跟踪反馈的问题,在对农机车间生产现状研究分析后,提出了农机在制品生产过程实时信息跟踪反馈策略,通过无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)车间信息采集方案、可重构BOM结构及在制品物流信息采集模型,实现了农机车间生产计划分解,WIP实时状态跟踪、生产进度查询等功能。研究内容为生产管理部门进行实时生产计划重排,为物资供应中心计算物料需求计划提供了准确的实时反馈数据,最后进行了软件系统的开发,并在某农机企业得到良好的应用。

补充β-胡萝卜素和虾青素对三角帆蚌内壳色、组织总类胡萝卜素含量及珍珠质量的影响

探究补充不同类胡萝卜素对所育珍珠质量的影响,为改善淡水珍珠品质筛选出合适的类胡萝卜素提供理论基础。本研究选用β-胡萝卜素和虾青素2种类胡萝卜素,对紫色系和白色系三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)育珠蚌进行为期120 d的补充投喂养殖实验,比较分析不同类型类胡萝卜素对不同色系三角帆蚌育珠蚌内壳色、组织总类胡萝卜素含量(TCC)及所育珍珠质量的影响。结果显示,补充β-胡萝卜素和虾青素对紫色系三角帆蚌内壳色色度值(b^(*))和色差(dE)均有显著影响,而明度值(L^(*))和色度值(a^(*))无明显变化;白色系三角帆蚌中投喂虾青素组个体内壳a^(*)差异显著,其余颜色参数则未见显著变化。补充类胡萝卜素后,三角帆蚌肝胰腺和外套膜边缘膜组织TCC均有显著增加,中央膜组织仅紫色系三角帆蚌个体产生显著变化,斧足组织则均未见显著改变。紫色系三角帆蚌中,补充虾青素组所育珍珠L^(*)、b^(*)和dE存在显著变化;白色系三角帆蚌中,补充2种类胡萝卜素后,所育珍珠b^(*)和dE均存在显著变化,L^(*)和a^(*)未见显著变化,所育珍珠光泽度存在显著变化。2种色系三角帆蚌所育珍珠圆度均无显著变化。综上,补充类胡萝卜素能够改善三角帆蚌内壳颜色和光泽度,并显著提升珍珠颜色和光泽,其中虾青素效果更佳。