航空制造企业工具管理关键技术

针对航空制造企业工具管理涉及部门多、关系复杂,工具种类繁多、数量庞大,难以管理的现状,分析、研究了工具从设计制造到日常使用再到报废出库的工具全生命周期管理流程和工具消耗定额统计,研究成果应用在工具管理系统中,取得了良好的实施效果。

基于ACO-BP神经网络的刀具寿命预测

刀具使用寿命会直接影响刀具需求计划制定、刀具生产准备以及切削参数制定等。然而,由于刀具使用寿命的影响因素众多,目前虽然有多种刀具使用寿命的预测方法,但这些方法存在结果准确性不佳或对新材料新工艺无从入手等缺陷,均无法对刀具使用寿命进行有效快捷的准确预测。采用人工神经网络技术,针对反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值、全局搜索能力弱等缺陷,采用蚁群优化算法(ACO)训练BP神经网络,建立了基于ACO-BP算法的铣刀寿命预测神经网络模型,在兼顾网络学习速度的同时保证了模型的全局搜索能力及鲁棒性。

求解双资源约束车间调度问题的继承式双目标遗传算法

针对双资源约束作业车间调度的双目标优化问题,提出一种继承式遗传算法,通过分支种群继承父辈种群的进化经验.该算法面向双资源约束特点,采用4维染色体编码方式,基于时间窗口比较实现活动化调度,通过资源进化算子提高算法全局搜索能力;基于个体Pareto指数的锦标赛选择策略,有效削弱了染色体Pareto排序级别对个体存活概率的影响以保持群体多样性,并利用精英保留策略提高了解的收敛性.仿真实验与分析结果表明了所提算法具有优良性能.