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改进型BP神经网络对电容称重传感器的非线性校正被引量：18: 2012年; 针对电容称重传感器电容检测电路的输出电压与载荷质量之间的非线性特性问题,基于贝叶斯正则化的L-M算法建立BP神经网络改进模型,实现了电容称重传感器的非线性特性的校正,并与传统的梯度下降算法建立的BP神经网络模型的校正结果进行了仿真对比。仿真结果表明:改进型BP神经网络具有较快的收敛速度、较高的精度和较好的推广能力,有利于准确实现电容称重传感器非线性特性的有效校正。; 郭伟张栋李巨韬王磊; 关键词：电容称重传感器非线性校正贝叶斯正则化 LEVENBERG-MARQUARDT算法梯度下降算法

云制造环境下支持演化的制造云服务元建模被引量：11: 2012年; 针对制造云服务运行环境的高度动态开放性,在分析了制造云服务建模需求的基础上,提出了支持演化的云服务元建模框架,着重研究了框架的语义表示层中的云服务元模型架构。在云服务元元模型层,给出了云服务元元模型的形式化定义及云服务的概念模型。在云服务元模型层,阐述了云服务业务主对象、业务元对象和业务元数据的模型结构及演化操作对象、演化日志对象的模型结构。在云服务模型层,基于Web本体描述语言建立了云服务本体。在此基础上,提出了云服务的演化过程模型。开发了一个面向模具行业的制造云服务管理平台原型,通过实际案例验证了该云服务建模方法的可行性和有效性。; 黄沈权顾新建张勇为杨青海方水良; 关键词：云服务云制造元建模元模型本体

柔性车间调度的改进遗传算法被引量：13: 2012年; 针对柔性车间调度提出改进遗传算法,采用机器分配链和工序顺序链的双链结构编码;对机器分配链设计基于拟水平均匀设计的初始化方法,对相应的工序顺序链采用剩余时间最短的启发式初始化方法;采用新生策略改进新一代种群的生成;有针对性地对个体的瓶颈工序进行交叉操作;基于极限最优适应度值和当前最优适应度值对种群个体选择性解码.针对常用的典型算例进行多方面的实验计算,并对实验结果进行对比分析,验证了改进遗传算法的有效性.; 方水良姚嫣菲赵诗奎; 关键词：柔性车间调度遗传算法

柔性车间调度的新型初始机制遗传算法被引量：16: 2013年; 为了提高柔性作业车间调度求解遗传算法(GA-Ⅰ)的初始种群质量,提出一种基于短用时和设备均衡策略的机器链优化初始方法.运用均匀设计原理对每道工序的具有最短加工时间的可选机器进行均匀组合,形成机器分配链优化遗传算法(GA-Ⅱ)的初始群体;采用均匀设计法构造不同权值,形成机器总负荷和机器负荷方差的不同加权组合以构造机器链优化的适应度函数;通过GA-Ⅱ计算产生定量优化的机器分配链群体.将上述机器分配链优化群体作为柔性作业车间调度问题遗传算法(GA-Ⅰ)的机器链初始群体,并利用混合方式的交叉与变异在工件和工序级尺度上进行遗传操作,实现了FJSP的高效求解算法.通过典型算例验证了该方法的可行性和有效性.; 赵诗奎方水良顾新建; 关键词：柔性作业车间调度均匀设计遗传算法种群初始化

基于极限调度完工时间最小化的机器选择及FJSP求解被引量：15: 2014年; 为提高柔性作业车间调度问题求解的遗传算法的初始群体质量,通过分析机器选择与调度完工时间的关系,提出一种基于极限调度完工时间(Climit)最小化的机器选择初始化方法。采用机器选择链和工序顺序链双链结构编码,初始化机器选择链时,宏观上采用全局选择和局部选择分别侧重于实现对最大机器负荷和最大工件加工时间指标的优化;微观上采用随机次序取代工件工艺顺序选择工序,在考虑可选机器负荷的基础上进一步比较加工时间选择机器,兼顾最大机器负荷和最大工件加工时间指标的优化。对基准算例机器选择结果进行分析和基于遗传算法求解,验证了所提方法的有效性。; 赵诗奎方水良顾新建; 关键词：柔性作业车间调度遗传算法

基于过程文档的产品开发质量控制系统被引量：6: 2012年; 为提高ISO9000实施企业产品设计开发过程的质量控制水平,提出了以过程文档(设计、质量文档)监控为主线的产品开发过程建模和控制方法;利用质量功能配置和工作分解结构等技术确定某类产品设计开发过程中所需完成的设计文档,并参考ISO9000质量管理体系要求的各种质量文档,建立过程元(模板)文档库;基于ISO9000过程方法,分析了产品开发过程中各种设计、质量文档的单文档演化过程以及多文档协同过程,构建了各种过程文档的分层控制模型。开发了基于过程文档的产品开发质量控制原型系统,实现了产品设计开发的元(模板)过程定义、产品开发过程实例化、产品开发过程多文档协同监控以及单文档演化过程监控等功能。; 方水良郑继旺赵诗奎付伟; 关键词：产品设计

制造资源混合粒度优化组合方案求解技术被引量：9: 2012年; 为实现对云请求端制造需求的快速响应并提供最理想的制造云,在定义制造云服务(manufacturing cloudservice,MCS)的基础上,提出了MCS混合粒度动态优化组合方法.通过对制造服务需求的解析,将MCS按照粒度从大到小的顺序进行匹配,实现了云池资源的初次过滤;然后构建基于总服务成本、服务质量和交易期的制造云多目标优化数学模型,并引入Epsilon-SPEA2优化算法对该优化问题进行求解,从而快速高效地获得Pareto最优解;采用基于改进优劣解距离(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)的动态多属性决策方法对Pareto最优解所代表的互为非支配的MCS组合方案进行评价排序,筛选出最优的MCS组合方案.最后结合某区域模具公司群所能提供的制造服务以及相应历史数据,依据客户需求进行MCS的动态优化组合仿真,验证了文中方法的可行性和实用性.; 郏维强冯毅雄谭建荣魏喆安相华

一类制造资源的协同建模、优化与求解技术被引量：25: 2012年; 为实现云制造环境下制造资源的全面共享、发现和匹配,提供给用户理想优质的云制造服务,在虚拟资源池构建阶段引入资源建模与聚类技术,提出一种适宜云制造模式的虚拟资源的建模与优化组合方法。采用基于可扩展标记语言数据与Web本体描述语言语义的双层模型,对云池的虚拟资源协同进行建模;建立基于服务成本、服务效率、服务质量和信誉度的多目标优化数学模型,采用协同多目标粒子群算法求解该优化问题,获得最优的虚拟制造单元。以生产实践中开发的原型系统为例,验证了所提方法能够有效提高云池虚拟资源的共享、发现和匹配性能,也验证了其在工程应用中的正确性。; 郑浩冯毅雄谭建荣高一聪; 关键词：云制造粒子群优化算法

制造资源耦合映射与模糊匹配技术研究被引量：20: 2012年; 针对云制造中云制造服务资源匹配映射多种模式并存,云制造服务资源与云制造资源需求间相互影响且映射关系复杂,导致缺少有效云制造服务资源匹配方法.在综合考虑云制造资源需求间相互影响的基础上,提出了云制造服务资源匹配模型,利用模糊积分度量用户云制造资源需求与云制造服务资源间的匹配程度,提出了基于模糊积分的云制造服务资源匹配方法.通过基于模糊积分的云制造服务资源匹配方法,计算获得云制造服务资源对云制造资源需求的匹配度,为制造云中的终端用户提供按需、自助、敏捷的云制造服务资源智能匹配技术.最后,以中小模具企业云制造平台某型号多工位级进模具排样图设计应用为实例,证明了文中方法在工程应用中的正确性与高效性.; 高一聪冯毅雄谭建荣郑浩魏喆安相华; 关键词：云制造云服务模糊积分模糊映射

面向多学科设计的多域递归制造服务资源组建方法被引量：4: 2012年; 针对云制造模式下云制造设计服务、云制造加工服务数量庞大,缺少高效的云制造虚拟服务资源组建管理方法,导致云制造虚拟服务资源缺乏有效管理和控制的问题,在综合考虑云制造虚拟服务资源特点的基础上,提出基于多域的云制造服务资源建模方法。通过云制造服务资源—行为—特征多域模型,建立基于多域递归的云制造虚拟服务资源组建方法,给出了相应的云制造虚拟服务资源谱库架构,为制造云中的终端用户提供了高效率、低成本和可重用的虚拟服务资源组建技术。实验结果分析表明,该方法能够有效提高云制造模式下满足云制造资源需求的虚拟服务资源组建效率性能,并验证了其在工程应用中的正确性与高效性。; 高一聪冯毅雄谭建荣郑浩魏喆; 关键词：云制造

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国家高技术研究发展计划(2011AA040601)

文献类型

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机构

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