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1.
装配线多技能作业人员优化配置模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
人员配置是影响装配生产效率的重要因素。针对装配人员岗位能力描述问题,提出了岗位适应度的概念,以技能等级和给定时间段内人员执行装配作业的累计时间为参数对岗位适应度进行描述,建立了以人员岗位适应度最大和装配线各工位之间作业人员岗位适应度差异最小为目标的装配线人员优化配置模型,设计了一种基于岗位适应度矩阵的启发式求解算法,通过举例分析验证了方法的可行性。  相似文献   
2.
针对当前消防疏散系统在火灾烟雾恶劣环境中存在识别困难、引导方案单一、维护成本高、智能化不足等问题,设计了基于蚁群算法的激光智能消防疏散系统。该系统由信息采集模块、中央处理模块和疏散引导模块组成,智能化实时监控和处理火场情况。火灾发生时,传感器动态采集火场信息,用显示器显示火灾发生地点,经过处理器运用蚁群算法计算出最优疏散路径,最终疏散引导模块把疏散路径以激光接力的形式投影在地面,指导人员动态疏散。通过案例分析,验证了该系统的可行性和优越性。  相似文献   
3.
电阻炉温度变化存在非线性、大延迟的特点,建立精确的能耗数学模型比较困难.为解决理论建模复杂且不具备实时性的问题,提出了一种基于数据驱动的电阻炉多参数能耗预测方法.首先,通过分析电阻炉工作阶段的能耗特性,建立了电阻炉理论能耗预测模型;然后,利用粒子群优化算法对支持向量回归的超参数进行寻优,建立了基于支持向量回归的多参数能耗预测模型;最后,对比了支持向量回归、高斯过程回归、自适应模糊神经推理系统模型在单参数及多参数条件下的能耗预测结果.实验结果表明,基于粒子群优化下的支持向量回归多参数能耗预测方法具有更好的预测效果.  相似文献   
4.
针对企业实施绿色制造的分步实施的实施顺序问题,综合考虑绿色制造技术产生的直接效益以及绿色制造各技术之间的协同效益,建立了企业绿色制造技术实施顺序决策模型,并对模型的求解进行了论述。结合某企业实际,将模型应用于该企业绿色制造分步实施决策中,为企业实施绿色制造提供了技术支持。  相似文献   
5.
针对再制造工艺过程的众多不确定性问题,建立了一个基于颜色Petri网的再制造工艺过程模型,引入颜色标识描述了再制造工艺路线的不确定性、再制造工艺时间的不确定性和再制造资源冲突不确定性。以最小化再制造工艺成本和延期交货惩罚成本为目标建立了再制造优化调度模型,并提出了一种基于模拟退火算法和最小松弛时间规则的优化调度方法。该混合算法结合概率突跳特性在解空间中随机寻优,确定最优的再制造工艺路线和零部件加工优先级。将所提出的优化模型和方法应用到某废旧机床再制造实践中,运用Matlab编程开展再制造调度仿真。仿真结果表明:所提出模型与方法与基准案例相比,可平均减少15%的再制造总成本。  相似文献   
6.
针对离心鼓风机故障识别过程中单一传感器信号故障信息有限,传统的卷积神经网络(CNN)在处理多源高维数据时特征提取能力不足的问题,提出一种基于多源信息融合和自适应深度卷积神经网络(ADCNN)的离心鼓风机故障诊断方法。首先,基于相关性方差贡献率法实现离心鼓风机多源同类信息的数据层融合,建立多源信息融合框架;然后,利用ADCNN自适应地提取各异类信息的特征并完成特征融合,建立融合多源信息的ADCNN故障诊断模型;最后,将此方法应用于离心鼓风机转子故障诊断上,并与传统的融合模式以及CNN、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)方法进行对比,试验结果表明:提出的方法在诊断精度与鲁棒性上均优于其他方法。  相似文献   
7.
为解决电驱动桥非同轴问题,减少环境污染,进行了电驱动桥的轻量化设计。提出一种新型纯电动汽车同轴一体化电驱动桥结构,在4种极限工况下进行了桥壳强度、刚度有限元仿真分析。根据有限元分析结果,以桥壳厚度为优化变量、以桥壳质量为目标函数建立电驱动桥桥壳轻量化优化模型。以目标驱动方法对轻量化模型进行求解,对比分析桥壳厚度与驱动桥桥壳最大位移变形、最大应力及质量之间的响应曲面关系。对轻量化设计后的电驱动桥在4种极限工况下进行仿真分析,将分析结果与轻量化设计前进行对比,结果显示轻量化后驱动桥减重8.4%,轻量化效果明显且能够满足驱动后桥使用要求。  相似文献   
8.
为提升动力锂电池包的散热性能和能量密度,基于半导体制冷方案,提出一种多目标优化设计方法,对动力锂电池包的排布间距和半导体制冷量进行优化设计。基于建立的半导体制冷方案的热分析模型,采用拉丁超立方试验及径向基函数(radial basis function, RBF)、响应面法(response surface methodology, RSM)、Kriging代理模型方法建立最高温度、最大温差及间距体积的近似模型。以最大温差和间距体积为目标,最高温度为约束建立电池包散热优化模型,运用多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm, MOGA)进行寻优求解,并通过实验验证优化方案仿真结果的可靠性。优化后仿真结果表明:电池模组间距体积减小了32.42%,最大温差降低了13.64%,最高温度降低了0.53%,该方法显著地提升了电池包的散热性能和能量密度。  相似文献   
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