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1.
面对日益增加的需求不确定性及激烈的市场竞争,SERU (赛汝)生产方式应运而生,并广泛应用于日本电子装配制造企业.国内一些制造装配业正尝试将传统的流水线转化为SERU装配方式,简称LINE-SERU转化.一些文献报道了日本企业实施LINE-SERU转化的效果,而学术界对国内企业实施SERU装配方式的生产组织与运行效率缺乏理论分析和标杆分析.本文以国内某医疗器械装配企业实施LINE-SERU转化为例,通过理论分析和数据分析,系统地讨论了国内企业实施LINE-SERU转化的背景、过程、影响因素及生产组织形态,从多维度比较分析了改善效果及原因;总结了国内企业与日本企业在SERU系统的构建方式、布局形态和企业文化等方面的差异.研究发现,中国企业处于LINE-SERU转化的初期,SERU系统具有其独特的组织形式,在提高生产效率、缩短生产周期、减少在制品数量、精简作业人数和降低次品率等方面均有显著提升,但改善效果不同于日本企业.建议国内企业依据其人力资源特征构建SERU系统、优化单元布局、培育以人为本的企业文化,以提高系统柔性和改善效率. 相似文献
2.
碎石土斜坡场地桩-土体系动力相互关系及其主要影响因素的研究成果鲜少。基于此,本文以西南地区穿越典型地形地貌和地基土大类的某一线路工程为例,调研分析斜坡桩基震害特点,并采用FLAD3D建立斜坡桩-土体系分析模型,研究斜坡桩-土体系动力p-y曲线的影响因素。获得了动力荷载作用下碎石土斜坡动力p-y曲线基本特点,建议了以滞回圈极值点或拐点绘制骨干曲线的方法,进一步归结出动力p-y曲线的刚度、桩土相互作用力、桩土相对位移及曲线滞回圈面积与埋深、桩径、碎石土相对密度和斜坡坡度的关系,最终引入桩侧土反力的桩径影响因子FD、土性密度影响因子FM、斜坡坡度影响因子Fβ,用于描述上述因素对桩侧土反力影响情况。以上研究成果可以更好的表述碎石土斜坡桩基在地震荷载作用下的桩-土体系间相互关系。 相似文献
3.
以北京典型饱水砂卵石地层为研究对象,基于损伤演化及元件模型理论,引入弹性体、黏壶体及损伤体,建立了Ⅰ、Ⅱ类蠕变损伤模型,并通过-10℃条件下饱和砂卵石的三轴蠕变试验对该模型进行了验证。研究表明:当应力差较小时,蠕变主要以瞬时弹性变形为主,均大于该阶段总变形量的57.62%,随着应力差的增大,蠕变以非线性变形为主;蠕变进入加速破坏阶段的应变均大于7.16%;围压为0~0.3 MPa时,冻结砂卵石的长期强度在2~3 MPa,围压为0.6~1 MPa时,长期强度在3~4 MPa,冻结砂卵石的长期强度为瞬时强度的0.23~0.42倍;引入损伤体建立的蠕变损伤模型可以较好地反映冻结砂卵石的Ⅰ、Ⅱ类蠕变规律,可为工程设计及数值模拟提供理论基础。 相似文献
4.
外秦淮河武定门闸上游偏流淤积成因及流态改善措施 总被引:1,自引:0,他引:1
针对南京市外秦淮河武定门闸上游偏流易淤问题,建立物理模型试验,结合实测资料和理论分析,对闸上游河道淤积成因进行了深入分析,并提出增建导流墙对闸前河道流态改善的措施。研究结果表明:受闸上游弯道影响形成偏流,闸前河道两侧产生左大右小两个明显回流区,导致左侧河床较右侧淤积明显;水闸常年运行,大部分时间闸前河道水流动力较弱,易形成缓流淤积。通过闸前设置导流墙,可以改变闸前河道流态,使左右两侧回流区范围显著减小。 相似文献
5.
6.
7.
混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法 总被引:4,自引:0,他引:4
基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果. 相似文献
8.
计算机硬件实验是计算机专业重要的教学环节。本文针对实验平台在计算机硬件教学中存在实验模式单一、实验项目固定,集中于理论知识的验证,忽视学生基本能力培养等问题,探讨解决这些问题的思路,即在硬件基础实验教学中,让学生自制实验设备,掌握实验技能;在专业硬件实验中,采用模块化设计,拓宽应用范围,达到理论和实践相结合的目的。这些方法的使用,可以充分激发学生的主动性和创造性,达到良好的教学效果。 相似文献
9.
10.
为了利用眼部特征进行准确的视线估计,提出了一种基于样本扩充和改进Lasso回归的方法,建立眼部特征与视线之间的映射关系.通过对小样本评分得到优质样本,进而完成样本扩充,利用改进的Lasso回归得到准确的视线估计模型.该方法对标定过程中的眨眼等干扰具有鲁棒性,受干扰后仍可保持相对较高的视线估计准确度.实验结果表明:标定过程无干扰,该方法视线估计准确度比传统方法提高11.25%;标定数据加入6.67%异常数据,该方法视线估计准确度比传统方法提高22.62%. 相似文献