基于遗传算法的工艺路线优化决策

为了实现计算机辅助工艺计划(computer-aided process planning, CAPP)系统中的工艺路线优化决策,分析了工艺路线优化决策过程中存在的问题以及相关约束,提出利用遗传算法对基于工艺约束的工艺路线进行优化决策.在加工工序排序决策过程中同时考虑机床和刀具的选择,通过遗传算法的复制、杂交、变异等操作进行工艺路线决策.结果表明 利用遗传算法可以有效地对工艺路线进行优化决策,得到满足生产要求的最优或接近最优的工艺路线.通过实例,详细介绍了利用遗传算法进行加工工序排序决策以及相关的机床和刀具的选择过程.     

计算机辅助工艺过程设计中工艺尺寸链解算的研究

论述了工艺过程设计中工序尺寸公差的初拟及其调整问题,并对此建立了通用算法.针对目前计算机辅助工序尺寸计算中公差校核、工序尺寸公差调整等关键问题,提出了“高精度优先保证”公差调整原则,为解算工艺尺寸链提供了一个经济合理确定工序公差的新途径。     

渐进式工序图绘制研究

工序图绘制是企业工艺设计过程中最复杂和任务量最大的工作,文章在分析企业工艺设计过程特点的基础上,提出了渐进式工序图绘制的基本思想和方法,包括基于形状特征工序图形渐进绘制,工序尺寸公差、工艺符号等的标注。这种方法,由于每次只涉及局部的图形修改,不需要对每道工序图都从零开始绘制,因此,较之其他方法具有很高效率     

一种加工工艺柔性的作业车间调度问题求解

针对产品实际生产加工工序存在互换性与交叉性的特点,以及柔性生产作业车间调度问题,文章构建了一种面向产品加工工艺柔性的生产作业调度问题模型,应用工序位置集与后续工序约束集设计了该模型的求解方法;在此基础上提出了基于柔性工序和机器选择的两段编码方式,并随机构建了初始种群,采用分步交叉的改进遗传算法设计了相应的交叉、变异等策略,防止操作过程中不可行解的产生。通过仿真实例,证明了模型和算法的实用性和有效性。     

基于三维工艺平台的发动机箱体工艺规划及应用

阐述了基于三维工艺平台的发动机箱体工艺路线的规划方法,实现了箱体工艺路线排序、工装设备选择、机床选择、工艺参数选择、工序尺寸计算、工序模型构建、工序路线优化等工作,大大地提高了工艺路线设计的效率和质量。     

工艺过程的动态误差补偿

论述了机械加工工艺过程中在线监控的动态误差补偿原理与策略,旨在实现工序间实时误差补偿.动态误差补偿对于高精度产品的中、小批量生产尤为重要,它既可适当地放宽对各工序的技术要求,又可在工序之间运用实时补偿的方法,保证产品精度,获得最佳效益.     

汽车冲压件成形工艺规划中的若干实现技术

以汽车翼子板冲压件为例，系统研究了汽车冲压件制造中的工序分解、工序组合和工序安排问题，归纳了工序分解、工序组合与工序安排的主要准则，并阐述了整个技术的实现过程．提出了采用聚类映射方法生成工序分解树，采用左子结点/右兄弟结点的方法和单链表，将各工序子结点对应的产品模型形状特征有序地连接在一起，并通过工艺组合推理建立初步的工序组合方式．所提出的方法将大大提高汽车冲压件制造前的工艺规划效率．     

基于遗传算法的工艺过程排序研究

面向特征加工的工艺过程排序是计算机辅助工艺规划中一个非常突出的难点问题.首先对特征之间的约束关系进行分类,利用特征关系图来描述基本的合理性约束,并将最优性约束的满足程度视为工艺路线优化的判断标准.然后利用遗传算法来实现工艺过程排序,改进了编码规则并实现了解码算法,方便了适应度的计算,从而提高了排序算法的有效性.最后给出了应用实例.     

LZ50钢车轴锻造工艺的研究与运用

本文介绍了LZ50钢车轴生产的关键工序—锻造工序的工艺过程与运用,并针对LZ50钢车轴锻造生产中可能出现的问题进行了详细的分析和研究,提出了解决办法,提高了车轴的锻造质量。     

工艺过程尺寸链综合分析与解算

机械加工中工序尺寸关系复杂的零件,其工序尺寸、公差及余量的确定问题,需用工艺过程尺寸链作综合分析与计算.本文试图改变传统的方法,依靠建立数学模型,利用数学计算求解该问题,使其结果(数据)更为合理和准确。     

线谱对矢量量化中的码本设计

研究ＧＬＡ算法和随机松驰算法设计的线谱对码本性能以及两种算法的特点,训练数据采用了云均值和一阶滑动平均模型预测的误差信号,随机松驰算法选用简化的解码器扰动算法,传统观点认为随机松驰算法比ＧＬＡ算法每适量索引少用１ｂｉｔ．实验结果表明,在小训练数据量时的确如此,但在大数据量时它们的性能相差不大。在线谱对的码本设计中,随机松驰算法设计的码本信噪比提高很小。     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于最长频繁序列挖掘的恶意代码检测

基于动态API序列挖掘的恶意代码检测方法未考虑不同类别恶意代码之间的行为差别,导致代表恶意行为的恶意序列挖掘效果不佳,其恶意代码检测效率较低.本文引入面向目标的关联挖掘技术,提出一种最长频繁序列挖掘算法,挖掘最长频繁序列作为特征用于恶意代码检测.首先,该方法提取样本文件的动态API序列并进行预处理;然后,使用最长频繁序列挖掘算法挖掘多个类别的最长频繁序列集合;最后,使用挖掘的最长频繁序列集合构造词袋模型,根据该词袋模型将样本文件的动态API序列转化为向量,使用随机森林算法构造分类器检测恶意代码.本文采用阿里云提供的数据集进行实验,恶意代码检测的准确率和AUC(Area Under Curve)值分别达到了95.6%和0.99,结果表明,本文所提出的方法能有效地检测恶意代码.     

基于Fibonacci数列的变步长相关分析辨识算法

相关分析辨识算法在工程上是一种常用的参数辨识算法,文章在介绍该算法基本原理的基础上,将Fibonacci数列引入该算法,并在算法中采用基于修正的Fibonacci数列的变步长方法寻优模型参数。仿真结果表明,寻优的收敛速度明显加快。     

基于ASIFT图像匹配算法的三维重建

提出了基于ASIFT图像匹配算法的三维重建算法。目前,基于图像序列的三维重建中,一般采用SIFT图像匹配算法。对于存在仿射变换的图像序列,ASIFT算法较SIFT算法能够获得更多精确的稀疏匹配点;基于ASIFT算法恢复的三维点云比基于SIFT算法恢复的三维点云更加稠密,从而能获得更好的三维重建结果。仿真实验表明,本文算法能获得较好的三维模型。     

基于遗传算法的自动装配顺序规划

笔者对自动装配顺序规划问题建立一种改进的遗传算法（Genetic Algorithms)。建立了装配体各零件间的可行装配方向元组,用于判断无干涉装配序列;提出5种合适的遗传算子,并以装配方向的改变次数作为装配顺序的适应值;采用一种适应值修改方案来避免算法过早收敛。算例表明,本文建立的装配顺序规划的遗传算法,能快速自动产生出满意的装配顺序方案。     

图的同构判定算法:关联度序列法及其应用

提出了图的同构判定新算法,即关联度序列法和黄金分割关联度序列法,后者的计算时间复杂性远远低于2N（N为图的顶点数）,已接近于多项式时间复杂性,该算法可应用于很多能用图来描述的式识别等实际问题。     

差异序列聚类算法在四膜虫遗传分析中的应用

用差异序列聚类算法分析了上海四膜虫三株克隆间期细胞大核ＤＮＡ含量变动规律,讨论了调节大核ＤＮＡ量在一定阈值内的可能机制,说明序列类算法具有普遍的生物学意义。     

求解MSA问题的新型遗传算法

为了克服传统遗传算法求解MSA问题速度慢的缺点,提出了一种新型自适应遗传算法,不使用交叉算子,只使用变异和选择算子,提出了在算法初始化时引入种子的策略,用星比对算法生成一个种子,保证了解的质量,使用灾变算子来确保算法的搜索能力,该算法模拟了自然界进化的周期性,较好地解决了群体多样性和收敛深度的矛盾。     

2类数列问题循环不变式开发策略研究与应用

该文通过对组合数学中Catalan数列问题和Fibonacci数列问题进行深入研究,利用归纳推理、组合数学中的加法和乘法原理等方法得到问题求解函数,使用变量记录算法求解过程中子问题的解,并约束循环变量的变化范围,获得问题求解算法的循环不变式,由此得到了2类数列问题循环不变式的统一开发策略.以二叉树的形态数问题和阶梯问题为例,利用所提策略开发循环不变式,并基于循环不变式展示了这2类数列问题算法程序的形式化推导过程.