基于矩阵编码遗传算法的PCB生产线元件分配优化

PCB组装生产线上元器件的分配是影响整条生产线组装时间的关键因素.在分析实际工程问题的基础上,建立了PCB组装连续生产线上元件分配优化模型,在改进遗传算法中,提出了基于矩阵编码的方式,针对提出的编码方式,结合表上作业的最小元素法实现了种群的初始化,并采用了双点交叉以及改进的局部变异和自适应变异概率操作.最终,通过工程实例求解,得到了较优的结果,提高了PCB组装生产线的效率,从而证明了此算法的有效性.     

基于混合元胞遗传算法的柔性车间调度问题研究

针对柔性作业车间调度问题,建立了以最大完工时间最小、机器最大负荷最小、总机器负荷最小为优化目标的多目标优化模型.引入多色集合理论,建立了柔性车间调度问题的多色集合约束模型,提出了基于多色集合约束模型的元胞遗传算法(apolychromatic collection based cellular genetic algorithm,PCGA),以解决遗传算法在求解柔性车间调度问题时表现出的早熟和收敛性不足等问题.用改进的元胞遗传算法求解柔性车间调度的多目标优化算例,并与其它遗传算法进行比较,实验结果表明,基于多色集合的改进元胞遗传算法在求解此问题时更为高效.     

工作流组织资源建模及其形式化配置方法

提出了基于统一建模语言(UML)和多色集合(PS)的工作流组织资源模型及其形式化配置方法,建立了包含部门和工作组的工作流组织资源UML类图模型.结合制造企业的工作流过程,对通用的组织资源UML类图模型进行了实例化,建立了工作流组织资源的UML对象图模型.基于PS理论,对工作流组织资源的类图模型和对象图模型进行了形式化描述,建立了工作流组织资源的PS层次结构模型.通过对PS围道矩阵的递阶推理,完成了工作流过程活动的形式化资源配置,并将其表示为多色集合中体的形式,从而实现了制造企业工作流组织资源模型与工作流过程模型的良好连接.     

工步排序问题的约束模型及其遗传算法的求解

针对加工中心上的工步排序问题,以辅助加工时间最短为优化目标,基于多色集合理论建立了问题的约束模型.在约束模型中,使用多色集合理论中的围道布尔矩阵,直观、全面地描述了问题的条件约束,并方便了计算机编程.在模型约束下,采用遗传算法求解,并详细描述了编码、交叉和变异等操作过程.由于引入了约束模型,问题的所有解都被控制在有效解范围内,因此缩小了搜索空间,保证了得出的解都是有效解,并且能提高收敛到最优解的速度.实例证明,在模型约束下的遗传算法能够很好地求解加工中心上的工步排序问题,排序结果满足条件约束要求且接近最优.     

基于CORBA集成的PCB装联CAPP系统研究

为了解决PCB装联CAPP系统中异构性平台的集成问题,提出了一种基于CORBSA集成的PCB装联CAPP系统模型,论述了该系统的功能和体系结构,设计实现了CAPP工艺决策子系统,解决了PCB装联CAPP系统中产品信息描述和元件信息描述方法两个关键问题。     

基于多色集合理论的协同设计版本管理模型

针对协同设计过程中多级版本管理的需求,提出一种基于多色集合理论的版本关系管理模型.介绍了多色集合和多色图的概念和方法,利用多色集合的元素表示零部件及其版本,用统一颜色表示设计对象的整体属性,用个人颜色表示设计对象组成元素及其版本的属性信息,建立了基于多色集合理论的版本关系模型.以涡轮叶片设计的多级版本为例,给出了设计过程中版本结构信息、版本属性及版本关系属性信息的布尔矩阵表达方法.该模型不仅能方便地描述协同设计过程中的版本变更历史,还可用于表达不同配置版本之间的约束关系,且易于扩充,便于计算机编程.     

半导体制造过程的多工序协同控制模型

针对半导体制造过程的多工序质量控制,提出一种协同控制模型.该模型由目标优化、设备选择和设备控制3层组成.目标优化层利用目标优化模型对下游关键工序参数的目标值进行优化,补偿上游工序偏差对产品质量特征的影响;设备选择层综合考虑设备性能、生产时间以及设备的可利用性,选择处于最佳状态的设备完成相应的工序操作;设备控制层对选定的设备进行Run-to-Run控制,降低产品批次间的差异.从某半导体制造车间采集多道关键工序的测试数据,建立协同控制模型.通过基于生产数据的仿真,证实协同控制模型能够改善产品质量,提高设备效能和生产效率.     

基于多色集合的数控机床故障诊断模型构建与推理方法

数控机床故障具有层次性和相关性等复杂特点,构建形式化的数控机床故障诊断模型并推理出故障原因,是进行故障诊断的重要过程。本文基于多色集合理论,提出数控机床故障诊断形式化结构模型的构建与推理方法。在阐述多色集合基本概念的基础上,构建了基于多色集合的数控机床故障诊断层次结构模型;利用多色集合的元素、个人颜色、统一颜色以及布尔矩阵,从横向和纵向两个方向对该模型进行了形式化描述;给出了数据机床故障诊断模型的推理算法流程,实现了自顶向下的自动推理。最后以刀架系统故障诊断建模与推理过程为例,验证了所提理论和方法的正确性和有效性。     

组合夹具CAD的立体组装技术

夹具立体组装CAD系统是基于MDT-API三维实体造型技术的新一代辅助设计系统,采用特征造型与参数化方法,可自动完成夹具元件的结构干涉和机构运动碰撞的检验.论述了组合夹具位置约束的数学模型、组合操作的算法和基于约束的夹具组装技术.     

基于多色集合理论的产品装配规划建模与算法研究

采用多色集合理论建立了一种用数组元素表示的装配关系模型,它包括表示定位关系的定位基准模型和表示装配通道关系的可能位移模型.通过定位基准方程组和可能位移方程组给出了这种装配关系模型的数学表达形式,并提出了它们的求取算法,从而将装配过程中的定位关系和装配通道关系这2种约束关系用简单的逻辑方程式表示出来,方便了计算机的编程.同时,提出的各级装配单元的生成算法和在装配单元基础上建立递阶结构图的算法,为用计算机编程实现装配序列的自动生成提供了基础.与传统的装配规划模型相比较,用多色集合理论进行装配规划建模,便于描述装配过程中的约束关系,具有形式化水平高、避免“组合爆炸”和易于编程等优点.     

抽油机井参数优化的粒计算方法

针对油气生产中的抽油机井参数优化问题，开展了一种基于抽油机井生产调控、维护措施数据的抽油机井生产参数优化的粒计算方法研究，研究中采用了粒计算、代价敏感粗糙集及推荐系统等机器学习方法。首先，利用决策树建立基于时间、空间及业务层次等抽油机井数据的多粒度融合模型；然后，利用代价敏感粗糙集定义与抽油机井业务相适应的代价敏感评价模型；最后，在代价约束条件下，设计基于域感知因子分解机的抽油机井生产核心参数及维护措施推荐模型。在实际的油气生产数据上进行不同粒度的对比实验，可以发现由粗粒度到细粒度调整抽油机井的生产参数，其生产核心参数优化的推荐准确度先是逐渐增加，后逐渐下降。说明在参数优化中，需要进行合适的粒度选择。     

湿法冶金草酸钴粒度分布建模与优化研究

提出了一种基于实数编码的自适应遗传算法的优化控制策略,对湿法冶金草酸钴粒度分布进行了优化控制研究.利用最小二乘支持向量机与草酸钴合成过程动态机理模型相结合的混合建模方法,来预报草酸钴的粒度分布.在所建立的混合模型基础上,确定了草酸钴粒度分布的优化模型的目标函数与约束条件,并运用自适应遗传算法实现了对草酸钴粒度分布的优化.优化结果表明,所建立的优化模型较好地优化了草酸钴的粒度分布,提高了产品的质量,对草酸钴的工业生产以及促进硬质合金工业的发展有指导意义.     

基于麻雀搜索算法优化支持向量回归的装配式建筑施工安全投入优化

为提高装配式建筑施工安全水平,减少社会经济损失,对施工安全资源投入的合理分配进行研究。选取20组装配式建筑施工安全投入与事故经济损失数据作为样本,通过基于麻雀搜索算法优化的支持向量回归模型对样本进行非线性拟合,以事故经济损失最小化为目标函数,安全投入资源为约束条件,构建安全投入优化模型。以某装配式建设项目为例进行实证分析,结果表明:基于麻雀搜索算法-支持向量回归的施工安全投入优化方法能有效降低安全事故损失、节约投入资金,具有良好的优化效果,可为装配式建筑施工安全投入决策提供科学有效的依据。     

基于混合蛙跳算法的机床主轴优化设计

对机床主轴的多参数优化设计的群智能算法进行研究.通过分析主轴的受力情况以及边界条件,建立了机床主轴的非线性约束优化的数学模型;同时介绍了混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)的基本原理,并将SFLA应用到实例计算中,得到了机床主轴结构参数的优化组合.试验结果表明,SFLA比其他常规优化算法的求解结果更可靠,充分显示了SFLA在机床主轴部件优化设计中的效益和应用价值.     

无铅PCB组件再流焊焊接工艺的热变形仿真分析

PCB在再流焊接过程中过大的热变形一方面可能造成元器件偏移或虚焊等组装故障,另一方面可能使焊接界面产生较大的工艺应力和微裂缝,严重影响焊点的组装质量和长期可靠性.随着TFBGA的广泛应用和ROHS指令的实施,这一问题已变得更加严峻.针对该问题,采用AN-SYS软件建立了FR-4 PCB高密度组装组件的三维有限元模型,设计了3种不同的PCB边界条件,分别进行了无铅再流焊热变形仿真分析,根据GB4677.5-84计算得出PCB在不同边界条件下的翘曲度.结果显示,在无铅焊接条件下,对PCB边缘沿厚度方向的夹持极大地减小了PCB的热变形,实现了应力最小化和变形最小化的双重目标.     

基于混沌粒子群算法的柔性线缆装配序列规划技术

针对复杂机电产品中柔性线缆装配序列自动规划难题,提出了一种基于改进粒子群算法的柔性线缆装配序列规划方法.首先确定了线缆装配的约束条件,在此基础上以线缆装配优先等级、线缆长度、直径、弯曲半径、分支数为综合优化目标,建立了线缆装配序列规划的数学模型;然后对标准粒子群算法进行离散化处理,使之适用于装配序列规划问题的求解;在此基础上分别对装配序列的初始化和算法的搜索策略进行改进;最后将所提算法应用到某型号卫星结构板的线缆装配序列规划过程中,验证了其可行性与计算效率.      

基于机器学习的PCB孔位信息在线光学检测

为了实现PCB的孔位信息在线检测,依据机器学习理论中机械学习法模型,抽象出整个图像检测过程中的要素,建立了对应的自动光学检测的学习模型.针对工件定位时初始位置的微小错位可能导致的自动检测意外中止,开发了三类专门的图像检测算法,减少了自动检测出错几率.在BolandC++环境下,开发设计了相关学习类,并按照设计的检测学习过程流程和检测执行过程流程,开发了对应的检测软件,实现了PCB孔位信息的流水线自动化全检.该研究结果大幅度提高了PCB板检测效率,有助于改善其制造品质,对于PCB其他瑕疵检测具有参考意义.     

基于替代模型的油藏注采参数多目标优化设计

针对水驱油藏生产过程中合适的注采参数选取难的问题,提出了以净现值和累产油量为目标函数的多目标优化注采参数设计方法。采用基于粒子群算法的最小二乘支持向量机作为替代模型代替数值模拟,并用带精英策略的非支配排序多目标优化遗传算法对注采参数进行优化。以某区块两注两采模型为例,选取生产井井底压力和注水井注入量为优化变量,通过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机构建替代模型,在优化过程中代替数模,再利用非支配排序遗传算法对注采参数进行优化。对比分析替代模型和数值模拟优化设计的结果,其误差在3%以内,并在注采参数优化时间上得到了明显提升。     

工程优化数学模型的预处理分析

工程优化数学模型预处理是对模型构成要素的一系列规范化处理过程。为了方便采用遗传算法对优化模型的求解，提出对目标函数、优化变量及约束因子在优化前进行预处理。在分析惩罚函数法对约束处理效率较低的情况下，提出了一种基于知识调整策略的修正法，对解码中不满足约束的映射关系进行修正，使调整后个体映射到最有希望获得最优解的空间中。理论分析和测试数据表明：对优化数学模型采用适当的预处理，简化了优化设计过程，加速了算法的收敛速度，同时提高了最优解的质量。     

基于ANYSYS的电路板组件的跌落仿真

基于ANSYS/LS-DYNA的结构动力分析模块,对印刷电路板组件进行了跌落仿真分析,模拟了整个跌落撞击过程,分析了不同边界条件以及封装件的布置方式对电路板组件动态响应的影响。