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.     

时序约束条件下协同制造链多目标优化

为了实现企业间制造资源的共享与优化配置,针对网络制造环境中复杂产品的制造任务,提出了协同制造链的概念.建立了整体运行成本与生产负荷最小化的多目标函数模型,分析了其时序约束条件;应用非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了Pareto最优解集;应用TOPSIS方法在Pareto最优解集中选择最优解.仿真计算结果表明,提出的模型和算法能够获得满意的解.     

考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法

为进一步挖掘能源互联网多能源互补的潜力,提高能源系统的运行收益,降低运行成本,提出了一种考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法。考虑多能源系统的约束条件,依据最小化住宅能量枢纽运行总成本构建住宅能量枢纽模型,以最大化工业能量枢纽运行总收益为目标构建工业能量的枢纽模型。根据上述两层模型的约束条件得到荷源协调优化运行中存在的问题,采用多目标加权寻优算法,设计多目标混合整数线性规划模型,实现荷源协调优化。仿真实验结果表明:所设计的考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法可促进可再生能源的消纳,降低多能源枢纽的运行成本,有效减少开销,提高能源系统的运行收益,为多能源枢纽的经济运行及荷源协调优化提供了新的技术途径。     

基于多参数的公交枢纽选址优化模型

公共交通枢纽是城市公共交通系统中的关键节点,做好公共交通枢纽的布局选址,可以提高整个交通系统的运输效率.文章在充分考虑我国自行车数量巨大、小汽车数量迅速增长的基础上,引入更多的参数以优化公交枢纽布局选址模型,并应用此优化模型对合肥市包河区东南部某区域的公交枢纽布局选址问题进行实例研究.     

基于综合能源协同优化的配电网规划策略

通过综合能源协同优化是推进我国社会发展、实现城市建设科技化的重要途径之一,同时也是我国十三五提出的规划方案之一。该文以珠江三角洲新区的建设为例,针对该区对综合能源协同优化的规划方案和具体流程进行分析,并结合该区实际情况就如何实现基于综合能源协同优化发展策略对该区配电网的合理规划展开讨论。     

基于Web的制造过程协同决策方法及其应用

为解决制造过程中大量存在的决策问题 ,提出了基于 Web的制造过程协同决策方法 ,阐述了协同决策的网络结构、Web应用程序与数据库的接口方式 ,论述了应用于协同决策的多目标优化决策算法——最小加权均方差法和决策目标权重的获取方法。将基于 Web的协同决策方法应用于夹具的方案设计 ,取得良好的效果     

闽赣三大铁路客运枢纽协同优化研究

闽赣两省在高速铁路网"八纵八横"规划方案中占据重要地位,区内有南昌、福州、厦门三大枢纽,合理调配该三大枢纽对闽赣两省的旅客运输服务效率与效益具有重要意义.在此背景下,本文以相关铁路客运数据为依据,在深入分析三大枢纽客运现状的基础上,兼顾客运可达性与设备检修力与发展等为主要因素,通过三大枢纽协同分工优化,提出三大枢纽客运...     

基于可再生能源不确定性的多能源微网调度优化模型

多能源微网可以使综合能源系统在配网/用户端得到实现,但电力系统和天然气系统联合后会使得系统调度中的不确定性问题变得突出。为此,本文通过对电力/天然气系统的物理特性进行分析,基于用户需求响应资源、可再生能源机组出力和负荷不确定性的关键要素分析,建立了多能源微网日前调度优化模型。基于Matlab环境对所建模型进行了相关的计算仿真,验证了两阶段随机优化模型的有效性。仿真结果表明,所建优化模型可以提高多能源微网系统运行的可靠性和经济性,具有较好的实际应用价值。     

面向钢铁制造流程的合同计划组合优化

从钢厂整体流程的层次上研究了合同计划优化问题.首先在分析某钢厂生产流程特点的基础上讨论了铁钢界面、精炼设备和铸轧界面的生产组织,研究了铁水供求节奏的协调.提出了表征铁钢界面铁水供求节奏协调程度的δ因子,并讨论了δ不同取值范围与铁水包备包和等待数目的关系.之后,建立了面向钢铁制造流程的合同计划优化数学模型,并采用禁忌搜索算法对模型进行求解.最后,从钢厂中随机选取3组不同规模的实际生产合同,并对其进行合同计划优化仿真实验.实验结果表明,所建立的合同计划优化模型和求解算法能够较好地解决面向钢铁制造流程的合同计划优化问题.     

WSN中基于多目标优化的协同任务分配算法

对无线传感器网络目标跟踪中的协同任务分配机制进行了研究,针对一般任务分配算法中优化目标单一的缺陷,提出了一种基于多目标优化的任务分配算法.首先,建立了基于动态联盟的具有跟踪精度、系统能耗、负载均衡等多个目标参数的优化模型,并采用多目标进化算法NSGA-Ⅱ对模型进行求解;然后,提出了一种基于折中度的决策精选策略,从最优解集中决策出最终的任务分配方案.针对跟踪精度、能耗、负载均衡的仿真结果表明:所提算法可以对多个目标并行优化,较快收敛到全局最优解;与一般任务分配算法相比,该算法可获得更佳的调度结果.     

Multi-energy synergistic optimization in steelmaking process based on energy hub concept

The production process of iron and steel is accompanied by a large amount of energy production and consumption. Optimal scheduling and utilization of these energies within energy systems are crucial to realize a reduction in the cost, energy use, and CO_2 emissions.However, it is difficult to model and schedule energy usage within steel works because different types of energy and devices are involved. The energy hub(EH), as a universal modeling frame, is widely used in multi-energy systems to improve its efficiency, flexibility, and reliability.This paper proposed an efficient multi-layer model based on the EH concept, which is designed to systematically model the energy system and schedule energy within steelworks to meet the energy demand. Besides, to simulate the actual working conditions of the energy devices, the method of fitting the curve is used to describe the efficiency of the energy devices. Moreover, to evaluate the applicability of the proposed model, a case study is conducted to minimize both the economic operation cost and CO_2 emissions. The optimal results demonstrated that the model is suitable for energy systems within steel works. Further, the economic operation cost decreased by 3.41%, and CO_2 emissions decreased by approximately 3.67%.     

基于遗传算法的电动代步车用轮毂电机优化设计

 建立了电动代步车轮毂电机优化设计的数学模型,介绍了遗传算法在该轮毂电机优化设计的应用.在对电动代步车轮毂电机进行研究的基础上,针对轮毂电机设计的特点,对轮毂电机的优化设计进行了详细的研究与探讨.优化结果表明,无论是在性能、成本还是质量,电机都得到了改善,满足了产品对驱动电机的使用要求.     

基于遗传算法的电炉载能值综合优化

引入载能体的方法,统筹电炉炉料结构、电炉供氧、配碳和供电等多种因素,建立了电炉载能值综合优化模型.模型约束复杂,采用线性规划难以求解,本文采用遗传算法进行求解.对BH1H、BHDDQ和SUS304钢种进行能值计算.结果表明:在保证电炉出钢钢水化学成分、温度和渣的碱度等指标符合要求的前提下,每炉钢水能值分别降低了22.8%、21.4%和23.6%.     

国家层面综合客运枢纽分层布局鲁棒优化模型

为提高国家层面综合客运枢纽的运行效率,充分分析枢纽等级和需求层次的对应关系,考虑城镇化发展阶段客运需求的不确定性,构建了基于有能力限制的层级选址模型和随机p-鲁棒(p为相对后悔值限定系数)的综合客运枢纽布局优化模型.设计免疫克隆算法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明:分层布局方法比非分层布局方法更优,当p小于分层随机优化模型所有情景中的最大相对后悔值时,分层鲁棒优化模型求解结果的鲁棒性比分层随机优化模型更强,设计的算法比优化软件CPLEX更高效,同时p的取值、枢纽覆盖范围和情景概率对枢纽布局方案产生较大影响.分层鲁棒优化模型能为国家层面综合客运枢纽布局提供决策参考.     

基于能源消耗的城市交通结构优化

为支持可持续发展交通运输系统规划的理论体系的创立,引入交通容量、环境容量和方式能耗的概念,提出基于能源消耗的城市交通结构优化的思路、模型与方法,并进行了应用实例研究。该模型融入了影响城市交通结构的各种因素,使其最优解既能满足经济发展带来的交通需求,又能使交通的环境影响和资源消耗最小化,从而为可持续发展的交通运输系统的规划提供了可行的理论与方法。     

基于全年动态负荷的楼宇式天然气分布式能源系统优化研究

对楼宇式天然气分布式能源系统配置进行了优化研究,利用耦合动态电负荷平均值算法和基础发电机组容量多维度迭代算法确定了发电机组的最优功率为2297~2477 kW。通过对项目能耗分析表明,优化模型的一次能源节约率提高了14.3%,能源经济成本提高了20.14%~20.85%,能源综合利用率大于70%。     

面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于节点特性的ZigBee网络能量优化路由研究

深入研究了路由节点RN+和RN-在ZigBee网络中各自执行的路由算法(AODVjr+Tree),并首次从节点特性的角度出发,研究了网络的能量消耗.研究结果表明数据流越多,其网络包投递率越小;随着RN-节点在路由节点中比例的增加,端到端延迟没有明显的变化,但在RN-节点比例达到40%的时候,对于不同数目的数据流,网络的剩余能量均为最大.由此可见,40%的RN-节点数目对于整体的ZigBee网络性能是比较理想的分配比例,可以达到能量优化的目的.     

基于应变能分析的双目标白车身模态优化

建立某混合动力SUV带挡风玻璃白车身的有限元模型,分析白车身的模态特性,并通过试验模态验证其可靠性。针对未达到35Hz目标值的后部扭转模态,通过改进白车身焊点、结构、板件厚度等步骤进行优化。在板厚优化之前引入模态应变能分析法,缩减模态灵敏度分析样本,提高优化效率。最终,白车身后部扭转模态频率由34.42Hz提升至37.39Hz,而车身质量仅增加0.2%(0.75kg),在实现白车身模态优化目标的同时还尽量减少了车身增重。     

The Energy Optimization Mathematic Algorithm on Multi-energy Resource Powertrain of Fuel Cell Vehicle

In order to solve the core issue of the energy regulation (ER) on multi-energy resource powertrain of fuel cell vehicle, the work functions of each component were defined; the mathematical algorithm model of energy regulation was established and the relevant solution was found. This algorithm was evaluated successfully on the hardware in loop (HIL) platform under three typical urban nmning cycles. The results showed ER control target had been realized and the mathematical algorithm was effective and reasonable. Based on the HIL simulation, some conclusions and ER strategies were made. According to the different power component parameters and real time control request, this algorithm should be modified and calibrated for application in the actual control system.