企业在建信息系统监管体系探析

介绍了我集团信息化工作开展过程中的经验。针对大型国有企业开展信息化项目,选择合适的技术手段固然重要,建立健全有效的在建信息系统监管体系,让信息技术真正融入日常生产运营之中,才是保证信息化项目能够在企业保持长久生命力的关键。     

浅析设计心理学在产品概念设计中的应用

产品概念设计作为产品设计中的重要一环,现今已成为设计界热议的话题,设计心理学这一贯穿设计过程始终的指导性学科在产品概念设计中同样起着不可估量的作用,本文旨在研究二者最佳的结合点,从而使设计心理学能够更好的对于概念产品设计给予指导。     

基于可视化分析模型的汽车电控系统需求开发方法

为解决汽车电控系统需求开发过程中需求描述模糊不清、理解不一致问题,结合实际研发项目及CMMI-3等级认证过程的经验,提出了一种基于可视化分析模型的需求开发方法。首先,将复杂的汽车电控系统进行层级划分,从客户对整车顶层功能需求开始着手分析,通过用例场景建模定义系统与外部环境边界和交互关系,捕获顶层系统需求;然后,基于活动图和时序图可视化分析方法,对系统静态和动态行为进行细化分析,给出了不同层级需求挖掘思路及方法,并用需求图展示需求开发细节以及不同层级需求的追溯关系;最后,以触发柴油机颗粒捕集器DPF再生为研究案例,系统阐述了可视化分析模型的需求方法的应用过程,验证了所提方法的可行性与有效性,为汽车电控系统正向开发提供技术手段和指导建议。     

林业生产中林农投保需求探析

讨论我过林业发展现状,从经济学需求角度出发,探析营林者投保需求不足的主要原因,包括林业保险的价格因素,营林者的收入水平以及营林者的风险偏好等影响因素,并对我国林业保险发展趋势提出建议。     

需求控制通风方式的特点简介

需求控制通风方式是一种实时的,基于空间人流密度的的通风方式,它相对于传统的定风量系统有着巨大节能潜力。本文简单介绍了需求控制通风的工作原理和特点,分析了需求控制通风在国内外的研究现状,并简单给出了需求控制通风的设计步骤。     

高速公路团雾驾驶员视错觉特性与行车安全研究综述

高速公路团雾路段行车安全问题一直是中国交通行业面临的难题。为提高团雾环境下的行车安全,明确团雾环境行车安全研究中的关键问题。本文综述了国内外团雾环境行车安全影响因素及研究进展。首先,阐述了驾驶人的视觉特性,论述团雾感知下降会造成视错觉的原因,分析了团雾出现前的“象鼻形”曲线,阐明了团雾环境下人车路与交通安全之间的关系,最后归纳了现阶段确保团雾路段行车安全采取的管控措施。研究结论表明：团雾环境下能见度的急剧下降,会严重影响驾驶人的感知,干扰驾驶员的视觉,并造成距离和速度错觉。为了提高团雾环境下的驾驶安全性,通过监控和预警系统提前使驾驶员提高警惕,并开发各种诱导设施,以加强视觉诱导。未来需从减少视错觉影响的角度研究复杂因素影响下的驾驶视觉需求。     

改进的质量功能配置模型——模糊质量功能配置

在分析了质量功能配置（ＱＦＤ）基本原理和框架的基础上,针对传统ＱＦＤ理论与方法存在的缺陷和不足,提出了模糊质量功能配置的概念,并讨论了模糊质量功能配置的理论框架。     

基于制造清单的企业计划模型

提出了以产品制造过程信息的集成模型,即"制造清单(BOMII)",来替代传统物料清单(BOM)在企业计划体系的核心枢纽作用.制造清单模型的构成包括三大清单(物料清单,作业清单和资源清单)和两大关系矩阵(作业资源矩阵和作业领料矩阵),集成描述了产品制造过程的全部信息,成为企业计划体系中的基础性文件.基于所提出的制造清单模型,建立了作业能力不足和可得资源有限的双重约束情况下的企业资源计划模型,对企业四个层次的计划体系(主生产计划、物料需求计划、能力需求计划和资源需求计划)均给出了相应的算法描述.最后介绍了某耐火材料厂应用该模型的案例分析,表明该模型可很好的应用于企业实践.     

缺货的模糊需求回收物流库存控制模型及算法

为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性.     

生鲜食品多阶段动态定价模型及算法

考虑消费者购买行为,建立生鲜食品多阶段动态定价模型,力图使零售价格能够动态地反映生鲜食品的价值波动,采用基于正负反馈机制的改进蚁群算法求解模型。通过不同算例仿真分析,表明该模型优于传统模型;同时将本文算法与其他3种算法进行对比,从收敛性能和运行时间方面证实本文算法更优。