无公害农产品认证模型构建研究与系统结构

针对无公害农产品认证业务流程的复杂性,设计并实现了基于工作流的无公害农产品监管系统.采用Petri 网技术构建无公害农产品认证业务的工作流模型,并通过模型化简和矩阵遍历相结合的算法对模型的合理性进行了验证.模型化简算法降低了矩阵遍历算法中遍历的维数,矩阵遍历算法弥补了复杂模型无法彻底化简的问题,两种算法相互作用提高了算法的效率和验证的准确性.结论表明,利用 Petri 网和改进的模型验证算法可以对无公害农产品认证业务模型进行构建和优化设计.     

不确定市场环境下农产品供应链建模与仿真分析

研究不确定市场条件下如何建立农产品供应链模型,分析农产品供应链库存和利润变化情况。针对目前的Petri网着重于分析托肯数量与变迁时延的关系,为了改善Petri网在分析农产品供应链系统中不确定市场环境对库存和利润的影响方面的不足,将在带有价格信息的着色Petri网(PCPN)和流体随机Petri网(FSPN)进行结合,提出使用扩展着色广义随机Petri网(ECGSPN)的理论工具建立农产品供应链模型,来分析不确定市场环境对农产品供应链利润和库存变化的影响,得出不确定市场环境与农产品供应链利润和库存变化的定性关系。     

基于OCTPN的生产物流系统集成建模与仿真

以生产物流系统为研究对象,以Petri网为主要工具,提出了面向对象着色赋时Petri网（OCTPN）的建模方法。在以基本Petri网对生产物流各子系统建模的基础上,对制造加工与生产物流系统进行集成建模,建立了包括制造工艺模型和生产物流系统模型的层次化模型。最后,以汽车后桥车间的制造加工与生产物流系统为实例,建立了OCTPN模型,利用Petri网的活性、可达性等属性来分析该物流系统的现状,并用WITNESS软件对该模型进行仿真。结果表明该系统是活性的,不存在自锁,提高了机器利用率,达到了预期效果。     

绿色设计中产品拆卸序列生成与评价

通过分析产品拆卸特点,建立面向绿色设计的拆卸序列评价指标体系,提出拆卸序列的选择和评价模型。利用产品设计中BOM和各零部件的回收处理方式建立层次化的属性关联图,并通过分层分步的方法进行拆卸序列的求解。综合考虑了拆卸的几何可行性、经济性等因素,从而生成优化的产品拆卸序列,并支持复杂产品的拆卸序列规划。为了验证该方法的有效性和实用性,开发了面向绿色设计的拆卸序列规划系统,对实际产品进行拆卸序列规划应用,并提供了规划结果。     

基于Petri网的泵站机组维修过程建模方法

Petri网模型具有高效的建模和系统分析能力,在虚拟维修作业仿真系统中采用Petri网模型,可为泵站机组轴流泵的可拆卸性、过程行为、综合维修性分析和评估等提供支撑,提升了整个维修作业仿真效率和准确性,对整个水利装备维修性设计具有重要的应用价值。     

广义互斥约束的Petri网死锁避免监控器设计

研究了Petri网的柔性制造加工系统中的死锁避免问题。为了保证死锁避免和资源最大允许利用,提出了基于广义互斥约束的Petri网最优监控器的设计方法,探寻以线性不等式的形式表示的初步约束集,通过可达性分析和初步约束集建立可达树得出合法标识集和死锁标识集,对分离出的标识建立混合整数线性规划模型,运用分支定界法得到补充监控库所的广义互斥约束模型作为最优监控器。最后,以某柔性制造系统为例,建立了Petri网模型,结合零件加工过程中资源的占用和释放,对柔性制造系统进行控制器设计,设计的控制器拥有更严格的约束和更简化的模型,对死锁标识的避免是充分的,验证了该算法的有效性。     

报废汽车发动机拆卸信息及模型创建的探讨

本文对汽车绿色设计中面向拆卸与回收设计的基本特点和设计准则进行了分析,基于图形与数据库相结合的方法,对报废汽车发动机拆卸信息模型创建进行了探讨,拟通过计算机语言来表达产品的拆卸信息,从而达到运用计算机来分析发动机拆卸信息数据的目的.     

农业装备物流体系的数学建模

在分析了农业装备物流体系特点的基础上,指出了目前存在的数学模型不能完全体现和描述农业装备物流体系的特点;建立了基于面向环境时延着色Petri网(EOCTPN)的农业装备物流体系数学模型;研究了不同类型农业装备物流体系对库存总成本和长鞭效应的影响程度;解决了目前存在的无法将正向物流和逆向物流有机结合在一起的问题;有效克服了基础Petri网描述此类问题出现的"节点爆炸"现象.在仿真实验的基础上,提出了应如何构建农业装备物流体系的方法.     

废旧机电产品再制造的拆卸路径规划

为解决废旧机电产品再制造中自动拆卸路径规划问题,提出一种基于产品装配模型中配合约束和模型干涉检测的路径生成方法。在该方法中,待拆卸零件上的未被配合约束作用的可拆卸方向集用高斯球表达,通过对零件上所有配合约束高斯球进行求交运算,便可推算出该零件可能的拆卸方向集;为验证这些拆卸方向的可用性,将被拆卸零件沿这些方向进行扫描生成工具体,再通过工具体和产品未拆卸部分进行干涉检测。该方法适应CAD/CAM集成开发系统的需要,经软件编程和实际工程应用表明是有效、可行的。     

基于混合Petri网对热收缩膜包装系统建模和控制

热收缩膜包装系统是一个非常复杂的离散事件和连续时间相结合的混合动态系统,为描述热收缩膜包装系统的静态属性及动态行为,提出了应用混合Petri网技术对热收缩膜包装系统进行建模和仿真,并推导出其优化控制策略。实践表明,混合Petri用于热收缩膜包装系统工作流程的建模和仿真中,仿真快速,结果精确,表明了其有效性。建模和仿真对缩短热收缩膜包装机的设计和实验有极大的帮助。     

功能概念与结构方案的集成方法

提出了一种将功能概念与结构方案集成的图论方法。在设计对象的能量流有向图、邻接矩阵的基础上，通过矩阵变换导出结构设计十分重要的强连接零件集合以及集合的先后顺序，根据通过制定的规则完成结构方案设计，最后进行了实例验证。     

基于深度信念网络的猪咳嗽声识别

为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。     

基于网络的汽车构造虚拟实验室构建研究

以虚拟现实技术为基础,分析了虚拟建模方法、模型与网络的交互关键技术及实验室体系分布与实现,构建了基于网络的汽车构造虚拟实验室,实现了汽车零部件虚拟显示、虚拟拆装及远程网上学习的功能。     

设备系统故障的基本Petri网模型与仿真

将基本Petri网模型用于设备故障仿真,比故障树分析法（FTA）更便于描述故障形成与演经的时间历程,以及求解设备平均寿命等可靠性指标,以柴油发动机供给系故障为例对此进行了说明。为具体设备（单台）的剩余寿命预测提供了可能性。