切削颤振控制研究进展

介绍了国内外学者在机床切削颤振控制方面的研究工作，对切削颤振的在线预报控制和切削颤振的预测控制进行了归纳和分析，讨论了存在的若干问题，提出可能的发展方向是；切削颤振的预报控制与切削颤振的预测控制在柔性制造环境下实现综合。     

基于快速燃烧的火花点火式沼气发动机性能试验研究

国内对火花点火式沼气发动机的研究甚少，生产的沼气发动机在运动中出现热负荷高，可靠性与经济性差的问题，从分析沼气燃烧特点出发，提出了改善火花点火式沼气发动机性能的快速燃烧方式，并开发出具有风扇形燃烧室的新型快速燃烧系统。通过快速压缩膨胀机对采用风形燃烧室的2135沼气发动机的燃烧过程进行了模拟研究，同时进行了发动机的运行对比试验。试验研究表明：这种新型燃烧系统对改善火花点火式沼气发动机可靠性与经济性具有明显的效果。     

基于改进生成对抗网络的图像数据增强方法

为了提高机器学习模型的精确度，提出基于数据分布拟合、生成式对抗神经网络和图像超分辨率重建的图像数据增强方法.该方法将最大似然估计和采样算法生成的符合原始数据分布的二维噪声用于对抗训练，克服了在生成模型中传统图像噪声输入随意的问题；采用逐层训练方式生成高分辨率图像，改进高分辨率图像映射困难、参数冗余的缺点.以轴承滚子表面灰度图像数据增强为例，验证所提方法的有效性.研究结果表明，所提方法生成的图像质量更优，相比传统方法生成的图像峰值信噪比提高13.07%，结构相似性提高32.40%，弗雷歇初始距离降低37.58%，且数据增强后的模型平均精确度提升7.89%.     

计算机在实验室管理中的应用

从实验室管理的功能和数据流程分析入手，阐述了该管理软件的设计与实现方法。     

无设备人体追踪系统的择优标签方法

针对现有人体追踪系统追踪误差大、硬件部署对环境改变大和用户佩戴设备不方便等问题，提出基于择优标签的无设备人体追踪方法.采集人体在不同位置上的射频(RF)功率信号，分析人体所在位置与功率信号之间的关系.为了减缓信号不稳定性对系统的影响，提取射频功率信号的特征作为模型训练的数据集.利用信号特征建立不同的深度学习模型，对比不同训练方式下的追踪效果和标签用量，选择合适的模型结构和训练方式.分析实验结果，给出普适性意见和最优标签选择方法的具体步骤.实验表明，基于择优标签方法的定位系统是可行的，其中跟踪误差为0.19 m，与表现较好的WallSense系统相比，跟踪误差降低约5 cm，标签量降低66.7%.基于择优标签方法的定位系统明显降低了标签部署对环境的影响，在保证精度的情况下，减少了标签冗余.     

生产瓶颈转移性影响因素的经济计量研究

分析现行企业生产车间系统内部部分重要随机变量，选定5个典型变量为考察变量，给出各变量与瓶颈转移性指标间的正负相关假设。建立包含以上随机变量的流水车间生产系统瓶颈转移模型，对模型进行仿真，得到样本数据并结合瓶颈转移度量参数β，建立各变量与瓶颈转移性的多元线性回归模型，分析得到各变量对瓶颈转移性影响的相关性。     

多态性作业车间鲁棒调度CA-GA建模

针对多态性作业车间鲁棒调度问题,建立了多态性作业车间鲁棒调度ＣＡ－ＧＡ模型．根据此 类车间多单元布局特点构建作业车间元胞机整体框架,采用遗传算法来优化元胞机的自组织演化规 则．考虑到调度的鲁棒性,将鲁棒指标最大完成时间加入模型多目标函数,并以平均松散时间为各个 方案鲁棒性的评价指标．最后,将模型应用于ＰＴＣＮ公司生产实例中,通过优化前后的调度方案比较, 从加工时间、设备利用率、设备平衡率以及交货期等四个方面验证了该模型的可行性与实用性．     

基于改进免疫遗传算法的混合车间调度研究

建立了以最大总完成时间最小为目标的混合车间调度模型。该模型包括作业车间和并行流水装配车间两部分调度问题。为降低问题求解难度,采用分解的策略对调度问题分阶段求解,并引入多Agent协商机制和模拟退火算法与免疫遗传算法相结合,提出了基于分解策略的免疫遗传算法,并通过在某汽车减振器企业的实施验证了模型和算法的有效性。     

面向云制造的混流混合车间调度问题

为解决云制造环境下混流混合车间的生产调度优化问题,综合考虑混流装配与零部件加工的集成优化以及外协云任务与自制任务的协同调度,建立了以最小化最大完工时间、均衡化零部件生产和最大化零件车间机器利用率为优化指标的多目标车间调度模型。基于零件分批和车间调度的两阶段求解策略,设计了一种两级递阶结构的混合生物地理学优化算法,采用在迁移算子中嵌入差分进化算法的变异策略来提高算法的搜索效率。最后,通过实例验证了模型和算法的有效性。