基于绿色制造的机械加工生产模式的研究

通过分析传统制造的开式循环生产模式与绿色制造的闭式循环生产模式的特性,针对零件的机械加工成形提出了基于绿色制造的六种机加工生产模式.     

面向成本的机械加工线资源配置仿真优化

提出了面向成本的机械加工生产线资源配置仿真优化方法。首先,建立机械加工生产线制造成本分析模型和仿真模型,通过正交试验设计方法对资源因素进行灵敏度和交互作用分析;然后,通过遗传算法求解资源配置优化方案;最后,以转向架构架机械加工生产线为例验证了该方法的可行性,该方法能够降低转向架构架制造成本,提高企业效益。     

基于Plant Simulation的涂装线传送带容量的优化配置研究

为解决某企业转向架检修车间轮对涂装线部分工位阻塞的问题,通过收集轮对涂装线的现场布局、工艺与物流过程、加工工时等数据,利用Plant Simulation三维仿真软件建立基于实际生产工艺的仿真模型。分析模型仿真运行后的数据,确定涂装线在生产过程中存在瓶颈问题。针对轮对涂装线存在的瓶颈问题,采用传送带容量优化配置的方法对轮对涂装线进行优化。对优化前后的仿真数据进行对比分析,结果显示优化方案降低了生产线工位的阻塞率,消除了瓶颈问题,提高了生产线的产能。     

基于并行多通道卷积长短时记忆网络的轴承寿命预测方法

在预测轴承剩余使用寿命时，数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测，提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络（PMCCNN-LSTM）的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成：前端为并行多通道卷积网络（PMCCNN），提取信号特征，挖掘数据的时序特性，并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性；后端为长短时记忆（LSTM）网络，基于特征进行剩余使用寿命预测，并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性，实验结果表明：所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络（CNN）低23.38%和15.84%，比传统的LSTM低24.14%和19.01%，比卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）低30.32%和23.09%。     

基于设计任务聚合相似度的学习曲线建模方法

在产品工艺设计阶段,为了能够准确预测任务的执行时间,以相似性及学习效应理论为基础,研究工艺设计任务之间的相似程度对任务执行时间的影响。提出一种工艺设计任务相似性的度量新方法。该方法将工艺设计任务分解为文件相似度和模型相似度。以S型学习曲线为基础,构建出基于相似任务的学习曲线模型,并在模型内引入计算机辅助设计。最后,通过采集企业设计人员的试验数据,进行拟合分析,验证该方法的有效性。     

一种基于TC-CAE的轴承寿命预测方法EI北大核心CSCD

在预测轴承的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)时,能否有效提取退化特征是实现准确预测的关键之一。轴承的个体异质性和工况差异性导致退化特征曲线不同,同一特征的变化趋势在不同轴承上是具有差异的,从而导致训练轴承建立的RUL预测模型与测试轴承不匹配。在提取特征时应当考虑轴承的个体差异性,减少轴承特征的个体差异性有利于提升预测精度。为了促进同一特征在不同轴承上的趋势一致性,减少退化特征的轴承个体差异性,提出了一种基于趋势一致性约束卷积编码(trend consistency convolutional auto-encoder,TC-CAE)的轴承寿命预测方法。通过构造趋势一致性约束,并和卷积自编码相结合,形成了TC-CAE特征提取模型。预测流程为先用TC-CAE模型在频域信号内提取特征,再用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测。在一个轴承公开数据集上进行试验,试验结果表明,相比于普通卷积自编码方法的预测结果,该方法的综合平均误差降低了21.1%,相比于特征评价方法和卷积神经网络方法分别降低了35.6%和25.9%。     

500 kV开关场中断路器跳闸未重合原因分析

500 kV变电站的开关场通常设计为一个半断路器主接线方式,中断路器的二次系统因分别与本串的两条线路(或其一线路为主变高压侧)的保护系统相联系,增加了重合闸回路的复杂性。通过对运行中一次事件的分析,阐述了中断路器重合闸回路的特点,提出了在安装调试过程中需注意的问题。     

基于CT数据及快速成型技术的牙列三维重建研究

通过CT扫描,获得牙列图像的原始数据,再通过医用处理软件Mimics对所得的数据进行处理与转换,对牙列进行三维重建.然后再在Geomagic软件对模型进行修补,光顺等处理,使之尽量与病人的组织完全贴合,并转化为快速成型机能够识别的STL文件格式.最后在快速成型机上做出病人的组织模型.     

一种基于特征聚类和评价的轴承寿命预测新方法

在预测轴承寿命时,使提取的特征和剩余寿命保持高相关性,并使不同的特征之间保持低相关性,是有利于提升轴承寿命预测精度的.为解决单一的特征评价方法对后者考虑不足的问题,提出了一种基于相关性改进Kmeans聚类算法(correlation-based improved Kmeans cluster algorithm,Cor...     

基于CT数据快速成型的脊柱模型制作研究

通过医学CT图像获得原始数据,然后运用医学图形处理软件Mimics对医学图片进行处理,从而将二维的CT医学图片转化成为三维图形,生成快速成型机可以识别的STL文件,最后用FDM 360MC快速成型机来完成病患组织模型.