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制造技术与机床 2016年第12期 118-122页

作者：余鹏飞姜康曹文钢合肥工业大学机械与汽车工程学院安徽合肥230009

针对离散制造业的单件、小批量生产的特点,根据企业的实际生产特点和需求,在分析车间动态调度系统调度流程的基础上,设计了系统模块功能,构建了以生产批次为单位、拖期个数及生产周期最小为目标的优化模型,采用先到先服务、优先级等规... 详细信息

针对离散制造业的单件、小批量生产的特点,根据企业的实际生产特点和需求,在分析车间动态调度系统调度流程的基础上,设计了系统模块功能,构建了以生产批次为单位、拖期个数及生产周期最小为目标的优化模型,采用先到先服务、优先级等规则对该调度模型的最优近似解进行求解。在调度过程中,采用基于事件的调度策略,同时充分考虑到人在系统中的主观能动性,开发了基于人机协同机制的动态作业车间调度系统。

关键词：人机协同机制动态调度调度管理系统甘特图

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CAD系统交互行为中的人机协同机制

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计算机辅助工程 2003年第1期12卷 1-11页

作者：郑国磊朱心雄许德北京航空航天大学机械学院北京100083 成都飞机工业公司总师办成都610000

目前,用户界面技术研究大致可归纳为三个方面:性能研究、管理工具研制和开发技术研究等。在开发技术研究方面,主要是结合具体应用系统的开发,探讨用户界面的研制方法,这些技术方法不具通用性。本文拟结合多年的研究实践,综合当前各项具... 详细信息

目前,用户界面技术研究大致可归纳为三个方面:性能研究、管理工具研制和开发技术研究等。在开发技术研究方面,主要是结合具体应用系统的开发,探讨用户界面的研制方法,这些技术方法不具通用性。本文拟结合多年的研究实践,综合当前各项具体技术,提出较为通用的用户界面开发的理论依据、内在机制及实现方法等,即:首先,通过分析系统的运行过程及其中的人机交互行为,建立系统的运行模型、功能进程模型及进程命题等;然后,探讨系统运行模型的一般实现方法,提出CAD系统交互行为中的人机协同机制,建立函数命题;其次,以FixCAD系统用户界面开发为例,介绍人机协同机制的具体应用方法;最后,总结上述理论和技术的应用效果,包括最大程度地统一界面函数算法、保证函数结构的一致性、方便程序开发和维护、以及改善用户界面的友好性等。

关键词： CAD系统交互行为人机协同机制计算机辅助设计

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基于深度学习的智能车辆动态避障方法研究

基于深度学习的智能车辆动态避障方法研究

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作者：程榜国防科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着人工智能技术的快速发展,智能车领域的研究也得到了广泛的关注。在智能车领域的研究中,不仅有硬件系统前沿技术的发展,而且车辆智能驾驶软件系统上的技术突破也起到至关重要的作用。整个智能驾驶软件系统包括环境感知、决策... 详细信息

近年来,随着人工智能技术的快速发展,智能车领域的研究也得到了广泛的关注。在智能车领域的研究中,不仅有硬件系统前沿技术的发展,而且车辆智能驾驶软件系统上的技术突破也起到至关重要的作用。整个智能驾驶软件系统包括环境感知、决策规划及控制等模块。在决策规划模块中,实现智能车的动态避障功能极其重要,在人-路-车的智能交通系统中,要实现智能车的安全行驶,必须保证智能车能实时的避开动态或静态的障碍物,然而目前为止智能车辆动态避障系统主要采用的是基于规则和传统的规划决策方法,在检测到障碍物的基础上,设定规则和实现规划算法让智能车辆避开障碍物,然而设计规则过程中很难满足所有的限制条件同时缺乏适应能力。另外,智能车所在不同的道路驾驶环境复杂多变,除智能车外的其他车辆及行人等交通参与者的行为也存在较大的多变性,因此本文以智能车辆行人动态避让为重点研究,开展了行人轨迹预测的深度学习（Deep Learning,DL）方法研究和智能车辆动态避障的深度增强学习（Deep Reinforcement Learning,DRL）方法研究。人类驾驶员在积累丰富经验后,能在感知、预测等方面做出合理的决策判断,但是人类会受到身体、心理等状态的影响,考虑到人类驾驶员的不足,另一方面智能驾驶系统拥有高精度的测量和计算能力,因此本文在基于深度增强学习的动态避障方法上也开展了人机协同共驾技术的探索与方法研究。本论文主要的研究成果及创新点如下:（1）提出行人轨迹预测的Social-Grid LSTM方法,该方法基于深度学习中的一种长短时期记忆网络模型（Long-Short Term Memory network,LSTM）,结合了Social Pooling操作和Grid LSTM模型,其中Social Pooling操作主要是将行人之间的相互影响建立一种联系,采用Grid LSTM模型的原因主要是与相同层数的一般的LSTM模型相比较,损失函数的值收敛的速度较快,同时最后收敛的稳定值较小。并在公开的两个行人轨迹数据集中进行了训练与测试,与LSTM方法和Social LSTM方法进行了性能对比,实验对比结果显示所提出的方法能获得较小的预测误差。（2）改进提出一种基于深度增强学习Deep Q-Learning智能车辆动态避障方法,以行人为主要研究对象,作为动态障碍物,将智能车的状态数据及行人的状态数据作为增强学习（Reinforcement Learning,RL）中的状态（State）,然后在设计的动作（Action）中包括了车辆的纵向和侧向的控制,在实验中考虑了车辆的动力学模型以贴近实车,经过在线的训练学习,能使智能车在不同速度下针对不同的场景拥有较好动态避障策略,避免了碰撞事故的发生,在设计实现算法的过程中,我们设计了两类经验池,包括拥有正负样本的经验池和只包含负样本的经验池,通过负样本的经验回放可以有效的针对碰撞情况进行训练,以提高动态避障策略的性能,并在Prescan软件上构建环境进行训练与测试,实验结果表明,设计实现的动态避障策略能达到较好的避障性能。（3）提出基于深度增强学习的人机协同动态避障方法,结合人机协同机制,设计一个安全限制条件。在人类驾驶员控制车辆的过程中,通过当前驾驶行为及车辆的状态预测,对比计算设计模型中的安全限制条件,然后在存在一定危险的情况下,即未满足安全限制条件,车辆的控制将切换到智能驾驶系统的动态避障策略,进而输出控制动作控制车辆的行驶,从而避免碰撞的发生,并在Prescan上搭建不同的场景进行了仿真测试与验证,实验结果表明,人机协同机制下能较好的实现人类驾驶员与智能驾驶系统对车辆控制的优势互补,紧急情况下实现智能车辆的动态避障,提高车辆的安全性能。

关键词：动态避障深度学习 Social-Grid长短时期记忆网络模型深度增强学习人机协同机制

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离散作业车间生产调度方法研究及其系统开发

离散作业车间生产调度方法研究及其系统开发

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作者：余鹏飞合肥工业大学

学位级别：硕士

本文主要对离散制造业单件小批量生产方式的作业车间的生产调度问题进行研究,建立了以交货期和最大流程时间最小为目标的动态作业车间的调度模型,并给出了车间常见异常的处理流程。在所建立模型的基础上,结合企业实际需求,分析、设计并... 详细信息

本文主要对离散制造业单件小批量生产方式的作业车间的生产调度问题进行研究,建立了以交货期和最大流程时间最小为目标的动态作业车间的调度模型,并给出了车间常见异常的处理流程。在所建立模型的基础上,结合企业实际需求,分析、设计并开发了一个适用于离散型企业的作业车间调度系统。论文所做的主要工作如下:首先介绍了制造业信息化的发展历程、MES的发展现状以及作业车间生产调度国内外理论研究现状,总结了当前作业车间调度的研究现状和趋势以及所存在的不足。其次,根据企业实际,分析了了离散制造业的生产现状与特点,给出了生产调度的概念,阐述了常见的离散作业车间调度模型以及常见的调度算法,并分析了其优缺点。再次,根据离散制造业单件小批量的生产特点,提出了基于作业为调度单位的,以拖期数最少和最大流程时间最小为目标的动态作业车间调度模型,通过人机协同的调度机制,对车间的异常进行处理并重新调度,设计了调度算法并通过实例验证了算法的有效性。最后根据企业实际和生产特点,阐述了某军工企业从订单下达到产品生产完成的业务流程,分析了车间调度系统的功能需求,设计了该系统的体系架构和功能结构。利用Oracle、Java等技术开发了适用于离散制造业的生产调度系统,通过系统的实际运行,验证了其设计思想的可行性以及其对车间管理的有效性。

关键词：生产调度系统作业车间调度人机协同机制单件小批量

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