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基于新一代几何技术规范的装配误差建模

计算机集成制造系统 2024年第1期30卷 118-128页

作者：杨朝晖高天石李崇赫贺子力西北工业大学航空学院陕西西安710072 西北工业大学深圳研究院广东深圳518057

针对由于公差设计不合理而导致的服役于复杂工况的机械装备性能下降等问题,提出一种综合考虑制造与装配误差的机械产品装配精度分析方法。该方法首先利用有限元分析机械装备零部件装配误差导致的变形,并提取发生形变的关键特征面;然后... 详细信息

针对由于公差设计不合理而导致的服役于复杂工况的机械装备性能下降等问题,提出一种综合考虑制造与装配误差的机械产品装配精度分析方法。该方法首先利用有限元分析机械装备零部件装配误差导致的变形,并提取发生形变的关键特征面;然后基于新一代几何技术规范(GPS)将特征面的变形转化为尺寸与形位公差数据,并与设计公差进行叠加,实现变形—误差—公差的转换;随后基于雅可比旋量理论,构建综合考虑制造与装配误差的公差分析模型支撑机械装备的公差精量化设计;最后以某型机载作动筒为工程应用对象,对比分析了是否考虑受力变形条件下装配精度分析的结果差异,结果显示该方法相较于原有方法具有更高的计算准确性,能为精密机械产品精度设计提供更加准确的指导。

关键词：雅可比旋量变形公差建模修正矩阵装配精度分析

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无缓冲异步流水线建模与性能分析

计算机集成制造系统 2024年第4期30卷 1226-1241页

作者：苟艺星王军强宋云蕾刘小湲西北工业大学生产与运作系统性能分析中心陕西西安710072 西北工业大学机电学院工业工程系陕西西安710072

无缓冲异步流水线由多台加工周期不同的机器串联组成,广泛应用于汽车、航空发动机等制造领域。无缓冲与异步两大特征直接影响系统状态空间刻画,进而影响产线性能建模。面向无缓冲异步流水线,分析机器随机故障、节拍差异等因素对产线性... 详细信息

无缓冲异步流水线由多台加工周期不同的机器串联组成,广泛应用于汽车、航空发动机等制造领域。无缓冲与异步两大特征直接影响系统状态空间刻画,进而影响产线性能建模。面向无缓冲异步流水线,分析机器随机故障、节拍差异等因素对产线性能的影响,开展产线建模与性能分析研究。从机器维和工件维等两个维度出发,利用活动网络图描述了流水线中工件在机器上的活动状态,刻画了工件保持时间、机器饥饿时间、机器阻塞时间等随机变量与工件完工时间的函数关系,建立了产线性能分析的解析模型。在此基础上,定量分析了系统性能指标与工件保持时间等随机变量之间的关联关系,采用迭代算法求解了生产率、饥饿率和阻塞率等系统性能指标,并通过仿真实验验证了解析模型的有效性。

关键词：无缓冲流水线节拍差异产线建模解析方法性能分析

考虑消费者里程焦虑的电动汽车充电基础设施补贴政策研究

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系统工程理论与实践 2024年

作者：李冬冬林雯窈高伟伟商辰宣西北工业大学公共政策与管理学院西北工业大学管理学院

充电基础设施的短缺已严重制约我国电动汽车的大规模推广，如何设计有效的激励政策促进充电基础设施投资是当前亟待解决的问题. 通过构建政府-企业-消费者三方博弈模型，本文考察了消费者存在里程焦虑时两类电动汽车充电基础设施补贴... 详细信息

充电基础设施的短缺已严重制约我国电动汽车的大规模推广，如何设计有效的激励政策促进充电基础设施投资是当前亟待解决的问题. 通过构建政府-企业-消费者三方博弈模型，本文考察了消费者存在里程焦虑时两类电动汽车充电基础设施补贴政策(充电基础设施建设补贴和充电服务费补贴)的效果及其差异，在此基础上讨论了政府最优的电动汽车充电基础设施补贴政策选择. 研究结果表明: (1)相比充电基础设施建设补贴政策，充电服务费补贴政策不仅具有较好的电动汽车推广效果(即电动汽车销量的增长)，还能够提高社会福利水平，因此政府最优的充电基础设施补贴政策为充电服务费补贴. (2)随着消费者里程焦虑程度上升，最优的充电服务费补贴比例呈现先下降后上升趋势; 随着充电基础设施数量外部性系数增大，最优的充电服务费补贴比例不断上升. (3)充电基础设施建设补贴与充电服务费补贴组合政策(即政府同时实施充电基础设施建设补贴政策和充电服务费补贴政策)的电动汽车推广效果同单一充电服务费补贴政策的电动汽车推广效果无差异. (4)在充电基础设施建设和运营主体变化、政府预算约束存在、燃油车竞争存在、消费者出行需求类型转变等情形下，基础模型的结论仍然稳健，充电服务费补贴政策仍是政府的最优选择. 本文的研究结论将对我国电动汽车的大规模推广及交通部门“双碳”目标的实现具有重要意义.

关键词：充电基础设施电动汽车补贴政策里程焦虑

资源转移视角下分布式多项目调度的启发式规则设计及评估

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系统工程理论与实践 2024年

作者：刘婉君张静文刘翠方丁文静西北工业大学管理学院

鉴于优先规则启发式算法求解多项目调度的优势，基于带有全局资源转移时间的分布式多项目调度问题，设计多种启发式算法及优先规则并针对不同优化目标评估其性能. 首先，基于最小化多项目组合延迟百分比和最小化平均子项目延迟时间... 详细信息

鉴于优先规则启发式算法求解多项目调度的优势，基于带有全局资源转移时间的分布式多项目调度问题，设计多种启发式算法及优先规则并针对不同优化目标评估其性能. 首先，基于最小化多项目组合延迟百分比和最小化平均子项目延迟时间两种目标构建问题的混合整数规划模型. 其次，设计改进的单项目、coupled和decoupled启发式三种类型的优先规则启发式算法求解问题; 针对每种启发式算法，分别改进传统求解资源约束型项目调度的串行和并行机制以适应新问题的全局资源转移时间特征，梳理现有用于求解单项目和多项目问题的优先规则，并根据全局资源特性设计新的规则; 根据在调度机制中的不同作用，每种启发式算法下的优先规则被分类和组合并应用于改进的调度机制中，从而共获得4080种可求解新问题的启发式优先规则组合方案. 最后，提出一种基于子项目位置分布的资源转移时间生成方法，结合MPSPLIB算例库中的分布式多项目调度问题算例构造测试算例; 针对三种启发式算法及嵌入的4080种优先规则组合设计评估方案和指标并开展数值实验. 研究结果表明: 针对两种不同的优化目标，单项目启发式和decoupled启发式各有优势，但coupled启发式表现较差; 与现有优先规则相比，提出的新优先规则可以更有效地优化两种目标; 全局资源转移时间对多项目的两种目标均有重要影响.

关键词：全局资源转移时间分布式多项目 decoupled启发式优先规则性能改进的调度生成机制

基于Transformer结构增强的神经网络架构搜索性能预测器

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计算机学报 2024年第7期47卷 1469-1484页

作者：王继禾吴颖迟恒喆王党辉梅魁志西北工业大学计算机学院西安710129 嵌入式系统集成教育部工程中心西安710129 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室西安710129 西安交通大学人工智能与机器人研究所西安710049

神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对... 详细信息

神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对候选架构进行大量训练,由此带来的计算量占整个NAS的80%以上.为降低计算开销和时间成本,近年来已提出许多基于Transformer的NAS预测器,由于Transformer出色的结构编码能力可以更好地表示拓扑信息,因而得到广泛应用.但是,现有基于Transformer的NAS预测器依然存在三个问题:其一是在预处理阶段,传统的One-hot编码方式描述节点特征的能力较弱,只能区分不同操作节点类型,而难以表达操作的细节特征,如卷积核尺寸等.其二是在编码阶段,Transformer的自注意力机制导致模型结构信息缺失;其三是在评估阶段,现有的Transformer预测器仅使用多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)对前向传播图进行精度预测,忽略了反向传播梯度流对预测精度的影响,因此难以真正拟合NAS评估中的正、反向交替信息流图,导致预测器精度与实际运行精度误差波动极大(10%~90%).为解决上述问题,本文提出了一种基于Transformer结构增强的NAS性能预测方法.首先,在预处理阶段,本文提出了一种超维嵌入方法增加输入数据维度以强化节点操作的参数描述能力,其次,在编码阶段将Transformer编码后的信息与图结构信息共同输人一个图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN),弥补由自注意力机制引起的结构缺失.最后,在性能评估阶段,本文构建了同时包含前向传播和反向传播的全训练图,并将数据集信息、图结构编码与梯度编码共同输入到GCN网络预测器中,使预测结果更贴近模型真实性能.实验结果表明,本方法与目前最先进方法相比,肯德尔相关系数提高了7.45%,训练时间减少了1.55倍。

关键词：预测器 NAS Transformer GCN Embedding

基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法

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北京航空航天大学学报 2024年第8期50卷 2636-2645页

作者：闫晓斌方洋旺彭维仕西安邮电大学计算机学院西安710121 西北工业大学无人系统技术研究院西安710072 武警工程大学装备管理与保障学院西安710086

针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩,提出基于网格划分法的猎物位置定位方法;为提升... 详细信息

针对哈里斯鹰优化算法在求解多目标优化问题时种群多样性差导致算法容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应高斯变异的多目标哈里斯鹰优化算法。为使解决方案更好地向Pareto前沿收缩,提出基于网格划分法的猎物位置定位方法;为提升算法收敛性能,将超出区间的种群个体位置更新为猎物位置;采用自适应高斯变异策略提高算法多样性和Pareto前沿种群粒子的均匀性。仿真结果表明:所提算法在求解多目标优化问题时,与多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)、多目标粒子群算法(MOPSO)、多目标灰狼算法(MOGWO)和多目标哈里斯鹰优化算法(MOHHO)比较,寻优精度增加了8.02%~51.34%,收敛速度增加了16.67%~40.74%,显著提升了所提算法的收敛速度和精度。

关键词：多目标优化群智能哈里斯鹰优化算法高斯变异网格划分

区块链技术采纳成本分摊机制与供应链协调研究

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系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 579-594页

作者：车阿大李芯怡郑本荣西北工业大学管理学院西安710129 华中农业大学经济管理学院武汉430070

互联网的快速发展促进区块链技术在供应链中的广泛应用.区块链技术采纳一方面需要支付高昂的成本,另一方面对供应链运作决策与绩效产生重要影响.本文基于供应链成员合作投入区块链技术的背景,分别考虑比例分摊与Bargaining分摊两类成本... 详细信息

互联网的快速发展促进区块链技术在供应链中的广泛应用.区块链技术采纳一方面需要支付高昂的成本,另一方面对供应链运作决策与绩效产生重要影响.本文基于供应链成员合作投入区块链技术的背景,分别考虑比例分摊与Bargaining分摊两类成本分摊机制,通过建立不同分摊机制下制造商与零售商之间的动态博弈模型,分析了区块链技术采纳成本分摊对供应链均衡决策与利润、消费者剩余和社会福利的影响.研究发现,与无分摊情形相比较,成本分摊可改进制造商与供应链系统收益,并能提高消费者剩余和社会福利;Bargaining分摊机制尽管可实现系统效率最优,但该分摊机制下零售商的利润却低于无分摊情形下的保留利润.此外,运用了收益共享契约,实现了基于区块链的供应链系统的协调.研究结论为企业区块链技术采纳决策、提高区块链技术合作和供应链运作效率提供一定的参考.

关键词：区块链技术采纳比例分摊 Bargaining分摊供应链协调

可再生和传统两类能源互补供能的双目标低碳项目调度

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计算机集成制造系统 2024年

作者：陈良威张静文田宝峰陈志西北工业大学管理学院

依托面向订单设计(ETO)生产方式下的现实场景，从引入可再生能源的新视角，拓展了仅用传统能源供能的项目调度问题。首先，以最小化项目工期和碳排放量为目标函数，构建了包含可再生和传统两类能源互补供能的双目标多模式资源受限项目... 详细信息

依托面向订单设计(ETO)生产方式下的现实场景，从引入可再生能源的新视角，拓展了仅用传统能源供能的项目调度问题。首先，以最小化项目工期和碳排放量为目标函数，构建了包含可再生和传统两类能源互补供能的双目标多模式资源受限项目调度优化模型(RE-MRCPSPM)；其次，提出了依据染色体不同特征进行差异化操作的模因算法，为提高初始种群质量，基于多种优先级规则进行种群初始化，使用改进的相似块顺序交叉策略提升种群多样性，针对迭代过程中所得解的特点设计了分区搜索机制；最后，通过不同规模数值仿真测试，验证了所提算法对求解RE-MRCPSPM问题的有效性以及将可再生能源纳入项目执行过程以减少碳排放的可行性。研究结论表明，将可再生能源作为项目执行过程中的供能来源，以项目工期和碳排放量两个目标形成的Pareto前沿解集合中，两极点的碳排放量平均降低约20%(项目工期最短)和34%(项目工期最长)。另外，求得的Pareto前沿集合为项目经理权衡决策项目工期和碳排放量提供定量化依据。

关键词：可再生能源双能互补项目调度双目标优化模因算法

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多工序制造中的误差流模型及其应用研究进展

计算机集成制造系统 2024年第7期30卷 2251-2269页

作者：孙天宇黄魁东杨富强窦浩丁文宇西北工业大学机电学院陕西西安710072 西北工业大学航空发动机高性能制造工信部重点实验室陕西西安710072

航空发动机结构件、汽车车身等复杂产品通常为多工序制造件,其制造过程中多种误差的产生和累积会对产品质量产生耦合影响,使产品质量控制处于暗箱状态。将误差流理论与精度控制理论、工程数据处理方法相结合,构建对误差的传递、累积、... 详细信息

航空发动机结构件、汽车车身等复杂产品通常为多工序制造件,其制造过程中多种误差的产生和累积会对产品质量产生耦合影响,使产品质量控制处于暗箱状态。将误差流理论与精度控制理论、工程数据处理方法相结合,构建对误差的传递、累积、湮灭进行描述和分析的误差流模型对于多工序制造复杂产品质量控制具有重要意义。因此,总结和归纳了误差流模型的构建方法及其应用研究,提出了多工序制造的误差流模型质量控制总体框架,从小数据驱动的时间序列数学解析模型和大数据驱动的复杂网络统计分析模型两个方面对多工序制造的误差流模型进行了分类综述。最后,展望了误差流模型在高端装备和复杂产品等未来多工序制造领域中的发展趋势。

关键词：复杂产品多工序制造质量控制误差流