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具有恶化效应和学习效应的单机双代理调度问题研究

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具有恶化效应和学习效应的单机双代理调度问题研究

作者：杨新茹沈阳大学

学位级别：硕士

多代理调度是物流生产调度的重要组成部分,本文考虑的问题是多代理调度问题中的单机双代理调度问题。单机多代理调度问题即不同的代理商对应不同的客户需求,这些代理商在一台机器上竞争有限的资源,使得各自的目标值得到满足。在单机双... 详细信息

多代理调度是物流生产调度的重要组成部分,本文考虑的问题是多代理调度问题中的单机双代理调度问题。单机多代理调度问题即不同的代理商对应不同的客户需求,这些代理商在一台机器上竞争有限的资源,使得各自的目标值得到满足。在单机双代理调度问题中,需要设计一个调度方案,以确保在单机环境下,满足一个代理商特定约束条件的同时,实现另一代理商的目标值的最优化。具体而言,这一方案需要确保其中一个代理商的目标值不超过给定的上界,而另一个代理商的目标值则达到最优。本文从钢铁企业的热轧实际生产流程中,提炼出一类工件随加工位置呈一般线性恶化或一般线性学习效应规律,且工件正常加工时长为单位时间的单机双代理调度问题。在该问题中,热轧阶段进入冷轧厂进行冷轧的工件看作A代理,直接销售给顾客的工件看作B代理,寻求一种调度方案在满足A代理商目标值最大完工时间不大于给定上界的约束条件下,以优化B代理商的目标值最小化总加权延误工件数量。在现有的单机双代理调度问题研究中,有将A代理商目标值为最大完工时间,B代理商目标值为加权总误工数的条件结合在一起研究的,但很少有在此基础上加上恶化效应和学习效应的约束条件,文本将以上约束条件结合在一起进行研究。本文针对文中的两个调度问题设计了动态规划算法,并且为了求解B代理商目标函数最优值的上下界,设计了两个时间复杂度各异的算法。在此基础上,结合这些算法,进一步构建了一个完全多项式时间近似方案,使本文研究的单机双代理调度问题在多项式时间内可解。

关键词：单机双代理调度最大完工时间总加权延误工件恶化效应完全多项式时间近似方案

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辽宁省装备制造业绿色转型发展的路径研究

辽宁省装备制造业绿色转型发展的路径研究

作者：王枳骄沈阳大学

学位级别：硕士

我国“十四五”规划基于“双碳”战略目标多次提出绿色转型概念,明确指出要大力发展绿色技术创新,推进重点行业和重要领域的绿色化转型。装备制造业作为工业的基础,是一个国家和地区的经济命脉,是为国民经济发展和国防建设提供技术装备... 详细信息

我国“十四五”规划基于“双碳”战略目标多次提出绿色转型概念,明确指出要大力发展绿色技术创新,推进重点行业和重要领域的绿色化转型。装备制造业作为工业的基础,是一个国家和地区的经济命脉,是为国民经济发展和国防建设提供技术装备的基础性、战略性产业,其发展水平是国家创新能力与国际竞争力的根本。2024年,工信部等七部门联合印发《关于加快推动制造业绿色化发展的指导意见》,提出到2030年,传统产业绿色发展层级整体跃升,绿色发展成为推进新型工业化的坚实基础,到2035年,绿色发展成为新型工业化的普遍形态。辽宁省作为东北老工业基地之一,其装备制造业发展水平对我国经济健康可持续发展至关重要,目前辽宁省的装备制造业绿色发展水平并不高,虽然辽宁省拥有较为完备的工业基础,但是传统的生产模式、陈旧的机器设备、相对落后的技术等方面制约了辽宁省装备制造业在新的世界发展格局下实现绿色转型发展。本文基于已有研究装备制造业转型的文献,分析装备制造业绿色转型的机理,结合辽宁省装备制造业绿色转型发展现状,选取2012-2023年辽宁省装备制造业绿色转型相关历史数据,将系统动力学理论和经济学相关原理结合,以计量方法为基础构建实证分析模型,根据装备制造业绿色转型机理构建经济发展子系统、环境治理子系统、技术研发子系统、能源消费子系统,运用Venism软件在对模型检验成功的基础上进行仿真和模拟预测,根据实证分析结果提出辽宁省装备制造业绿色转型发展的路径选择:环境规制、合理激励和淘汰之路;技术创新、促进新旧动能转换之路;节能减排、实现生产原料绿色化之路;循环经济、变“废料”为“原料”之路,以期为辽宁省装备制造业绿色转型发展的实际决策提供理论和实证依据。

关键词：装备制造业绿色转型技术创新系统动力学

基于在线监测的机器人电弧丝材增材制造及修正研究

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基于在线监测的机器人电弧丝材增材制造及修正研究

作者：贾帅沈阳大学

学位级别：硕士

增材制造技术是制造行业上一项革命性的技术。其中,丝材电弧增材制造技术是堆积材料为金属焊丝、热源为电弧的增材制造技术,本文从实际出发,选择更易于控制熔滴过渡、工程性价比更高的非熔化极钨极气体保护焊(GTAW)完成镍基焊丝的电弧... 详细信息

增材制造技术是制造行业上一项革命性的技术。其中,丝材电弧增材制造技术是堆积材料为金属焊丝、热源为电弧的增材制造技术,本文从实际出发,选择更易于控制熔滴过渡、工程性价比更高的非熔化极钨极气体保护焊(GTAW)完成镍基焊丝的电弧增材制造实验。使用焊接机器人“再现”模式完成电弧增材制造,有着避免人为误差、精准控制轨迹、提高增材效率、提升增材精准度、高灵活性等诸多优势,但与外部环境零交互,焊接过程的自动化和智能化程度有限,不能满足高精度、高质量、高自适应性的作业需求。本文将实验分为三个阶段:第一阶段为焊接增材制造工艺实验,得到电弧增材过程中最佳焊接弧长及其他参数组合;第二阶段为基于焊接机器人程序的增材制造实验,通过示教器编程的方式为电弧增材制造完成基础轨迹规划;第三阶段是基于机器视觉的焊接增材制造实验,以树莓派、摄像头作为机器视觉设备,以PC端作为数据传输平台,通过焊接机器人二次开发功能的使用,将“树莓派—PC端—焊接机器人”融合为一个整体,在增材过程中,焊接机器人从视觉系统得到增材件的高度从而修正机器人位置变量,保证焊接弧长的固定、实现对增材件成形的优化。从实验结果看,摄像头高度识别误差范围在0～1 mm之间,其中有66.7%的误差值在0～0.5 mm之间;使用焊接机器人“再现”模式进行增材制造时,沉积高度在30.2 mm的增材件各点与最高点高度的平均差值为1.27 mm、平均高度重合率为0.959;而使用机器视觉、焊接机器人二次开发完成增材制造的构件沉积高度为68.9 mm(非上限),各点与最高点高度的平均差值为0.65 mm、平均高度重合率为0.986,极大地优化了对增材件的成形,有效地减少了增材件两端塌陷的情况,也使焊接机器人撞枪的风险大大降低。为电弧增材制造向自动化、智能化方向的发展提供了一些参考。

关键词：非熔化极电弧丝材增材焊接机器人二次开发轨迹修正机器视觉

复杂环境下基于融合算法的多AGV的调度和路径规划

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复杂环境下基于融合算法的多AGV的调度和路径规划

作者：刘玉亭沈阳大学

学位级别：硕士

随着大数据、无线通讯等智能技术的深入应用和“中国制造2025”战略的提出,以及“工业4.0”的快速发展,传统制造业面临一场深度的“智能化”革新的浪潮。智能物流成了促进制造企业从传统制造到智能工厂转型的关键技术,AGV因其显著的智... 详细信息

随着大数据、无线通讯等智能技术的深入应用和“中国制造2025”战略的提出,以及“工业4.0”的快速发展,传统制造业面临一场深度的“智能化”革新的浪潮。智能物流成了促进制造企业从传统制造到智能工厂转型的关键技术,AGV因其显著的智能化程度、稳定可靠的操作性能以及优越的适应性,在生产车间与仓储系统的应用中获得了广泛认可。在单AGV不能满足复杂度和柔性程度越来越高的车间发展规模时,多AGV系统的调度、开发和应用变得尤为重要。因此本文主要针对制造车间的多AGV调度和路径规划展开研究,包括多AGV多任务调度、单AGV的路径规划方法、提出多AGV的冲突消解策略、实现最优目标,并建立车间地图和调度路径规划原型系统设计:(1)分析了智能车间AGV领域的发展动态、调度技术和路径规划策略的最新研究进展,同时研究了当前广泛应用的调度启发式规则、启发式算法及路径规划算法。(2)针对多AGV多任务调度问题,建立了以最短路径和最小载重能耗为约束的调度模型,为了解决灰狼优化算法效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种遗传融合改进灰狼优化算法多任务分配策略,引入遗传算法变异中的PMX交叉,提高种群的多样性,增加变邻域搜索保证得到的解的有效性,同时能够避免陷入局部最优。并对实时插单任务的动态调度给出了解决策略。(3)对于单源全局AGV路径规划问题,提出了一种融合粒子群改进的灰狼优化算法,融合粒子群算法位置更新策略更新灰狼个体的位置信息,从而避免后期陷入局部最优,加入Tent混沌映射,改进收敛因子和动态权重因子,比经典算法仿真对比,路径转点次数更少,寻优能力更强,且速度更快。(4)针对多AGV路径规划中的冲突碰撞问题,分析了常见的冲突类型并根据其特点分类,对不同的冲突类型进行时间窗分析,将优先级和时间窗法相结合,对各类冲突提出了消解策略,通过仿真实验,验证了冲突消解策略的有效性。(5)为了使本文提出的方法策略更好的应用于实际,对此进行调度和路径规划系统设计。使用C++、Qt 5.9.3、My SQL开发工具,设计了集调度和路径规划于一体的系统,实现任务管理、设备管理、路径规划管理、地图和人员管理的可视化。以上研究,提高了制造车间的物流运输效率,对其调度和路径规划提供了理论支撑和技术参考。

关键词：自动引导车任务分配避障策略系统设计灰狼优化算法

连续重整装置汽包系统蒸汽换热管泄漏原因分析

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炼油技术与工程 2024年第2期54卷 56-60页

作者：王睿中国石化扬子石油化工有限公司芳烃厂江苏省南京市210048

中国石化扬子石油化工有限公司2号连续重整装置采用国产超低压顺流连续重整技术,在生产运行过程中,加热炉对流段汽包系统蒸汽换热管出现泄漏现象,装置被迫停工检修。对失效换热管开展了穿孔分析、材质化学成分分析、能谱分析等研究。通... 详细信息

中国石化扬子石油化工有限公司2号连续重整装置采用国产超低压顺流连续重整技术,在生产运行过程中,加热炉对流段汽包系统蒸汽换热管出现泄漏现象,装置被迫停工检修。对失效换热管开展了穿孔分析、材质化学成分分析、能谱分析等研究。通过穿孔分析判断:腐蚀穿孔在内壁产生并向外壁扩展。通过能谱分析和X射线衍射分析得知:换热管内壁垢样的腐蚀产物主要是Fe_(2)O_(3)和Fe_(3)O_(4),结合除氧水的氧含量数据,判断换热管存在氧腐蚀。对垢样进行清洗得知:沉积物质量浓度超过600 g/m^(3),垢污沉积量超标。综合判断泄漏原因:汽包系统换热管在氧腐蚀与垢下腐蚀的综合作用下,发生了由管内向管外扩展的腐蚀穿孔。针对泄漏原因,从水质监控、停炉保护、定期抽检等方面提出了预防措施。

关键词：连续重整汽包系统蒸汽换热管泄漏垢样分析氧腐蚀垢下腐蚀

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改进候鸟迁徙算法的车间布局优化

机械设计与制造 2024年第5期399卷 369-374页

作者：张思奇于登辉郑一明李冠洋沈阳建筑大学交通工程学院辽宁沈阳110168

车间布局不合理导致设备之间的物流混乱,造成不必要的浪费,通过优化数学模型以及采用改进的候鸟迁徙算法可以有效地解决相关问题。在候鸟迁徙算法基础上,优化了编码解码过程引入修复优化算子来处理不可行解同时改进了种群更新方式,增强... 详细信息

车间布局不合理导致设备之间的物流混乱,造成不必要的浪费,通过优化数学模型以及采用改进的候鸟迁徙算法可以有效地解决相关问题。在候鸟迁徙算法基础上,优化了编码解码过程引入修复优化算子来处理不可行解同时改进了种群更新方式,增强了算法全局搜索以及局部搜索的能力,可以有效地避免陷入局部最优解。试验结果表明:最终布局方案较传统粒子群算法求解所得方案更优,极大提高了车间的运输效率,减少了物流和非物流作业区之间的相互干扰。

关键词：车间布局候鸟迁徙算法粒子群算法多目标模型

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X线管高压电源打火自恢复保护电路研究

核电子学与探测技术 2024年第1期44卷 159-166页

作者：申子钺孟德川马跃江龙涛王二虎武浩楠邓玉福沈阳师范大学物理科学与技术学院沈阳110034 辽宁省射线仪器仪表专业技术创新中心沈阳110034 沈阳师范大学实验教学中心沈阳110034

X线管在生产制造和使用过程中,一般处于高压加载的工作条件下,经常会出现打火放电现象。结合模糊PID控制技术和触发定时电路设计了一种高压电源打火自恢复保护电路。当X射线源控制系统接收到打火放电信号脉冲时,能自动降低高压电源输出... 详细信息

X线管在生产制造和使用过程中,一般处于高压加载的工作条件下,经常会出现打火放电现象。结合模糊PID控制技术和触发定时电路设计了一种高压电源打火自恢复保护电路。当X射线源控制系统接收到打火放电信号脉冲时,能自动降低高压电源输出至预设的安全值并保持此功率锁定状态,直至打火结束后恢复输出。X线管检测老练平台应用实验表明,在非必须关断、重启的情况下,该电路可显著提升X线管高压电源的动态性能,提高X线管老练工艺效率,保护设备安全,同时也可适用于各类X光机高压电源设计应用场合。

关键词：模糊PID 打火保护 X射线管自恢复

耐低温复合菌剂强化人工湿地对污水处理厂尾水的研究

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耐低温复合菌剂强化人工湿地对污水处理厂尾水的研究

作者：王子洋沈阳大学

学位级别：硕士

基于多信息融合和深度学习的滚动轴承健康管理研究

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基于多信息融合和深度学习的滚动轴承健康管理研究

作者：周连弘沈阳大学

学位级别：硕士

近年来,随着智能制造战略的大力推广,机械设备在石油化工和航空航天领域的广泛应用,滚动轴承作为工业设备中重要的零部件,被誉为“工业的关节”,在长时间的运行状态下,极易发生故障或损坏,其安全稳定运行是机械设备性能的重要保障。国... 详细信息

近年来,随着智能制造战略的大力推广,机械设备在石油化工和航空航天领域的广泛应用,滚动轴承作为工业设备中重要的零部件,被誉为“工业的关节”,在长时间的运行状态下,极易发生故障或损坏,其安全稳定运行是机械设备性能的重要保障。国务院印发的《中国制造2025》特别强调设备健康维护技术的发展,滚动轴承的健康管理(Prognostic and Health Management,PHM)是目前众多学者研究的热点课题,准确的预测可以为机械设备检修提供重要依据。而在工业信息化和大数据化的发展下,深度学习可以利用其强大的学习能力对数据样本进行分析和处理。本文主要围绕滚动轴承的振动信号进行多信息特征指标提取,通过多信息融合特征的提取和不同的深度学习网络模型实现滚动轴承的健康管理研究,主要研究内容如下:(1)针对轴承运行状态特征难以表征的问题,提取振动信号的多熵指标特征,以提高特征提取的准确性。利用去噪自编码器(Denoising Autoencoder,DAE)强大的特征提取和降维能力,提出一种基于多信息熵融合和DAE的滚动轴承运行状态监测方法,解决了单一特征指标信息表征不明显和特征筛选过程中遗漏信息的问题。利用Bray-Curtis距离构建滚动轴承运行过程中的健康指标(Health Index,HI),考虑到失效阈值选取不准确的问题,将HI的均方根值跳变时刻视为失效时刻构建失效阈值,通过试验验证提出方法的有效性。(2)针对传统剩余寿命预测(Remaining Useful Life,RUL)模型中存在预测精度低、鲁棒性和泛化性较差的问题,提出了一种融合卷积自编码器(Convolutional Autoencode,CAE)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory Network,BiLSTM)的滚动轴承剩余寿命预测模型,进一步提升模型的数据捕捉和预测能力。由于卷积操作的引入使得CAE具有权重共享的特性,因此降低了模型的复杂度。通过模型训练挖掘数据内在信息的特性,增强模型对重要信息的关注程度,最后利用指数加权移动平均法对预测数据进行降噪处理,试验结果表明所提出的无监督算法可以实现大部分数据集的剩余寿命预测。(3)为解决滚动轴承故障诊断中分类准确率低的问题,再次应用多信息融合思想对振动信号进行多信息融合特征提取,提出改进多熵融合矩阵和多尺度卷积神经网络(Multi-scale Convolutional Neural Network,MSCNN)的滚动轴承故障诊断方法。采用自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)获得原始信号的多个模态分量,提取其多信息熵特征,构建多熵特征矩阵,通过在卷积神经网络上添加并行的不同尺寸卷积核的方式,构建故障诊断模型。试验结果表明,相较于单一熵等故障诊断方法,诊断准确率和分类能力都有显著提高,且运行时间更短,显著提高了诊断的准确性和鲁棒性。

关键词：滚动轴承健康管理多信息融合深度学习熵特征