摘要：针对加工时间具有随机特性的Job shop调度问题,提出基于分布估计算法的混合算法.为增强分布估计算法的种群多样性,定义了父代工序继承率并设计一种可保留父代个体优良结构特征的重组方法,该方法在继承父代个体优良结构特征的同时避免了非法解的产生.在个体选择评价阶段,采用最优计算量分配策略为每个个体分配模拟量以提高个体评价的精确性.仿真算例表明了所提出算法的有效性和鲁棒性.

摘要：提出一种混合分布估计算法用于求解具有随机工时的Job shop调度问题。建立随机Job shop调度问题(Stochastic Job shop scheduling problem,SJSSP)数学模型并给出随机期望值模型的评价方法。为提高种群多样性,将(μ+λ)-进化策略(Evolutionary strategy,ES)的重组、变异过程引入分布估计算法(Estimation of distribution algorithm,EDA),构造一种混合分布估计算法,ES-EDA。根据所采用的基于工序的编码方式,对父代工序继承率的概念进行了定义,并为重组过程设计基于父代工序继承率的个体重组方法,该方法不仅能使子代有效继承父代的优良特征,同时可避免非法解的产生。在标准算例FT06、FT10、FT20的基础上构造加工时间随机的3组算例,并选择文献中的5种算法作为混合分布估计算法的对比算法,仿真试验结果表明混合分布估计算法在优化性能方面具有明显优势。

摘要：针对这类扰动的不确定性,对材料短缺发生时刻、持续时间、引起的拖期惩罚等采用模糊变量表示,建立了基于模糊规则的预测—反应式调度数学模型,提出了基于模糊规则的Job-Shop调度决策机制;同时考虑调度计划的有效性和稳定性指标,提出了一种离线鲁棒优化与在线调度调整相融合的预测—反应式调度方法。预测调度和反应式调度的求解均采用遗传算法。通过三组不同规模的仿真实验证明了该模型和方法的可行性。

摘要：为实现用单色印刷机进行多色套印的在线误差自动调整,以平型网版印刷机为研究对象,提出一种适用于单机套印的基于机器视觉的套印标记设计方案,具体分析了该套印标记的识别过程,采用图像处理的方法对标记进行预处理,并阐述图像关键点坐标的求取方法。为该视觉套印系统提供准确的调节参数,为伺服电机闭环控制系统的工作提供准确的驱动信号。

摘要：为提高平型丝网印刷机单机套印的精度和效率,本课题提出将机器视觉系统应用于自动套准。根据丝网印刷工艺需求,提出了一套完整的单机自动套准系统实现方案,详细分析了系统的工作原理。此外对套印标记重新进行了设计,并对套印误差测量过程的关键技术进行了分析和验证。最后,对自动套准系统的应用前景和需要解决的问题进行了讨论。

摘要：应用FDS建立地铁列车车厢模型,设定火灾场景,基于实际情况设定车厢内主要可燃物及其燃烧性能参数,模拟地铁车厢火灾发展情况、温度分布及热释放速率。模拟结果认为,单节列车静止于隧道时,地铁列车火灾峰值温度出现在车厢中部,约972℃,峰值热释放速率约8.8 MW。研究成果可为隧道事故通风与火灾烟气控制研究提供参考。