摘要：半导体晶圆在国防、光电器件等领域有广泛应用,针对晶圆检测过程中由于电阻率分布不均匀导致的精度低等问题,提出研制一种完全国产化四探针晶圆检测装置,并对其探针压力对电阻率的影响展开研究。首先,引入探针压力为变量,构建基于开尔文的垂直四探针载流子扩散流密度模型;其次,对整机进行设计,采用LK-G5000激光传感器检测导轨和转台的运动精度验证检测平台精度;最后,通过标定最佳压入深度区间段的压电与压入深度之间的关系后验证检测装置性能。实验结果表明,在(23±1)℃,湿度55%RH下,探针预热后针温稳定时电阻率分布稳定、均匀,其电阻率均值误差稳定在3.397%,标准偏差在2.865%,达到检测指标。

摘要：针对车间峰值功率受限约束下的柔性作业车间调度面临的作业周期增加、机器负荷增大的问题，建立以最小化最大完工时间和最小化机器最大负载为优化目标、考虑车间峰值功率约束的柔性作业车间调度问题(PPCFJSP)模型。为更好地调度决策，首先将该问题转化为马尔可夫决策过程，基于此设计了一个结合离线训练与在线调度的用于求解PPCFJSP的调度框架。然后设计了一种基于优先级经验重放的双重决斗深度Q网络(D3QNPER)算法，并设计了一种引入噪声的ε-贪婪递减策略，提高了算法收敛速度，进一步提高了求解能力和求解结果的稳定性。最后开展实验与算法对比研究，验证了模型和算法的有效性。

摘要：为实现工艺设计过程中对产品设计数据的有效重用,提出了一种切削体分解组合策略。该策略利用对切削体的分解组合,向工艺设计提供所需的基本工艺路线、工艺模型、尺寸公差等工艺数据。为生成符合工艺要求的切削特征,阐述了切削体分解算法和分割面的生成方法;研究了几何约束、工艺约束下的分割面分解优先级确定规则;探讨了单元切削体组合条件和优先组合策略。通过实例阐述了该策略下的工艺设计过程,验证了该策略的可行性和有效性。

摘要：指出基于通用PC的数控技术存在系统资源与需求不匹配、操作系统不适应于实时控制、系统的核心硬软件不具有自主知识产权等问题,认为嵌入式技术是网络数控技术与系统未来发展的方向之一。提出一种基于嵌入式技术的网络数控系统硬件和软件体系,开发与仿真环境。硬件结构由显示及输入装置、嵌入式数控单元、嵌入式可编程序逻辑控制器、嵌入式伺服控制模块、高速现场总线和以太网共同组成,软件体系结构由控制与运算软件、组态软件模块、嵌入式操作系统、辅助设计系统和控制仿真系统组成,能够实现基于通用PC数控系统的所有功能。规划了嵌入式网络数控软件自动生成与辅助开发过程,以及嵌入式可编程序逻辑控制器辅助开发与软件生成过程。提出嵌入式新型网络数控系统中央数控单元硬件实现方案,搭建起中央数控单元先进精简指令集处理器和数字信号处理器的软件架构。基于嵌入式技术的网络数控系统的最大特点是中央数字控制单元不再是一个通用的计算机系统,而是一个嵌入式计算机系统,不但运算能力强、结构灵活和成本低廉,而且具有通用性强、可组合、易扩展、可伸缩和开放性等特点。

摘要：为了研究柔性作业车间周期性再调度对生产稳定性和效率的影响,通过模拟随机工件到达的生产环境,运用周期性再调度的调度策略,将各个工件依次划入对应的调度区间,以效率和稳定性为目标,设计了一种基于Pareto概念的多目标差分进化算法对每个调度区间的工件进行调度优化,并从获得的非支配解集中采用决策策略选出一个调度方案作为实际调度加工方案。通过研究不同的再调度周期下与完工时间、总拖期、总效率和总稳定性之间的相互影响关系,有效地指导了实际生产实践。

摘要：为了实现变刚度驱动软体手的精确抓取,设计了一款结构解耦型的变刚度驱动(变刚度与变形驱动)软体手指。建立了软体手指的指尖力模型,并计算了手指指尖力,将实验测试的手指指尖力数据与计算结果进行比较,证明了手指指尖力模型在一定精度范围内能够预测手指的抓握行为。基于软体手指的指尖力模型对软体手的结构尺寸进行设计,并根据设计的软体手进一步研究指腹的抓握能力,通过仿真与实验的相互印证得到了软体手指腹抓取的抓握力模型。仿真和实验结果表明,软体手的抓握能力与手指的刚度、变形驱动能力以及软体手的抓握形态有关。

摘要：为了将可变批次的调度策略应用于生产,以提高大规模柔性作业车间的生产效率和设备利用率,针对柔性作业车间可变子批问题的特点,建立了以最小化完成时间和最小化批次数目为优化目标的多目标柔性作业车间调度模型和析取图模型,提出一种改进的候鸟算法求解该问题。算法设计了精英分批和可行邻域结构两种策略用于提高算法的搜索效率。通过对比实验验证了可变批次划分策略的优势和所提算法的有效性。

摘要：针对卷积神经网络(CNN)用于滚动轴承故障诊断时,训练次数比较多,网络结构不容易确定等问题,设计了一种基于混合蛙跳(SFLA)优化CNN的算法(SFLA-CNN),以及基于该算法的滚动轴承故障诊断模型。该模型利用SFLA强大的全局寻优能力和局部深度搜索能力来优化CNN结构,随后运用具有最优结构的CNN模型直接从原始振动信号中提取低维故障特征,并将其输入到Softmax分类器中进行故障识别。与BP神经网络、CNN等方法对比分析,试验结果表明,SFLA-CNN算法具有更高的准确率以及更少的训练次数。

摘要：针对多目标绿色柔性作业车间调度问题(MGFJSP)的特点,提出从碳排放量、噪声和废弃物这3个指标来综合评定环境污染程度,建立了以最小化最大完成时间和环境污染程度为优化目标的MGFJSP模型,并提出了一种改进的人工蜂群算法来求解该模型。算法的具体改进包括:设计了一种三维向量的编码和对应解码方案,在跟随蜂搜索阶段引入一种有效的动态邻域搜索操作来提高算法的局部搜索能力,在侦查蜂阶段提出产生新食物源的策略用于增加种群的多样性。最后进行了实验研究与算法对比,以验证所建模型和所提算法的有效性。

摘要：传统机器人采用厚实的结构来保证其具有足够的刚度,以减小机器人的结构振动,但是这种"粗笨"结构的机器人存在高能耗、适应性差等问题。为了提高机器人的节能性,要对机器人的结构进行轻量化设计,但轻量化设计又会导致其柔性结构振动,这就需要对机器人进行动态控制,以提高其动态刚度来减小结构振动。另外,能感知人协作意图、适应环境与目标变化的机器人因具有柔顺结构而适应性能良好,也存在柔性结构振动的可能。因此,利用柔性结构带来轻量节能与适应能力的前提是减小柔性结构振动,这需要研究柔性结构的动态控制,这些动态控制的力学基础都是刚柔耦合动力学。