摘要：针对传统生产方式存在的管理成本大,生产效率低的问题,为实现智能化生产,设计了基于数字孪生技术的生产线全生命周期管理应用框架。首先基于物理生产线的多元数据,通过建模技术构建了生产线数字孪生模型,分别从生产线的规划阶段、调试阶段、运行阶段,为物理实体生产线提供仿真预演分析、连通调试、生产状态监控、数据可视化等服务。通过孪生模型对实际生产线的规划到运行阶段进行指导和改进,使企业生产线平衡率提高了6.84%,年产量增加了792件,结果表明该方法有效。

摘要：针对新能源汽车变速器换挡机构装配线大量的轴承压装需求,分析了变速器换挡机构的装配工艺及对压装机的要求,引入并联机构,设计了并联智能轴承压装机的结构。分析了压装机工作空间,进行运动学模型仿真,计算压装机的位置反解;完成压装机各关键部件的结构设计。采用机器视觉自动识别被压装零件,给出压装识别系统的方案,并采用Matlab实现图像处理。该轴承压装系统具有快速、高效的特点,可有效提高生产线轴承压装的效率。

摘要：针对需求扰动作用下的供应链库存系统,设计了一种改进型滑模控制器与扰动观测器相结合的供应链库存系统优化模型。基于供应链系统产品运营逻辑关系建立了三级网状供应链系统的动态库存模型;设计了基于自适应指数趋近律的改进型滑模控制器和扰动观测器相结合的优化模型。在保证系统稳定的前提下,该优化模型能抑制需求扰动对供应链库存系统的影响。仿真对比实验验证了优化模型的有效性。

摘要：薄壁件由于结构复杂刚性差且精度要求高,薄壁件装配主要由人工完成。存在自动化程度低、产品良率低、效率差、严重依赖工人的技术水平的问题。为了提高产品质量和生产效率,急需采用自动化装配设备。薄壁件的装配单元需要根据在线测量数据分类匹配装配,采用传统的工业机器人,占用较大的工作空间,并联机器人结构柔性,占用空间小,本文设计提出一种薄壁件自动化分拣装配单元设计方案,来代替传统人工分拣与装配的生产方式。首先根据薄壁件分类装配功能需求,设计了并联结构,建立了并联结构的动力学模型和运动学模型;分析了并联结构快速运动时速度及加速度的变化规律,3条主动臂和中间支链的角度数据曲线变化平稳,没有发生突变,角速度和角加速度相对平稳,保证了测量相机工作精度,并联机构的稳定性满足设计要求;动平台的位移曲线与预定轨迹重合,结果显示所设计的机构可以满足功能要求。该结构工作空间小,可以实现薄壁件装配的自动化,保证了产品的质量。

摘要：为实现少量故障数据样本下五轴联动数控机床精确的可靠性评估,通过对贝叶斯估计方法进行研究,设计实现数控机床可靠性建模。该方法首先设定威布尔模型参数服从伽玛分布,为解决无先验信息问题,引入两层贝叶斯方法。为解决积分求解后验分布计算困难问题,使用MCMC方法计算模型参数估计值,最终建立起威布尔模型。引用某机床一年的历史故障数据,使用所设计方法与最小二乘法实现建模,用拟合优度检验将两个方法结果进行比较判断出所设计方法具有可行性。最后依据建立的可靠性模型对机床进行可靠性评估。

摘要：针对钢材采用钢带的打捆包装设计了打捆头内部新型锁扣机构,该种锁扣机构采用免扣式做扣方法,机构的运动方式与市面上常见的打捆头锁扣机构大不相同。该机构采用上模下降冲压,两侧下模底座受到上模挤压旋转,配合上模完成做扣切断,同时设计新型免扣式锁扣与之匹配。对新型锁扣和打捆头锁扣机构中受力较大零件进行有限元分析保证强度。此锁扣机构可对上下两层捆带进行对齐,同时避免国外免扣式专利。

摘要：燃气轮机转子系统作为燃气轮机关键部件,由于难以获取敏感故障特征导致故障诊断精度不高,影响设备的安全服役。针对以上问题,提出一种改进深度Q网络(DQN)深度强化学习燃气轮机转子系统故障诊断方法。首先,以采集的一维工况原始振动信号为输入,该DQN模型的环境状态采用故障样本集组成,转子故障类型为当前模型输入的动作集合;然后,DQN模型的智能体使用一维宽卷积神经网络(WDCNN)拟合得到Q网络,并使用ε-贪婪策略做出决策动作,反馈奖励和下一状态并存储到经验池内;智能体内采用时间差分误差(TD-error)优先经验回放,使得算法更加稳定和训练收敛;智能体与环境不断交互决策出最大奖励,输出最优策略故障诊断结果。将该模型应用于西储大学轴承数据集与燃气轮机试车台数据集中,分别达到99.2%与98.7%的准确率,可以用于快速有效地进行故障诊断。结果表明该改进DQN模型具有较高的故障诊断准确性与通用性。

摘要：介绍了钢卷精整包装物流系统及其仿真优化的意义,通过实际车间建立物流仿真模型,根据模型仿真结果提出改进措施,并根据改进措施进行二次模拟仿真并进行系统优化,为钢卷精整包装物流系统的改进提供参考。

摘要：气流激振故障是燃汽轮机由于工作介质引发的常见故障,针对某型燃气轮机气流激振故障,建立峰值保持降采样算法和粒子群算法优化的深度置信网络故障诊断模型。使用峰值保持降采样法对振动数据进行缩减,并以之作为深度置信神经网络的输入,降低模型训练时间,同时采取粒子群算法对深度置信网络结构参数寻优,搜索诊断性能最好的深度置信模型所对应的网络结构参数。实例结果表明,优化后的模型不仅降低模型训练时间,实现网络结构参数智能寻优,还有效实现燃气轮机气流激振故障诊断,测试准确率约为99.8%。

摘要：对钢卷自动打捆机的功能进行分析,根据钢卷自动打捆机的结构,设计基于PLC的全自动钢卷打捆机自动控制系统,设计系统主控流程图和自动打捆模式控制流程图,实现对全自动钢卷打捆机的整机控制。并采用S7-PLCsim对设计的控制系统进行仿真测试,结果表明所设计的控制系统达到技术要求。