拖拉机箱体类零件数控加工优化 —基于UG软件和遗传算法

为了提高拖拉机箱体类零部件的设计和加工效率,将UG软件一体化建模和加工仿真技术引入到了零部件的设计加工过程中,并利用遗传算法对加工工序进行优化,从而得到合理的加工工艺路线,提高拖拉机复杂零部件的加工效果。为了验证该方法的可行性,以拖拉机箱体盖板零部件的加工为例,对零件进行了建模和数控加工仿真。由仿真计算结果可以看出:采用遗传算法优化后可以明显提高零部件的加工效率,对于加工路线和工艺的优化具有重要的作用。     

动态作业车间调度知识推理方法研究

现代制造模式下,静态不变的调度方案已经无法适应多变的作业车间环境。研究了动态作业车间环境下的调度规则选择方法,运用遗传算法获取车间制造系统中生产调度数据中的静态调度问题的最优解,分析解的甘特图获得BP人工神经网络的生产状态参数输入和调度规则输出样本,训练样本获得的非线性网络关系指导动态车间条件下调度规则的选择。     

基于数字孪生的拖拉机混流装配智能排产仿真评价

车间排产对提高车间的效率至关重要,智能排产可以极大提高加工的自动化和智能化水平。但传统生产过程中大多采用固定的工时数据进行产线作业时间估算,而拖拉机混流装配以工人作业为主,工人作业时间不固定甚至存在较大差异。为满足智能排产要求,提出通过数字孪生车间对生产计划进行仿真评价以增强与实际车间的交互与反馈。搭建与现场拖拉机装配线一致的数字孪生三维模型场景及人机交互界面,根据MES系统中的过点信息实现装配线模型实时驱动,建立了一个拓展性强、可灵活复用的数字孪生系统。分析了生产计划评价指标,提出通过生产计划管理系统与孪生装配线的交互反馈,实现对基于数字孪生装配线的生产计划仿真运行及评价。通过数字孪生装配线采集到的实际工时仿真运行生产计划,可以得到优化后的生产计划。将低产、正常和高产月份各5d内的实际生产计划与本系统生成的计划进行对比,结果表明本系统仿真评价后得到的生产计划更优越。     

基于云技术和Inventor的拖拉机机构运动分析仿真

在拖拉机零件和机构的设计优化过程中,为了提高设计效率、降低设计成本,引入了Inventor设计仿真软件,并提出了基于云技术的协同设计和仿真方法。在机械零件的三维建模和装配与仿真过程中,采用遗传算法对任务的协同化分配和资源的调度进行了优化,提高了设计和仿真计算的效率。以拖拉机运动机构的建模和仿真为例,采用云平台的Inventor软件模块建立了机构的三维模型和装配体,调用云计算资源通过仿真计算得到了机构的位移随时间变化曲线,并将计算效率和传统的计算平台进行了对比,验证了云技术在计算速度和存储能力上的优越性。     

基于遗传算法的车身装配顺序优化

车身装配是汽车制造过程的最后环节,装配顺序是影响汽车制造质量的重要因素之一.在虚拟装配基础上,利用基于遗传算法的装配顺序优化方法,通过编程来实现车身装配顺序的生成、评价与优化.实例分析结果验证了遗传算法的可行性与有效性,遗传算法对车身装配顺序优化具有重要意义.     

柔性作业车间中机床与自动导引车在线调度方法

针对柔性作业车间中机床与自动导引车同时调度问题,提出了在线调度算法,将调度问题分解成机床选择和自动导引车调度两个子问题求解;首先针对机床选择子问题,根据问题规模分别采用穷举法和小生境遗传算法求解,目标是最小化机床最大负荷,平衡各机床负荷以及最小化搬运系统负荷;在小生境遗传算法设计过程中,采用邻域搜索以提高遗传算法的收敛速度;采用基于海明距离的小生境淘汰运算以保持种群多样性.然后针对自动导引车调度子问题,提出了一种启发式调度算法.为避免作业车间出现死锁,采用基于剩余容量的死锁避免规则.最后通过仿真实验验证了所提算法是可行的.     

基于UG的拖拉机复杂壳体零件数据加工仿真研究

为了提高拖拉机箱壳体类零部件的设计和加工效率,将UG软件引入到了零部件数字化设计和加工过程中,利用UG软件的建模和数据加工仿真模拟功能,对箱体零部件加工工艺和路线进行了优化设计。为了验证方法的可行性,以拖拉机箱体零部件的建模和数控铣削加工仿真为例,对加工工艺路线智能化优化前后的加工轨迹进行了对比,并取多组不同的零部件进行了验证。由对比结果可以看出:采用智能化优化后,加工过程总的走刀轨迹距离要比优化前的小,从而有效提高了拖拉机箱壳体类零件的铣削加工效率。     

激素调节机制IAGA在作业车间调度中的应用

针对离散型生产作业中的车间调度问题,以最大流程时间最小化为目标,将基于激素调节机制的改进型自适应遗传算法应用其中。该算法具有有效避免近亲繁殖、无需复制操作、有效克服早熟现象和进化缓慢问题等特点。算法采用基于工序的编码方式,并在调度实例应用中取得满意效果。仿真结果表明:该算法大幅度减少了调度方案生成时间,优化了调度方案,缩减了最小化完工时间,能够有效、高质量地解决作业车间调度问题。     

拖拉机作业载荷数据平台设计与旋耕作业质量预测

针对拖拉机田间试验数据不足、机组作业质量无法实时评估与准确预测的问题,设计了涵盖多参数、多工况的车载测试终端,构建了全国范围的田间作业试验拖拉机作业载荷数据平台系统,以获取拖拉机各关键零部件的田间作业载荷数据。在此基础上,研究了准确预测、评价拖拉机田间旋耕作业质量的智能算法,为产品研发、性能预测以及作业评估提供全面的基础数据与可靠的预测结果。基于农业大数据,融合BP神经网络与遗传算法对数据平台基础作业载荷进行分类挖掘,预测评价了拖拉机田间旋耕作业质量,结果表明,基于遗传算法的神经网络预测精度高达96.77%,均方根误差(RMSE)小于0.01,说明拖拉机作业载荷数据平台的基于遗传算法的神经网络预测模型可准确预测评价拖拉机田间旋耕工况的作业质量。     

基于大数据与信息技术的拖拉机零部件供应链

为了提高拖拉机零部件供应链管理的水平,提高零部件的管理效率,在供应链管理研究过程中引入了大数据和信息化技术,并在数据分析和处理时采用遗传算法进行优化,确定合理的供应商数据评价函数,提高供应链管理的智能化水平。以拖拉机零部件的供应链管理为例,对比了采用和不采用大数据信息化技术产品的交付时间,结果发现:采用大数据信息化技术可以明显缩短产品的交付时间,提高供应链的管理效率。     

激素调节机制IAGA在作业车间调度中的应用

针对离散型生产作业中的车间调度问题,以最大流程时间最小化为目标,将基于激素调节机制的改进型自适应遗传算法应用其中。该算法具有有效避免近亲繁殖、无需复制操作、有效克服早熟现象和进化缓慢问题等特点。算法采用基于工序的编码方式,并在调度实例应用中取得满意效果。仿真结果表明：该算法大幅度减少了调度方案生成时间,优化了调度方案,缩减了最小化完工时间,能够有效、高质量地解决作业车间调度问题。     

基于遗传算法的工艺路线生成及优

针对计算机辅助工艺规划中的工艺路线的决策问题,通过实例介绍了一种基于遗传算法的工艺路线优化算法.首先将被加工零件划分为若干特征元,采用反向设计法生成每个特征元的加工工序序列;根据特征元之间的约束关系,确定特征元的优先加工关系并建立优化目标函数;设计了校验程序以保证染色体的有效性;在目标函数的基础上建立了适应度函数;设计了染色体的复制、交换和突变算法,然后利用遗传算法对工艺路线进行优化.最后通过实例验证了该算法的可行性和有效性.     

基于混合粒子群算法的多目标柔性Job-Shop调度方法

针对经典Job-Shop调度问题的局限性,提出了以时间、成本、质量三者综合为优化目标,具有柔性Job-Shop车间调度的优化模型.给出了优化目标的计算方法,并设计了混合粒子群算法,给出了使用此算法求解模型的具体实现过程.模型采用工序能力指数对质量目标进行量化,并采用综合评判线性加权模型解决柔性Job-Shop算法的权重选择问题,使决策者能够根据实际情况选择优化目标的偏好解.通过一个车间调度问题的实例验证了此调度模型和算法的有效性.     

运用有限元仿真的拖拉机座椅舒适性优化方法

旨在针对中国男性人体数据,对拖拉机座椅进行合理的形态设计,优化现有拖拉机座椅的舒适性。重点研究了驾驶人员在正常驾驶姿势下使用的拖拉机座椅的舒适性设计方法,通过建立符合中国男性人体数据的仿真人体模型以及常规拖拉机座椅的简化模型,然后利用Ansys仿真分析得出人体—座椅压力分布图,总结探索出舒适性拖拉机座椅的造型设计方案,并建立出拖拉机座椅优化方案的pro/E的三维模型。该方法为拖拉机驾驶座椅舒适性设计提供了一定的参考。     

基于粗糙集理论的数据挖掘技术在农业方面应用

数据挖掘技术在农业领域中有着广阔的应用前景,在处理农业领域积累的大量农业数据信息中起着非常重要的作用。为此,以在绿豆病虫害发生与预测方面应用为例,选择运用粗糙集的有关理论,通过数据分析及预处理对基于数据元表示的数据进行挖掘处理,为今后的农业专家系统提供一个可共享的和交互的知识库。     

拖拉机复杂曲面零部件数控加工刀位轨迹优化

拖拉机回转体曲面零件属于复杂的加工零件,在数控加工过程中由于编程的不同会导致加工工序和工艺等存在较大的差异,合理的刀位轨迹编程可以有效地提高数控机床的加工效率和加工精度。为此,将曲线拟合算法引入到了刀位轨迹优化过程中,并根据刀具加工步长和加工误差对刀位轨迹进行了密化插值优化,得到了加工精度较高的刀位算法。为了验证方案的可行性,对拖拉机犁耕装置的附加叶轮进行了结构分析,并成功提取了关键的曲面曲线型值点;然后,利用曲线拟合的方法得到了加工路线形状,对刀位轨迹坐标进行了提取,通过密化插值最后实现了刀位轨迹的优化。同时,利用UG软件生成了刀位轨迹,从而验证了刀位轨迹优化方案是可行的。     

基于BP网络的泵站优化调度

利用BP神经网络模拟水泵动力特性,在此基础上,依据泵站优化调度特点,建立优化调度数学模型,采用遗传算法对某泵站运行方案进行寻优,确定不同时段下的机组开机台数、流量以及叶片角度等操作数据,得出耗能小、操作方便的运行方案。     

基于遗传算法的汽车底盘生产线调度优化模型研究

底盘作为汽车的重要组成部分,其生产线的调度对整个汽车生产流程的效率和质量至关重要。然而,汽车底盘生产线调度面临着复杂的制造难题,如生产工艺复杂、生产时间不确定以及订单变化频繁等。该文以汽车底盘生产线调度优化为研究对象,通过分析目前汽车底盘生产线制造的难点,提出基于遗传算法下汽车底盘生产线调度优化模型,通过将遗传算法引入底盘生产线调度优化中,可以在考虑生产线复杂约束条件的同时,寻找到最优调度方案。通过优化调度方案,实现生产线的柔性化和智能化,有望为汽车制造企业提高生产效率、适应市场需求提供有力的支持和指导。     

生产与延期成本最小为目标的车间资源优化配置研究

针对作业车间的离散制造环境,以加工与延期成本最小为目标,提出一种资源配置调整问题的优化分析方法.首先根据作业车间的物料流与作业流,构建了生产过程仿真模型,对资源配置方案的调整效果作出评价.进而将生产仿真分析方法与改进的模拟退火方法相结合,设计了求解算法,实现对工作中心资源配置量与产品工艺路线(即资源结构与使用方式)的联合优化调整.算法以关键生产路径分析指导邻域方案搜索与选择,加快了收敛速度,比传统的随机邻域搜索方法具有更好的求解效率与质量,更适合于大规模资源配置问题的建模求解.     

水库短期优化调度改进选择算子的遗传算法应用研究

针对传统遗传算法寻优能力差、易出现早熟的问题,对遗传算法的选择算子进行了改进,提出了对优秀个体进行比例复制的方法,并在种群交叉和变异之后增加了最优保存策略,以保证改进遗传算法的收敛性。用改进的遗传算法求解水库短期优化调度模型,结果表明,改进选择算子的遗传算法趋近于全局最优解的能力更强,收敛速度更快。