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国家自然科学基金(7097118)

作品数:3 被引量:20H指数:2
相关作者:鲁建厦张丽霞兰秀菊陈呈频胡恒更多>>
相关机构:浙江工业大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省科技厅基金更多>>
相关领域:一般工业技术自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇一般工业技术
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇调度
  • 1篇调度研究
  • 1篇多品种
  • 1篇多群体
  • 1篇遗传算法
  • 1篇在制品
  • 1篇小波
  • 1篇小波分析
  • 1篇小批量
  • 1篇模式识别
  • 1篇控制方法
  • 1篇控制图
  • 1篇PSO
  • 1篇PSO-SV...
  • 1篇SVM
  • 1篇并行遗传算法

机构

  • 3篇浙江工业大学

作者

  • 3篇鲁建厦
  • 1篇应晨
  • 1篇李英德
  • 1篇陈呈频
  • 1篇汤洪涛
  • 1篇兰秀菊
  • 1篇胡恒
  • 1篇张丽霞

传媒

  • 3篇浙江工业大学...

年份

  • 3篇2012
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种基于加工优先级的在制品控制方法被引量:1
2012年
为了有效解决多品种小批量生产周期长和在制品数量多的问题,提出了一种基于加工优先级的在制品控制方法.该方法首先给出在制品控制目标,通过设备综合效率对控制目标的影响,确定设备权重.然后根据设备权重确定在制品在工序上的目标等待时间,利用Litter公式得到工序上的目标在制品数量.为了设置工序上的在制品加工优先级,利用工序实际在制品与工序目标在制品的数量差,并结合上下游工序间的设备状态,制定一套优先级设置规则,确定各类在制品的加工优先级,从而有效控制在制品的数量与分布.最后通过实例说明了该方法的具体应用.
应晨鲁建厦汤洪涛
关键词:多品种小批量
基于小波分析和PSO-SVM的控制图混合模式识别被引量:14
2012年
由于质量过程的复杂性,质量过程数据常会有多种异常的混合现象,为了提高对控制图混合模式的识别效果,将支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器的参数经过粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)算法优化,然后与小波分析技术相结合,设计了三层控制图模式识别模型.该模型首先识别模式是否正常,如果发现异常,则对异常的模式进行小波包分解,将分解后的低频部分和高频部分分别输入第二层和第三层PSO-SVM分类器中进行模式的分类识别.通过仿真实验的验证得,该模型的平均识别率为98.33%,对混合模式的识别率也在95%之上,由此证明了该控制图模式识别模型的有效性.最后,对该模型进行了实例验证,该模型可以很好的识别出控制图混合模式,证明了模型的可行性.
兰秀菊张丽霞鲁建厦陈呈频
关键词:模式识别小波分析
基于多群体并行遗传算法的混流混合车间模糊调度研究被引量:5
2012年
为了有效的处理混流混合车间的物流堵塞问题,同时解决加工时间和交货期等参数的不确定性问题,提出了基于缓存区存量最低的混流混合车间的模糊优化数学模型.通过求解这个模型,能够实现在生产需求约束条件下,零件的缓存量最低,从而达到物流顺畅.此外,在模型的求解方法上,给出了一种收敛过程是阶段性、种群个体迁入、迁出是筛选性的多群体并行遗传算法,该算法能有效的保留种群的最优个体并根据收敛代数调整种群规模,从而增强解的全局搜索能力.实验结果表明:模型是合理的,算法是有效的,且求解结果不仅能满足客户的需求,而且能够有效地降低中间库存量,从而保证生产稳定、连续的进行.
胡恒鲁建厦李英德
关键词:遗传算法
共1页<1>
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