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公开(公告)号：CN112396290B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202011087630.9
申请日：2020-09-29
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06F17/12
摘要： 一种支持双边模糊约束的MPS/MRP集成规划方法，包括以下步骤；将主生产计划和物料需求计划集成规划问题表示为一种模糊的MPS/MRP集成规划模型；基于模糊集和可信性理论，将FMMIP重新表述为一种模糊可信性测度的MMIP模型；将模糊可信性测度的MMIP模型转换为清晰、等价的MIP模型。利用模糊系数的期望值将模糊目标函数转换为清晰等价形式，同时使用可信性理论将单边和双边模糊约束转换为相应的清晰等价约束；采用MIP求解器，如Lingo软件，求解上述模型，得到全局最优生产计划。本发明建立的模型和求解方法，不仅考虑了复杂不确定环境下的多级、多项目、多计划周期的MPS/MRP集成规划，还同时考虑了并行机器生产和换产设置结转问题，支持同时进行生产计划和调度决策。
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公开(公告)号：CN109408959B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201811246038.1
申请日：2018-10-24
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种钢结构桥梁制造信息的采集方法，该方法首先采用QR二维码识别技术对钢结构桥梁节段/构件进行识别，在BIM技术框架下建立钢结构桥梁的编码体系；其次，将QR二维码与钢结构桥梁的构件/阶段相结合构造“智能实体”，对智能实体的空间位置、时间等要素进行定义；最后，构建以事件为驱动的钢结构桥梁信息模型，实现对空间位置、时间等要素的信息采集，进而实现对智能实体的状态流、空间流、工艺流等的监控与制造信息采集。
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公开(公告)号：CN109024282B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201810730098.4
申请日：2018-07-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： E01D21/00
摘要： 本发明实施例公开了一种双导梁架，适用于双导梁架桥机，包括纵导梁，分别布设在纵导梁前端部、中部和后端部进行支撑的前支腿、中支腿和后支腿，纵导梁由两列平行布设且结构相同的箱形梁组成，两列箱形梁被设置在前端部后端部之间的第一连接杆连接成一体；第一连接杆包含第一左连接杆与第一右连接杆，并通过第一可拆卸固定装置连接，每列箱形梁顶部设置有与纵导梁平行的导轨，导轨上架设有两个天车支承体，天车支承体上分别安装有天车；箱形梁纵向由多个箱形梁单元拼接而成，箱形梁单元包含箱形梁单元上部和箱形梁单元下部。本发明同时还公布了一种双导梁架桥机，包括双导梁架。本发明双导梁架及其架桥机适应性强，可以降低成本与提高施工效率。
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公开(公告)号：CN109034540A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810693793.8
申请日：2018-06-29
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06Q10/06
CPC分类号： G06Q10/0633 , G06Q10/06375
摘要： 本发明提供一种基于在制品工序流的机床序列编排动态预测方法，包括建立预测模型和设计预测算法两个阶段。对以往在制品制造过程中的机床序列进行统计，建立机床序列预测模型，所述预测算法包括四个步骤：(1)定义t时刻具有最大概率的机床序列；(2)从第一道o1工序开始，预测确定以最大概率执行后一道ot+1工序的机床编号it+1；(3)加入最后一道工序oT，动态预测确定与在制品加工工序流对应的、拥有最大概率的机床序列i1～iT；(4)确定与在制品工序流对应的机床序列。由于本发明将车间机床、在制品的实时数据引入到机床序列编排中，并对执行当前工序流的机床序列进行动态预测，确保机床序列更好地适应动态变化的制造车间，提高制造车间的智能化、自治化程度。
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公开(公告)号：CN112699792B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011607633.0
申请日：2020-12-29
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06F18/2413 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，本发明首先构建卷积神经网络模型，再使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数，最后对优化后的卷积神经网络模型对轴承的状态进行分类识别，本发明通过正余弦算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络模型训练时易陷入局部最优，且卷积神经网络模型参数大多靠经验人工选择的问题。本发明通过正余弦算法优化后的卷积神经网络，提高了轴承状态识别的准确率，降低了误差值，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN109885397B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910035836.8
申请日：2019-01-15
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了一种边缘计算环境中时延优化的负载任务迁移算法，负载均衡服务器接收任务采集设备传输的任务，若任务为存储任务，则直接传输到存储设备中进行存储；若任务有实时处理需求，则分析边缘设备是否具备处理任务的能力；若能力不足，则将任务传输到云计算；若有处理能力，则分析任务所需的处理时间和可用于排队的时间；基于负载均衡和任务质量对任务进行调度分析，一是各虚拟机的负载要基本相当，一是分析排队中每个任务是否满足处理时间的要求；基于这两点对新到的任务进行排序，以达到最优的调度方案。本方法减少了任务迁移的次数，加快了实时响应速度，节省能量的消耗；减免了任务迁移消耗的时间和能耗，有效提高边缘计算的服务效率。
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公开(公告)号：CN108427390B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201810339946.9
申请日：2018-04-16
申请人： 长安大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 一种基于数字孪生的车间级智能制造系统及其配置方法，制造系统采用物理层、网络层和信息层组成的体系架构。智能制造系统的配置方法通过建立在制品与制造资源的数字孪生体，并建立与数字孪生体之间的映射关系，形成车间“人‑机‑物”自治交互机制，实现了车间“感知‑计算‑执行‑反馈‑决策”闭环制造逻辑。本发明通过将数字孪生技术应用于车间级智能制造系统建模与仿真中，给出优化的智能车间生产运作方案，为企业车间生产柔性、自治能力和动态响应能力的提升提供支撑，为传统制造车间的智能化转型升级提供一定的借鉴。
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公开(公告)号：CN108052760B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201711423727.0
申请日：2017-12-25
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06F30/17 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种齿轮副非线性动力学计算方法。考虑振动位移对齿轮副实际运转过程中齿面动态接触状况的反馈作用，计算了动态啮合刚度及动态综合啮合误差非线性激励。将齿轮副动态接触分析与系统动力学求解过程相结合，实现系统“激励—响应—反馈”相闭环的计算流程。该方法能获取由齿面误差和修形等参数导致的齿轮副非线性动力学现象，能更真实地模拟系统在动态接触过程中的动力学行为，提高动力学计算准确度。
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公开(公告)号：CN108919760B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810731107.1
申请日：2018-07-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的智能车间自治生产过程动态联动控制方法，包括：(1)构建智能车间实体在信息空间中的数字孪生模型，并建立实体与模型之间的虚实映射关系；(2)建立双向数据传输通道，实现虚实联动；(3)采集制造资源的实时状态数据，上传至数字孪生模型并更新；(4)对智能车间运行状态进行实时仿真，并调用算法预测机床任务编排序列最优解和执行下一道工序的机床编号；(5)对最优解进行解析，并以生产指令的形式通过双向数据传输通道下达至智能车间中的各制造资源实体；(6)循环(3)～(5)步骤，直至工件所有工序加工完成。通过同步联动，实现了智能车间自治生产过程的动态联动控制。
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公开(公告)号：CN108919760A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810731107.1
申请日：2018-07-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G05B19/418
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的智能车间自治生产过程动态联动控制方法，包括：(1)构建智能车间实体在信息空间中的数字孪生模型，并建立实体与模型之间的虚实映射关系；(2)建立双向数据传输通道，实现虚实联动；(3)采集制造资源的实时状态数据，上传至数字孪生模型并更新；(4)对智能车间运行状态进行实时仿真，并调用算法预测机床任务编排序列最优解和执行下一道工序的机床编号；(5)对最优解进行解析，并以生产指令的形式通过双向数据传输通道下达至智能车间中的各制造资源实体；(6)循环(3)～(5)步骤，直至工件所有工序加工完成。通过同步联动，实现了智能车间自治生产过程的动态联动控制。
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