面向装配节点平衡的产品生产物流协调优化研究

在由多个并行零件生产线和装配线组成的产品生产物流中, 各生产线的瓶颈工序制约了装配节点及其整个生产物流的平衡. 为此, 基于约束理论和JIT(Just In Time)思想, 提出主、次瓶颈的概念及其判别方法和主瓶颈拉动次瓶颈、瓶颈前后拉动生产与平行顺序移动生产相结合的生产策略, 研究了基于负荷率的瓶颈工序负荷控制方法和主瓶颈触发次瓶颈拉式生产的时间控制方法, 使瓶颈工序利用率最大化, 各个零件到达装配节点的同步性得到改善. 算例的SIMIO仿真结果表明, 装配节点的在制品存量大幅度减少, 利用率提高.     

爆炸荷载作用下方形夹芯板动力学响应与优化设计数值分析

为研究方形蜂窝铝板在爆炸荷载作用下的动力学响应,基于LS-DYNA非线性有限元软件,建立了TNT炸药-前后面板-蜂窝夹芯-空气的三维有限元模型。采用ALE(任意的拉格朗日欧拉)多物质流固耦合算法分析了蜂窝铝板在冲击荷载作用下的变形机理、塑性变形、能量吸收以及结构的优化。数值模拟结果表明:随着面板厚度、核心高度的增加,蜂窝铝板在冲击荷载作用下的塑性变形明显减小,抵抗变形的能力增强;随着爆轰入射角度的增加,结构的破坏程度有所减小,入射角越大这种效果越发明显。对结构给定边长和受冲击面积以及面板厚度配合比、夹芯量纲为一的高度进行了局部的优化分析,为设计优质铝蜂窝板提供参考。     

微课模式下初中生自学化学能力研究及提升策略

以本校全体初三年级学生为研究对象,并将其分成实验组与对照组;通过集体备课设计完成的微课被上传至线上供实验组学生自学使用;经过2个月的实践,对学生的自学化学能力进行调查、比较与分析。结果表明,借助微课进行自学能提高学生的自学化学能力;在性别差异上,女生自学化学能力依旧好于男生,男生自学化学能力获得明显进步,实践效果好于女生;在学业水平差异上,学困生自学化学能力提升幅度最大,中等生次之,而优等生自学化学能力提升幅度最小。基于以上研究结论及实践中获得的经验,提出下列建议:建构具有中学化学学科特色的“微课链”;搭建学生反馈和教师交流的平台;构建家校联合体监督学生自学过程。     

卷积神经网络用于近红外光谱古筝面板木材分级

目前,我国乐器制作行业在古筝面板用木材等级的筛选上主要依赖于技师主观评判,但此法缺少科学理论的依据,效率低,客观性及出材率的提高等方面受到限制,无法满足乐器市场的大量需求。实现古筝面板用木材快速、智能化的分级工作是一个急需解决的课题。近红外光谱非常适用于测量含氢的有机物质。古筝面板木材主要化学成分的化学键均由含氢基团组成,不同等级板材的化学成分存在差异,这些差异反映在近红外光谱中,为判断木材等级提供了可能。同时卷积神经网络对非线性数据具有较强的特征提取能力,所以提出一种应用卷积神经网络模型对光谱数据进行分析的方法,进而判别木材的等级。应用了Savitzky Golay一阶、二阶微分两种预处理方法和核主成分分析、连续投影算法两种数据压缩方法,通过所设计的卷积神经网络模型以样本识别准确率和模型构建过程中的损失值作为判定指标选出最佳预处理和数据压缩方法。为了提高模型提取分析光谱数据的能力和避免过拟合现象,应用了多通道卷积核、批量归一化和early stopping策略,将通过两层卷积层提取的特征信息送入全连接层,从而充分提取剩余信息,通过Softmax函数获得板材的最终预测等级,从而确定了最终模型。最终Savitzky Golay一阶微分和核主成分分析为最佳数据处理方法,同时得出用于区分不同等级的古筝面板用木材的主要关键谱带,分别为1 163~1 243, 1 346~1 375和1 525~1 584 nm。将该模型应用于测试集样本,古筝面板用木材的等级识别准确率为95.5%。实验结果表明所提出的方法可以高效地处理光谱数据,有效识别区分不同等级的古筝面板用木材的关键特征,从而为广阔的乐器市场提供一定的技术支持。     

桉树杂交种与其亲本的近红外光谱判别

研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。     

沙丘背风侧不同铁路结构形式对风沙环境的适应性分析

当铁路穿越大风沙漠地区时,风沙灾害会对铁路工程及其正常运营产生严重威胁,而设计一种合理的铁路结构形式能够减小风沙沉积对铁路工程的危害.在本文中,以敦煌至格尔木铁路沙山沟段落为研究对象,采用多相流的方法对越过沙丘的风沙运动过程进行数值模拟,分别讨论了风沙运动对位于沙丘背风坡的铁路路基工程和桥梁工程的影响.主要的模拟结果显示:路基工程明显降低了风速并且将沙丘后的回流区分成了两部分,而桥梁工程的导流效应则压缩了沙丘背风坡的回流区;轨道间的道碴增大了铁路表面的粗糙度,在轨道间有少量沙粒沉积,而路基工程两侧则有大量积沙;铁路表面的积沙量与摩阻风速呈现出非线性关系,随着摩阻风速的增大,路基工程沙粒沉积的增加速度大于风蚀能力的增加速度,而桥梁工程则正好相反.在防止风沙危害铁路方面,设置桥梁工程明显优于路基工程.本研究为风沙运动对铁路工程的影响提供了理论支持,也为今后的铁路工程设计提供了新的思路与研究工具.     

高速铁路连续箱型梁桥的动力响应与减振分析

根据列车具体的轴距和轴重,建立了和谐号动车组CRH380AL型列车简化模型;对高速铁路两跨连续梁桥采用多自由度欧拉伯努利梁单元进行主梁的模拟,并将液体黏滞阻尼器模拟为有限元阻尼单元;采用Newmark直接积分方法求解了高速列车作用下的连续梁桥运动方程,数值分析了列车车速以及液体黏滞阻尼器的阻尼系数对于高速铁路连续梁桥振动响应的影响。结果表明:黏滞阻尼器对于桥梁具有明显的减振效果,阻尼力不仅与阻尼系数有关还与列车时速有关;同一黏滞阻尼器条件下,桥梁的最大加速度并不随列车速度的增加而单调增加,而是在某些特定列车车速下桥梁的最大加速度出现了峰值,且随着黏滞阻尼器的阻尼系数增大,桥梁振动响应峰值处的最大加速度减幅不同;同一列车时速的条件下,桥梁的减振效果并不是随着阻尼系数的递增呈正比递增,而是随着阻尼系数的增大,阻尼器的减振效果增幅在减小。     

冻结立井爆破近区井壁振动信号基线漂移校正和消噪方法

冻结立井爆破过程中，近区监测信号中含有的基线漂零及噪声成分对其局部特征精细化提取影响显著。在对近区井壁振动信号有效采集基础上，通过互补总体经验模态分解（complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD）方法、稀疏化基线估计消噪（baseline estimation and de-noising with sparsity, BEADS）方法和隐马尔可夫模型消噪（hidden Markov model de-noising, HMMD）方法等，解决了信号中基线漂移和随机噪声消除难题，并采用交叉小波变换对校正和消噪效果进行了相关性评价。实例分析结果表明:信号中缓变的基线成分遍历信号各个模态分量的整个过程，且主要集中于低频分量中，而噪声则集中在高频分量。组合分析方法对低频基线漂零和高频噪声的处理效果好，是一种高效且相对保幅的信号分析方法，可用于批量信号数据的预处理过程。     

考虑制动力影响的大型客车舒适性分析

利用有限元法和动力平衡原理,建立了具有层间接触的沥青路面和13个自由度的大型客车人体三维模型。以不平顺作为激励,随机模拟车流分布,在不同制动情况下,从时域和频域两方面分析人-车-路耦合振动下车辆和人体的动力响应。时域分析采用客观评价标准和主观烦恼率相结合的方法,频域分析考虑人体共振、人的心理和生理因素。结果表明:随着制动力增大,人体的竖向加速度幅值不变,俯仰、侧倾加速度幅值都增大,但是俯仰加速度增幅远大于侧倾加速度的情况,人的舒适性变差,烦恼率增高;在紧急制动时,主频段对人体共振、心理和生理产生的影响很小,但是次主频段与人体某些器官固有频段重合,对人体共振、心理和生理产生的影响是不容忽视的。     

基于通用生成函数的惯导部件可靠性建模

惯性导航系统是飞机、导弹等复杂装备的重要部件。准确评估其可靠性是装备使用、保障和遂行作战任务的基础。在分析基于通用生成函数方法构建多状态可靠性模型研究的基础上,设计了一种基于通用生成函数方法的性能相依多状态系统可靠性建模的仿真算法,以某型飞机的惯性导航计算部件为研究对象对模型的正确性进行了验证,并且和基于贝叶斯网络可靠性建模方法进行了比较,结果表明:①设计方法可行与贝叶斯方法可靠性结果一致且计算速度快,其中贝叶斯算法过程约需3.72e-02 s,而基于UGF的算法需要1.8810e-03 s左右;②所建模型可以获得多状态系统性能状态的分布特性。