大批量定制设计技术的研究

以客户为中心的大规模定制生产模式是应运现代市场的需求而诞生的21世纪制造业的主流生产模式，面向大规模定制生产的产品设计技术是实施大规模定制生产的核心，它使得大规模定制生产具有可操作性，介绍了大批量定制和大批量定制设计的内容，讨论了大批量定制的设计方法，论述了大批量定制设计的实施要求，提出了大批量定制设计的研究方向。     

服装制造新模式——大批量定制

以多年来研究大批量定制的成果为基础,紧密结合服装企业的生产实践,详细阐述了服装企业进行大批量定制所需的开发设计技术,管理技术,制造技术等内容。     

大批量定制产品总成本构成模型研究

从整体概念角度将产品总成本构成划分为三种类型,与实质产品相关的成本,与形式产品相关的根本以及延伸产品相关的成本,提出了大批量定制定品癖成本数学模型,并举例说明了该模型的应用。     

大批量定制——21世纪制造业的主流生产模式

第3届大批量定制与个性化国际会议中国分会（The Workshop MCP 2005 in China）于2005年9月22-23日在浙江大学召开。主办单位包括：浙江大学现代制造工程研究所、香港科技大学现代制造工程研究所、清华大学国家CIMS工程技术研究中心、E-works中国制造业信息化门户。会议学术负责人为祁国宁教授和曾明哲教授，与会中宾（含港、澳、台学者）54人，外宾26人；会议共收到论文42篇。会议主要交流和研讨大批量定制技术的最新研究和应用成果以及今后的发展方向。     

面向客户的大批量定制设计方法研究

在工业设计领域中,面向客户的定制设计是为满足不同客户的个性化需求的一种设计方法,是今后大批量定制设计的主要发展方向之一。阐述了大批量定制生产中客户参与设计的方式和设计过程,从而为大批量定制的系统设计提供了一定的理论基础．同时根据客户需求对企业生产活动影响程度的不同,将各种设计方法在定制设计中的应用进行了研究分析。     

关于发展山西煤机制造业之浅见

文章以国内外煤机装备制造业现状为切入点，分析了山西煤机产业的现状及存在问题，提出了发展优势与相应建议。     

面向大批量定制的客户关系管理系统研究

分析了客户关系管理对于大批量定制实施的重要性以及大批量定制对客户关系管理系统的要求,并在此基础上,建立了面向大批量定制的客户关系管理系统的功能模型,解决了大批量定制中全面了解客户需求这一关键问题,帮助大批量定制得到更好的实施.详细分析了该系统中的Web、数据仓库以及系统安全性等关键技术.     

关于大批量定制生产模式的初探

在介绍大批量定制生产的基本概念、主要特征和类型的基础上,通过对大批量定制生产、精益生产和敏捷制造的比较,本文着重讨论了大批量定制生产应具备的条件和与精益生产的关系。文章提出:大批量定制生产的基本条件是大批量定制设计技术、准时化生产、柔性自动化生产、专业化协作生产、全面质量管理及管理信息化和电子商务系统等。     

基于参数化模板的大批量定制设计方法

提出了基于参数化模板的大批量定制设计方法.该方法的设计思想是结合参数化模板方法、配置设计和变型设计建立新的快速设计方法,更好地支持按定单设计的大批量定制.研究了产品结构模板的参数化实现和产品快速设计的过程,设计流程归纳为"初步配置设计(模板)→变型设计→完善产品配置",并将该方法应用于自行车车架产品的设计实例.与传统设计方法相比,该方法可以快速生成产品模型,显著提高产品的设计效率.     

支持大批量定制的层次需求建模方法

提出了一种支持大批量定制的需求模型及其相应的需求分析方法,按照产品实现过程中的不同形态将产品生命周期内的需求信息分成不同层次,提高产品实现过程中需求信息的可追溯性和产品信息的重用性,并通过电梯产品对文中方法进行了验证。     

建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型

基于煤矿底板突水机理分析,利用BP神经网络具有分布式记忆、自学习、自适应性等特点,建立煤矿突水预测模型.实例表明,神经网络可以取得满意的预测精度,预测的结果更加可靠.     

基于数据挖掘技术的负荷预测模型

为有效选取预测变量和训练模式、提高预测精度，提出了一个基于数据挖掘技术的负荷预测模型．该模型首先利用粗集理论和遗传算法选取与负荷相关的预测变量，再选取与预测日相似的训练模式，最后用神经网络对负荷进行预测．实际运行结果表明将该模型应用于电力系统负荷预测是可行的，其与传统的神经网络预测模型相比具有更高的预测精度.     

实际电站锅炉的煤质评估系统

将动力用煤的煤质特性以及运行具体设备的参数和运行条件结合在一起，进行综合评估，消除单纯分析电站锅炉动力用煤煤质特性的局限性，利用人工神经网络模型和模糊数学进行系统分析和程序设计实现煤质工程分析方法，完成对实际电站锅炉用煤方案的自优化训练，大大提高电站锅炉用煤的综合效率，从而提高电厂的整体经济效益．     

一种基于组合模型的时间序列数据挖掘系统

提出了一种新的时间序列数据挖掘方法———基于BP(Back Propagation)神经网络和回归分析的组合时间序列数据挖掘模型.重点讨论了神经网络———回归———线性神经网络组合模型的建立过程,强调了通用性,并应用于浙江省可持续发展预测,取得了满意的结果.该组合模型采用神经网络技术来确定权重系数,提高了对复杂非线性系统的拟合能力,为时间序列数据挖掘提供了一种新的实用方法.     

基于终端受限的矿区集配站列车排队模型

为了描述列车在集配站排队的实际作业过程,运用系统分析方法和排队论理论,建立了基于列车出发终端受限的排队网络优化数学模型,并结合实例进行了验证计算和比较。结果显示集配站有65.35％的出矿列车出发受限,需要在集配站继续排队等待。实例研究表明,所建立的基于终端受限的矿区集配站列车排队模型具有较强的针对性和可用性。     

边坡位移时序预测的组合模型研究

将边坡变形预测看作一个特殊的凸二次规划问题,以加权一阶局域法（AOLMM）、Lyapunov指数预报法以及神经网络预测方法（ANN）为基础,建立了边坡变形预测的组合模型,应用动态规划方法求解组合预测模型的最优解,以达到有效利用各种预测方法提供的信息和提高模型预测精度的效果．通过工程实例研究表明,该组合预测模型较单一预测模型精度有较大提高,表明组合预测模型的可行性及有效性．     

Y型通风方式治理高产综采面瓦斯的研究

在对工作面各种通风方式分析研究的基础上指出两进一回Y型通风方式是适合无煤柱开采技术要求的预防和治理工作面上隅角瓦斯积聚最有效的通风方式;要提高其通风和治理瓦斯的能力,进而提高工作面单产量,则必须提高其沿空回风巷瓦斯允许浓度或风速.文中还给出了相应的配风量计算公式.     

网络教育资源浏览的导航模型及其挖掘算法

将Web使用挖掘应用到网络教育领域,分析了其挖掘过程,包括数据采集、数据预处理、模式发现和模式分析;通过建立网络教育资源导航模型,并利用蚁群算法对Web日志数据中使用者的浏览行为进行挖掘;提出一个新的导航路径挖掘算法,可以发现有价值的用户浏览模式,指导用户对教育资源作进一步的搜索,还可以将训练好的网络图用于用户的个性化定制服务。