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智能制造的全生命周期实施路径

智能制造融合了大数据分析、机器人技术、虚拟仿真、工业物联网、网络安全、增材制造等核心技术。本文力图提炼出一条智能制造的通用实施路径,从产品全生命周期的角度出发,整个智能制造的实施路径分为产品设计、数字化工厂规划、生产工程、生产执行和增值服务5大环节。

  • 2021-05-06
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专题优艾智合机器人智能制造解决方案

作为国内领先的移动机器人企业,优艾智合成立伊初就将客户的场景落地和服务作为第一目标,秉承“深入场景才能迸发持续生命力”的发展理念,在智能制造、智能巡检及电力行业三大领域持续深耕,帮助企业实现智能升级和效益提升。

  • 2021-05-06
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智能制造必须与智能物流互联互通

智能物流与仓储系统已被列为我国重点发展的五大核心智能制造装备之一,得到政府与制造企业高度重视,越来越多的制造企业正在或准备上马智能物流建设项目。实现智能物流系统与智能制造系统的互通互联、深度融合成为不容忽视的研究课题。

  • 2021-05-06
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计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法_田士君

随着非侵入式负荷监测技术的广泛研究,负荷辨识算法种类繁多,然而负荷辨识算法的性能通常以准确率等单一因素进行评价,导致算法性能评价不合理等问题。为此文章提出一种基于多参量决策的算法综合评价方法。该方法依据现有的算法评价的各项指标为基础,采用递阶层次结构模型构建非侵入式负荷辨识算法评价体系,然后采用各层次之间不同影响因素的权重比例方法,确定判别矩阵并进行一致性检验,最后根据归一化计算得到算法性能评价值,实现算法性能的有效评价。实验结果表明文中所提评价指标体系和综合算法评价模型能够有效评价算法性能,为后续推广应用奠定基础。

  • 2021-05-06
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基于蚁群算法的荔枝冷链物流配送成本模型优化_曾志雄

目的为了确保荔枝的采摘、预冷、贮藏、配送和销售等环节能在短时间内完成,以提高品质安全和新鲜度,降低物流成本。方法以配送车运输、冷链能耗、荔枝损耗、时间窗惩罚等4个主要因素为研究对象,构建各因素成本模型,并确定荔枝冷链物流配送过程中成本最优的目标优化函数。利用蚁群算法对荔枝冷链物流配送过程中成本最优目标函数算例进行求解,得到荔枝冷链物流配送路径网络优化路线图。结果当算法启发因子α=1,期望启发式因子β=4,信息素的挥发程度系数ρ=0.75,蚁群数量m=600,信息素强度系数Q=0.9,最大迭代次数Nmax=600,迭代次数超过300时,迭代趋于稳定。结论当算法运算的迭代次数越多,其优化结果越趋于稳定。该优化模型能够实现对荔枝冷链物流配送成本的优化设计,提高荔枝配送效率,并降低物流成本,为荔枝的冷链物流配送提供参考。

  • 2021-05-06
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OFDM系统中基于基扩展模型的快时变信道估计算法_喻雨微

信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)的关键技术。随着移动端速度的提高,信道会发生快速变化产生频率选择性衰落,针对此种情况,通过对传统信道估计算法搭建OFDM系统级仿真链路的基础上对不同的基扩展模型(basis expansion model,BEM)研究,针对复指数基扩展模型(complex exponential-BEM,CE-BEM)的部分基函数频率过高会产生较大误差的缺点,提出一种修正基函数系数的方法有效地去除了频率过高的基函数,通过仿真对信噪比和多普勒频移对模型均方误差性能的影响进行分析,结果表明提出算法能在不增加复杂度的前提下均方误差性能较CE-BEM低4~5 dB,有效地提高了拟合性能。

  • 2021-05-06
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基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的神经网络风速预测模型_李志鹏

风速预测在风电场安全并网和智能化管理中起着决定性作用,针对风速的非线性和不稳定等特点,提出一种基于变分模态分解和改进鲸鱼算法优化的模糊神经网络(VMD-CGWOA-ANFIS)的混合预测模型。该模型首先使用变分模态分解(VMD)技术将原始风速序列分解为一系列子序列,对各子序列分别采用模糊神经网络(ANFIS)建立预测模型。为进一步提高预测精度,克服鲸鱼(WOA)算法容易陷入局部最优和收敛过早的缺点,引入共轭梯度算法(CG)对WOA进行改进,利用改进的CGWOA算法对ANFIS参数进行优化。使用优化后的ANFIS分别对VMD分解后的各子序列进行预测,最后将预测后各子序列叠加得到最终预测结果。为测试模型的有效性,选择宁夏地区三组实际风电数据进行模拟试验,将ANFIS、VMD-ANFIS、VMD-WOA-ANFIS与提出模型进行对比,结果表明,所提出的混合模型预测精确度明显高于其他对比模型。

  • 2021-05-06
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融合用户关系和时间因素的主题模型推荐算法_高茂庭

用户的行为偏好往往会受到社交关系、时间因素等多种因素影响,只考虑单一因素会导致构建的用户兴趣模型比较片面,从而难以准确地产生推荐。为此,提出一种融合用户社交关系和时间因素的主题模型推荐算法。首先利用主题模型对用户打标签的行为进行主题建模,得到用户-物品概率矩阵;然后根据用户标注物品的时间计算用户标注行为的时间权重,再将时间权重与用户的标注行为权重相结合,计算基于时间的用户相似度;并利用用户的社交关系与基于时间的用户相似度进行加权处理得到用户的权重;最后根据用户权重,考虑其它用户的影响,得到用户对物品最终的偏好权重,根据排名产生推荐。在Last.fm数据集上对比实验表明,该算法能更全面地考虑用户特征,从而有效提高推荐的质量。

  • 2021-05-06
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