刀具寿命预测及其约束下的并行机床车间调度问题研究

制造业是国民经济的主体，且随着人工智能技术的发展，智能制造成为制造自动化发展的主要目标。其中并行机床车间调度问题因其直接影响着生产效率和生产成本，受到学术界和工业界的广泛关注和研究。传统的车间调度问题仅考虑了工件任务分配及加工顺序安排，并未根据刀具寿命约束进行方案优化，会存在机床因刀具崩坏而的产生的停车时间以及工件加工表面受损的问题，因此针对并行机床车间调度问题的优化必须考虑刀具寿命约束。刀具寿命预测可根据刀具加工过程中的实时磨损监测情况，预测刀具的剩余使用寿命，由此可减少机床因刀具崩坏而造成的停车时间，避免对工件加工表面造成损坏；其次，不考虑刀具寿命约束的并行机床车间调度方案与实际加工情况不相符。刀具寿命直接影响加工效率和工件加工质量，应作为一个必要约束进行分析和研究。因此本文就以上主要问题研究改善方法，提出了包含刀具寿命预测及其约束下的并行机床车间调度功能模块的生产执行系统，课题主要研究内容如下

2021-07-01
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水泥生料立磨建模及滑模控制研究

水泥作为我国重要的工业材料，在建筑、水利、道路工程等领域均有应用。经过数十年的发展，我国水泥工业历经技术引进、消化吸收和自主创新几个阶段，其生产工艺、装备、自动化和信息化水平均得到大幅度提升。立磨作为水泥生料粉磨的新型装备，其凭借生产效率高、操作环境清洁、噪声小等优点，已经逐步代替以往的球磨机在国内外成功应用。由于粉磨过程存在的不确定性因素众多，同时因生产流程长而导致滞后性明显，均会对粉磨过程稳定运行产生影响，进而导致水泥生料产量和质量波动较大。因此，以绿色发展、智能制造为目标，突破水泥生料粉磨工业自动化“卡脖子”的关键技术，本文着重研究水泥生料立磨建模及滑模控制方法，为其实现智能化生产提供控制理论支撑

2021-07-01
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智能微波炉软件的设计与实现

随着科学技术的快速发展，智能制造已经成为国家发展战略，需要采用数字化、信息化手段来提高产品生产质量。美的公司作为厨电产品生产领域的领军者，需要制造出更加实用、方便的产品来满足人们日益增长的消费需要。微波炉是公司厨电产品研发重要方向，需要通过开发软件平台来提高微波炉的温控精度，从而满足加热均匀度、食物口感的多样性。另外还需开发智能微波炉 APP，通过连接 WiFi 方式来远程控制微波炉设备的火力、温度、加热时长等信息。因此，本课题的研究具有十分重要的应用价值

2021-07-01
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P公司工具类产品的市场营销策略研究

“中国制造2025”在我国的全面实施，标志着我们正在从制造大国逐步走向制造强国，对我国制造业水平提出了新要求。同时随着人力成本的不断增加，在工业装配制造等领域，追求高效率、低成本的市场需求，催生了相关工具行业的大发展。

2021-06-30
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互联网金融现状与未来猜想

在2014年3月5日提请十二届全国人大二次会议审议的政府工作报告中,首次提出“促进互联网金融健康发展”,传递出政府对这种“市场性创新行为”的支持态度:在鼓励和促进的前提下,通过相关的措施和规范引导其健康发展。这也标志着互联网金融将正式进入中国经济金融发展序列，并有望得到名正言顺的市场定位和决策层重视。

2021-06-30
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基于高斯过程代理模型的粒子群算法研究

群智能算法是一类重要的优化方法，因其具有较好的并行性、鲁棒性，亦可解决非连续、不可导、黑盒优化等问题而成为智能计算领域的一个研究热点。作为一种基于种群的迭代算法，群智能算法在求解复杂问题时常常需要大量的适应度评价，由此会导致算法的时间代价剧增，进而影响群智能算法的使用效率。代理模型是根据已知数据对复杂函数模型进行近似建模，以代替高精度的复杂计算，可有效降低计算代价。因此，本论文基于数据驱动技术，采用粒子群算法作为优化搜索算法，构建各种高效的代理模型用于算法的适应度值评估

2021-06-30
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复杂环境下AGVS调度系统设计

AGVS是智能制造非常重要的环节，在智能制造领域发挥着越来越重要的作用。本文通过对AGVS的研究，改造了某医疗器械公司的物流运输线路线，并通过测试，验证系统的功能。本文的主要工作如下：首先，分析了企业的需求和运输流程，并结合企业自身的特点，详细的分析了AGVS需要实现的功能。通过对整个系统总体设计，明确了系统各部分实现方式

2021-06-29
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人工智能主题股票的投资风险分析——基于VaR和Copula模型视角

股票市场是经济发展的晴雨表。时下人工智能兴起，相关人工智能产业发展迅速。在人工智能大热的趋势下，越来越多普通投资者希望投资于股票市场中与人工智能主题有关的上市公司股票，期望从中获得回报。普通投资者在二级市场参与投资人工智能主题股票，主要有两种方式：一是直接对相关股票进行买卖；二是通过买卖专注投资于人工智能主题股票的开放型基金。任何投资都有风险性，二级市场也不例外。为了分析人工智能股票的投资风险特征，本文选取 2017 年 4 月 20 日到 2018 年 11 月 20 日，共计 393 个股票交易日为样本时间段，以前海人工智能主题混合基金、华夏沪深 300 指数基金，以及融通人工智能指数基金和其投资组合持仓占比排名前 10 的人工智能主题个股作为研究对象，借助 Matlab、Eviews 和 Excel 等工具先通过描述统计的方法分析数据的分布特征等，再通过构建适当的 VaR 和 Copula 模型，对它们的投资收益风险和相关性进行定性和定量相结合的实证研究。

2021-06-29
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2026西门子收购战略分析及对我工业软件做大做强启示报告

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2026我国道路货运能源转型技术路径研究-基于行业调研报告

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2026通用型智能体L1-L5分级安全框架白皮书

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