基于SPS配送模式的转向架轴箱装配线仿真优化

随着我国高速动车组逐步走向国际市场以及智能制造国家战略的实施，高铁市场竞争更加激烈，产品种类更加多样，使高速动车组制造企业面临着实现多品种混流生产，提升制造水平的压力。物料配送作为控制生产成本、保证准时制（JIT）生产的关键环节，传统的线边库物料配送模式已无法及时满足装配线混流生产时的物料需求，严重制约了高速动车组制造企业的生产能力。为了改善这一状况，需要引入先进的物料配送模式。本文以某高速动车组转向架车间轴箱装配线为研究对象，针对传统线边库供料模式存在的问题如线边库膨胀，各种在制品堆积占用生产空间，物料配送不及时等，将汽车行业的 SPS 供料模式引入到轴箱装配线中，对其物料配送模式进行改进。主要的研究工作概括如下

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基于多源异构工业大数据的刀具健康监测方法及应用研究

数控系统在智能制造装备系统中占据极其重要的地位，且向无人化、集成化和自动化的方向不断发展，其加工效率、加工成本和加工质量与刀具的健康状态息息相关，因此研究刀具健康监测技术显得尤为重要。随着自动化技术、传感技术和信息化等技术的飞速发展，刀具健康监测系统可以轻而易举地获取海量数据，获取的磨损状态信号呈现工业大数据多源异构的特性。传统的处理刀具健康监测的方法多通过信号特征提取、特征选择后进行模式识别达到刀具状态识别的目的，这种方式不仅依赖于大量的专家知识和极强的信号分析理论且耗时耗力，很容易受到人为主观因素影响，因此本文提出用深度学习算法处理刀具数据，从而充分利用刀具健康监测系统的多传感器信息，实现刀具多源异构大数据的融合。

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基于机器视觉的Delta机器人动态抓取系统关键技术的研究

作为智能制造的核心载体，工业机器人被越来越多的应用于各种具有高度重复性的流程型生产线上。为进一步提高机器人的灵活性与自动化程度，使机器人能应用于更多的实验场景，基于机器视觉的工业机器人动态抓取系统成为领域内研究热点之一。本文通过结合食品内包装领域机器人动态目标抓取作业的需求，以机器视觉和 Delta 机器人现有技术为基础，对基于机器视觉的 Delta 机器人动态抓取过程中的关键技术进行了研究，主要工作内容如下

2021-07-01
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基于UG的数字化设计技术的研究

基于UG的数字化设计技术的研究，以及技术的应用问题

2021-07-01
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HBase中面向多源异构时序数据的高效能存储策略研究

随着物联网、5G 和人工智能等技术的发展，在类似于网络安全态势感知、智能制造、智慧城市这样的综合性信息应用系统中，对不同来源的异构时序性日志数据的需求呈现爆炸式增长。传统数据库系统无法应对这些海量异构数据的统一存储要求，HBase 作为一种分布式列族数据库，因其具有良好的可扩展性，可以解决该类应用场景中的海量数据存储问题。目前 HBase 所采用的分区存储机制以及相关负载均衡策略，能让各 RegionServer 上 Region 数目大致相同，但各 Region上数据访问请求不均等，容易引发数据负载倾斜问题，从而极大地影响其读写性能，无法有效的应用到上述应用场景中。

2021-07-01
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基于强化遗传算法的车间调度方法研究

自 2013 年以来，随着德国“工业 4.0”和“中国智造 2025”的相继提出，制造业迎来了新转折点。车间调度是智能制造中重要的组成部分之一，制造业的快速发展，离不开智能调度方法的进步。遗传算法对研究车间调度问题有重要价值，但其性能易受参数影响。因此，本文对求解车间调度问题的遗传算法进行研究，设计出一种基于强化学习的遗传算法，以提高算法性能，并实现对车间调度问题的高效求解。

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基于正态分布函数的工业机器人轨迹规划及仿真分析

进入二十一世纪以来，以智能制造为核心的新一轮工业革命正在悄然发生。发达国家均将制造业升级作为工业改革的首要任务，而工业机器人作为智能制造的核心技术，已成为衡量国家制造业水平的重要标志。自德国提出“工业 4.0”以及美国“再工业化”之后，2015 年 3 月 5 日李克强总理在《政府工作报告》中首次提出“中国制造 2025”的宏伟计划。其目的就是为了提高中国制造业的国际竞争力，在新一轮工业革命中占领先机。

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基于动态图像的运动物体六自由度位移测量

在中国制造 2025 提出以后，智能制造得到广泛重视。运动物体的六自由度位移测量技术是智能制造的重点研究方向之一。当前六自由度测量方案主流为基于图像的视觉测量。针对目前精度要求越来越高，目前视觉测量位移解算算法具有一定的局限性。为此，本文研究了基于动态图像信息的运动物体六自由度位移测量方法，开展了基于图像特征点和基于图像灰度值的位移测量方法等研究工作。

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