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教育部人文社会科学研究基金(12YJCZH296): 作品数：35 被引量：194H指数：10; 相关作者：张则强程文明毛丽丽胡扬胡俊逸更多>>; 相关机构：西南交通大学南车戚墅堰机车车辆工艺研究所上海交通大学更多>>; 发文基金：教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金四川省应用基础研究计划项目更多>>; 相关领域：机械工程自动化与计算机技术金属学及工艺经济管理更多>>

面向动态租赁的设备修复非新建模与弹性预防维护决策被引量：2: 2017年; 在同一设备先后出租给不同承租商的动态租赁模式下,为了提高相应的动态预防维护灵活性和经济性,解析了租赁设备役龄递增所致正常衰退和个性冲击下随机衰退交互共存的故障发生机制,建立了面向动态租赁的双因子修复非新模型,提出阶段租赁期内基于设备状态与特定环境的弹性预防维护策略。算例分析表明,该策略能够更有效地控制设备故障、降低运营维护成本,为出租商的维护决策提供支持。; 吴常洁滕春晓周晓军; 关键词：动态环境

求解拆卸线平衡问题的改进人工蜂群算法被引量：8: 2016年; 大规模拆卸线平衡问题(disassembly line balancing problem,DLBP)是NP完全问题.为克服传统算法求解DLBP搜索过于随机、易于早熟,且求解难度随任务规模的增加呈指数级增长等不足,构建了基于最小化工作站、均衡负荷、尽早拆卸有危害和高需求零部件的DLBP多目标优化模型,在此基础上,提出了改进人工蜂群算法.该算法包括以下4个阶段:在初始解生成阶段,引入危害指标和需求指标,提升算法收敛性能;在雇佣蜂搜索阶段,采取可变步长搜索策略,增加对较优解的搜索深度,加速淘汰劣解;在观察蜂搜索阶段,采用常规搜索与蠕动搜索相结合的混合搜索策略;在侦察蜂搜索阶段,构造了基于分布估计的搜索策略,引导搜索过程.应用本文算法对70个测试问题进行求解,其中65个求得了最优解,寻优率为92.86%;对10个任务实例求得最优解的需求指标为9 730个,比蚁群算法减少了360个;52个任务实例的开启工作站数目、平滑率和拆卸成本3项指标均取得了更优的结果,求解较大规模问题的性能显著提升.; 张则强胡扬陈冲; 关键词：人工蜂群算法拆卸

变异粒子群算法在装配线平衡问题中的应用被引量：4: 2014年; 为找到更加符合实际的解,建立装配线平衡问题模型时,考虑在最大化生产线效率的基础上,增加了平滑指数这一目标函数。应用粒子群算法进行求解时,为避免常规算法易过早陷入局部最优这一不足,提出了一种变异粒子群算法。该算法对设定步长内位置没有更新的个体采用多点变异的方法增加种群多样性,从而达到改变个体极值与全局极值的目的。通过横向搜索、纵向进化的机制,可有效提高种群的搜索能力。最后,通过对实例库中例子的求解,验证了算法的可行性。; 李明张则强刘济洲; 关键词：装配线平衡粒子群算法多目标

随机混流装配线平衡问题的一种混合粒子群算法被引量：16: 2013年; 随机混合装配线平衡问题较简单装配线平衡问题更符合生产实际,为有效求解随机混合装配线平衡问题,考虑各任务操作时间的随机性,建立了随机混合装配线平衡问题的数学模型。结合混合随机装配线的具体特点,提出了一种基于优先权的粒子群算法,并针对标准粒子群算法求解装配线平衡问题易陷入"早熟"现象等不足,利用模拟退火算法的概率突跳性,提出了一种基于模拟退火抽样机制的混合粒子群算法,通过改变预设超限概率,实现对目标问题的求解。最后经大量实例验证,说明了算法的有效性。; 张则强余庆良胡俊逸朱兴涛; 关键词：混流装配线混合粒子群算法

基于粒子群算法的U型装配线平衡问题研究被引量：4: 2012年; 针对给定节拍最小化工作站数的第一类U型装配线平衡问题,提出了一种改进的粒子群算法。由于粒子群算法不能直接用于求解离散空间的组合优化问题,故文章采用基于优先权的粒子群算法来求解,通过对任务赋以的权重的大小来选择任务,并具体说明了粒子速度和位置的更新。最后,对大量测试问题集进行了验证,说明了算法的有效性。; 朱兴涛张则强胡俊逸; 关键词：粒子群算法

动态视觉手势识别下手工装配时序控制的智能防错方法被引量：15: 2017年; 为提高手工装配生产过程的效率,提出一种保证过程时序性的手势视觉识别与防错方法,通过识别信号控制增强现实装配引导系统,减少装配过程中检错和返工消耗的时间。在第一视角下采集手工装配过程的样本视频,用预定时间方法分析单步操作的标准手势和时间序列。在虚拟装配环境中建立了装配操作序列仿真引导模型。用肤色检测获取装配图像的手部区域,定义了区域几何特征并进行概率分布拟合,提取装配手势特征及其识别条件。基于装配动作的时序约束,建立了时序锁定的装配手势识别方法,进而判断装配状态,触发推送、隐藏或更新引导信息。计算机主板装配实例表明,所提出的智能防错方法提高了装配序列的执行效率和一次完成率。; 尹旭悦范秀敏顾岩汪嘉杰; 关键词：手势识别时序控制

带有模糊特征值的铁路集装箱中心站进出系统分析: 2013年; 由于集装箱卡车到达率和进出系统服务率具有模糊性,因此铁路集装箱中心站进出系统是一个模糊排队系统。为了对该模糊排队系统的性能进行分析,应用α截集的定义和Zadeh扩展原理将其转换为传统的M/M/1排队模型。集装箱卡车到达率和进出系统服务率均采用梯形模糊数表示,用参数规划方法确定系统性能参数的上限和下限,最后通过对不同水平的α计算得到该排队系统模糊性能参数的隶属度函数,从而为进出系统性能的分析和优化提供理论上的支持。; 林炳焜程文明; 关键词：铁路集装箱中心站

多目标拆卸线平衡问题的Pareto人工鱼群算法被引量：23: 2017年; 针对拆卸线平衡问题的复杂性,提出了一种改进的基于Pareto解集的多目标人工鱼群算法进行求解。为提高人工鱼觅食时的寻优能力,引入遗传算法的随机交叉操作,指导人工鱼向全局最优拆卸方向觅食。通过拥挤距离不断筛选人工鱼觅食、聚群和追尾过程中的非劣解,实现了各行为结果的多样性。采用精英保留策略,将外部档案中的非劣解添加到算法下次迭代的种群中,加快了算法的收敛。通过对不同规模的拆卸实例进行求解,并将其与已有算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。; 汪开普张则强毛丽丽李六柯; 关键词：多目标优化 PARETO解集人工鱼群算法

多目标U型拆卸线平衡问题的Pareto蚁群遗传算法被引量：8: 2018年; 针对传统方法求解多目标U型拆卸线平衡问题的不足,提出了一种基于Pareto解集的多目标蚁群遗传算法.在构造初始解阶段,以协同考虑最大作业时间、最小拆卸成本差作为蚂蚁的启发式信息;通过蚁群算法搜索可行拆卸序列,并根据多目标之间的支配关系得到Pareto解集;将蚁群算法的Pareto非劣解作为遗传操作的个体,进而将遗传操作的结果正反馈于最优拆卸路径上信息素的积累,并采用拥挤距离作为蚂蚁全局信息素更新策略,可以平衡多目标对信息素的影响,使算法快速获得较优解.将所提算法应用于52项拆卸任务算例和某打印机拆卸线实例,在算例验证中,通过对比Pareto蚁群算法,所提算法求得的8个非劣解在3个评价指标上性能分别提高了50.43%、3.25%、14.10%,在实例应用中所提算法求得8种可选平衡方案,从而验证了所提算法的有效性、优越性和实用性.; 张则强汪开普朱立夏程文明; 关键词：多目标优化蚁群算法遗传算法 PARETO解集

一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法被引量：2: 2014年; 根据不确定、非线性复杂生产过程的质量预测难点,提出一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法。首先利用K-均值聚类算法对过程进行工况划分,结合支持向量机回归原理建立各局部质量预测模型,再利用改进粒子群算法求解最优的各局部模型权重,使全局模型的输出与预期输出之间的误差达到最小,以得到其全局模型,进而实现生产过程的质量预测。该方法较好地解决了复杂生产过程的复杂不确定的问题,同时有良好的全局适应性。最后以Tennessee Eastman(TE)为例,实现其生产过程的建模和质量预测,结果表明了该方法的可行性和有效性。; 张敏程文明; 关键词：多工况支持向量机粒子群算法

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