方伟光
- 作品数：8 被引量：114H指数：5
- 供职机构：南京航空航天大学机电学院更多>>
- 发文基金：国防基础科研计划国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信金属学及工艺更多>>
- 不确定需求下的车间设施动态布局被引量：7
- 2017年
- 针对不确定产品需求下车间设施动态布局问题,并考虑到现有不确定需求描述方法的不足,提出了一种结合模糊随机理论的车间设施动态布局方法。以最小化物料搬运成本、物料搬运总距离以及最大化面积利用率作为优化目标,构建了车间不等面积设施多目标动态布局模型,针对上述模型求解提出了一种基于位置的殖民竞争算法。最后,结合实例对比了确定、随机、模糊随机三种环境下产品需求的动态布局多目标优化模型,验证了模型的合理性和算法的有效性。
- 查珊珊郭宇黄少华方伟光
- 关键词：机械工程
- 一种面向订单剩余完工时间预测的SOM-FWFCM特征选择算法被引量：4
- 2021年
- 准确的订单剩余完工时间预测有助于动态调整生产计划、优化制造过程,以满足订单产品按时交付的需求。订单剩余完工时间受到车间物料、设备、在制品等各类生产要素的综合影响,相关数据具有典型的大量、多维、高冗余的特点,有效的特征选择能够获得更高的预测精度。在构建候选特征集的基础上,提出了一种基于自组织映射(SOM)网络特征加权模糊C均值(FWFCM)的特征选择算法。通过构建SOM网络初始化FWFCM的聚类中心,减少后者对初始聚类中心的依赖;基于互信息计算特征权重,实现导向性特征聚类,根据聚类结果选择特征代表,构成高质量关键特征子集。以某机加工车间的生产数据为例,通过与其他4种特征选择算法的对比分析,验证了所提算法的有效性。
- 刘道元郭宇黄少华方伟光杨能俊崔世婷
- 关键词：自组织映射
- 基于本体的复杂产品设计知识表示和标注方法被引量：21
- 2016年
- 针对复杂产品设计领域多学科交叉、知识资源数量庞大导致的知识重用与共享困难等问题,提出以专业领域维度划分为依据的知识表示方式,以领域本体为语义模型,实现产品设计知识结构化、维度化的表示。设计了一套针对设计文档的自动语义标注框架,以领域本体为框架底层,提出多影响因子综合加权的概念语义相似度来提取概念间的语义关系,并引入语义增量提取文档中的关键词权重特征,完成对知识的语义标注。通过雷达设计知识管理系统中知识自动标注、录入验证了所提方法的有效性。
- 方伟光郭宇廖文和王发麟
- 关键词：领域本体知识表示语义标注雷达
- 实时数据驱动的离散制造车间自适应调度方法被引量：5
- 2020年
- 针对离散制造车间生产调度存在的缺少信息反馈、动态响应能力弱、决策实时性不足等问题,提出了一种实时数据驱动的自适应调度方法。首先,以物联设备实时采集的大量生产数据为基础,提出一种数据驱动的"感知-调度-执行"闭环决策机制;其次,设计了一种改进的协同多智能体Q-learning算法,通过经验共享机制解决多智能体间的信息交互问题,在此基础上,采用基于学习次数的动态搜索策略来提高不同生产状态下算法的学习效率,从而实现对不同工位的自适应调度;最后,以某航天产品机加车间为案例,验证了所提方法的有效性和可行性。
- 杨能俊郭宇方伟光黄少华吴鹏兴
- 关键词：数据驱动自适应调度Q-LEARNING智能体
- 实时定位环境下离散制造车间生产瓶颈预测被引量：3
- 2020年
- 针对离散制造车间生产瓶颈预测的实时性差、无法表征车间实际状态的问题,结合定位系统在车间实时监控领域的优势,提出了一种实时定位环境下的生产瓶颈预测方法。首先,围绕实时定位环境下离散制造车间的信息特征,定义并量化表示了车间生产瓶颈;其次,用历史的瓶颈指数序列作为主要输入,在制品、转运车等其他车间生产要素的状态信息作为辅助输入,使用基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测瓶颈指数;最后,以某航天产品机加车间为例,预测了该车间在给定时延内全部工位的瓶颈指数,以此为依据,瓶颈工位的平均预测准确率为96.73%。实验结果证明了本文方法的有效性。
- 杨昊龙郭宇方伟光崔世婷
- 离散车间制造物联网及其关键技术研究与应用综述被引量：61
- 2019年
- 物联网在制造领域的深度渗透和落地应用催生了一种以"物物互联、泛在感知"为特征的新型制造技术—制造物联网。在解析制造物联网基本概念、特征和应用需求的基础上,以多源制造数据的感知、传输、分析和应用为主线,阐述了面向离散车间的制造物联网关键技术;通过分析国内外制造物联网技术的相关应用研究文献,分别从车间制造资源管理、生产过程调控、车间物流优化、质量监控与追溯、智能服务与保障5方面,总结了制造物联网在离散车间的应用模式;基于制造物联网核心技术的应用和发展需求,以及与云制造、大数据、信息物理系统的紧密关联,探讨了智能制造背景下制造物联网的未来发展趋势。
- 黄少华郭宇查珊珊方伟光王发麟
- 关键词：信息物理系统
- 基于本体和粗糙集的协同产品设计知识约简被引量：4
- 2016年
- 协同产品设计具有知识来源广、知识类型复杂多样等特点。为简化产品设计知识库并从中有效地提取出对产品设计人员有价值的知识,提出了基于本体和粗糙集的协同产品设计知识约简方法。首先通过引入本体技术对设计知识进行本体建模、显式定义语义和统一表达,以增加产品设计知识的语义;然后通过决策属性的正域及核求解等知识约简方法将设计知识库中对设计人员不重要的、冗余的知识进行约简,精练设计知识库,分析并求解出了约简后知识库中知识的依赖度,从而为设计人员选取与设计密切相关的知识提供依据。最后以汽车发动机的协同设计为例介绍了本文的方法。
- 王发麟廖文和郭宇方伟光
- 关键词：协同产品设计知识约简本体粗糙集
- 基于DBN-DNN的离散制造车间订单完工期预测方法被引量：11
- 2020年
- 准确的订单完工期预测是离散制造车间生产计划制定、调度排产、产品按时交付的重要保证。基于海量的多源制造数据,设计了一种基于深度置信网络—深度神经网络(DBN-DNN)的预测模型,用于实现具有大数据特征的制造系统订单完工期快速预测。选取ReLU为激活函数训练深度置信网络以提取特征,完成预训练;将预训练网络的权重和偏置参数传递至深度神经网络作为预测模型的初始化参数,并增加dropout和L2正则化,避免预测模型的过拟合问题。以某航天机加车间的10000条具有1059个特征的样本为数据集进行了数值实验,通过与多隐含层反向传播神经网络、主成分分析和反向传播神经网络的结合、主成分分析和支持向量回归的结合3种常用预测模型的对比分析,验证了所建立的预测模型在准确度和适用性方面具有更优的性能。
- 刘道元郭宇黄少华方伟光杨能俊
- 关键词：大数据
