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关键词： 协同仿真算法   数值特性   弱耦合   算法平台  

摘要： 协同仿真算法近年来广泛用于数字孪生-多物理域耦合分析以及复杂大规模动力学系统并行计算。相比传统强耦合分析,具有模块化、智能化和非侵入高效计算等优点。随着智能制造发展和工业互联网深度融合,基于协同仿真算法的数据接口和计算平台迅速发展。由于多物理域模型刚度、精度需求和数值特性的差异,协同仿真算法数值稳定性一直是制约其应用的瓶颈问题。首先,介绍了协同仿真算法的基本概念、分类和耦合模型。然后,分别讨论了界面变量插值引入的数值稳定性问题,并汇总了协同仿真增稳技术、局部误差分析和宏观时间步长控制方法。其次,总结了协同仿真算法在综合能源系统、动力学系统和数字孪生技术中的应用和算法平台。最后,面向未来高效高稳定性协同仿真算法,对协同仿真算法研究和应用方面进行了总结和展望。

关键词： 改进鲸鱼动态调度算法   外协决策   高负载   自适应调度系统  

摘要： 针对制造企业外协价值被低估、人工决策不合理的问题,提出一种改进鲸鱼动态调度算法,以制定合理外协决策和外协价值最大化。构建考虑拖期成本、库存成本和外协成本的混合整数规划模型,设计了针对工序、机器、外协、产品和装配特点的编解码策略,设计了3种针对性强的动态领域结构,最后根据企业实际数据设计实验算例,通过对比验证了算法的有效性。结果表明:合适的外协能显著提高按时交期率,减少高负载情况下车间的拥堵,从而减少总成本。将此混合求解算法应用于生产系统实践,集成为自适应调度系统,可为车间调度决策提供帮助。

关键词： 物流配送   SLP系统   路线优化算法   成本降低   效率提高  

摘要： 文章通过对物流配送系统中的关键因素进行深入分析,结合SLP系统的特点,提出了一种能够有效降低成本、提高效率的路线优化算法。实验结果表明,该算法在实际应用中取得了显著的优化效果,不仅注重成本降低,更着眼于提高整体效益,可为企业的日常运营制定更有效的物流配送策略提供有力支持。通过优化路线规划,该算法在提升配送效率的同时,也为企业实现成本控制和资源利用的最佳平衡作出了贡献,为物流行业的可持续发展提供了新的思路和方法。

关键词： 模糊C均值聚类   工业应用   冲压件缺陷   内核诱导距离   马尔可夫随机场   秃鹰搜索算法  

摘要： 在工业质检过程中,冲压件缺陷图像分割作为缺陷检测的重要环节,直接影响缺陷检测效果。而传统的模糊C均值(FCM)聚类算法未考虑到空间邻域信息,对于噪声干扰较为敏感,导致分割精度较差,且其整体易受初始值的影响,造成收敛速度变慢。针对上述问题,提出一种改进的FCM算法。采用内核诱导距离中的简单两项代替传统的欧氏距离,将原有的空间像素映射到高维特征空间,提高线性可分概率和计算速度;利用图像像素之间的空间相关性,通过引入改进的马尔可夫随机场对FCM目标函数进行修正,提高算法的抗噪能力以及分割精度;采用秃鹰搜索(BES)算法确定FCM的初始聚类中心,提高算法的收敛速度,同时避免算法陷入局部极值的情况。为验证改进FCM算法的性能,选取划分熵、划分系数、Xie_Beni系数以及迭代次数作为评价指标,并与近年来先进的图像分割算法进行对比。实验结果表明,改进FCM算法具有更好的抗噪能力,能得到更好的缺陷分割效果,对工业生产中的冲压件缺陷检测有一定的应用价值。

关键词： 注意力机制   双向长短期记忆网络   动作识别   信道状态信息   分类算法  

摘要： 与传统动作识别技术相比,基于信道状态信息的动作识别具有成本低、安全便利等特点,应用前景广阔。利用乐鑫ESP32采集信道子载波幅值信息,结合预处理算法,并基于结合注意力机制的双向长短期记忆网络的动作识别算法,实现对走路、拖地、捡起、坐下、蹲下和站起六种动作的特征提取与分类识别。测试结果表明:算法在测试集上的平均识别准确率高达95.8%,相较于常规的长短期记忆算法,识别准确率更高、收敛速度更快;与传统基于统计特征与机器学习的分类算法相比,算法直接利用神经网络自动提取时序特征,特征提取更精确,准确率提升超过10%。试验结果验证了该算法在基于信道状态信息的动作识别上的有效性,说明该算法具有较高的实用价值。

关键词： 协作机器人   人机协同   装配线平衡问题   加强策略   增强的混合整数规划模型   模拟退火算法  

摘要： 作为一种新兴的智能制造趋势,将协作机器人引入装配线,与工人以人机协同方式进行装配,正受到越来越多的重视和实践.人机协同装配线的特点在于工人和机器人可以在同一工位中独立执行、并行执行或协作执行装配任务,从而提高传统装配线的生产效率.以最小化节拍时间为优化目标,对人机协同装配线平衡问题开展研究.首先,设计节拍时间下限、上限和初始解的加强策略,并基于已有的人机协同装配线平衡问题模型,构建一个新的增强的混合整数规划模型;其次,设计一类改进的模拟退火算法,使用多种工位完工时间评估方法,实现对问题的高效求解;此外,通过大量的计算实验,验证所提模型和算法的有效性和适用性;最后,对相关参数开展敏感性分析,为制造企业引入协作机器人开展人机协同装配提供管理启示和实践参考.

关键词： 经典名方   芪芍桂酒汤   高效液相色谱法   提取工艺   正交设计   遗传算法   反向传播神经网络  

摘要： 目的通过正交试验和遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络优化芪芍桂酒汤的提取工艺。方法采用HPLC法同时测定毛蕊异黄酮苷、芍药苷、桂皮醛的含量;以转移率和浸膏得率为评价指标,以溶剂倍量、煎煮时间、酒水比为正交试验的考察因素,建立GA-BP神经网络模型,预测最佳提取工艺。结果正交设计优选的提取工艺综合评分为87.11;GA-BP神经网络预测的最优工艺参数更佳,综合得分为90.62。结论GA-BP神经网络优化后的提取工艺所需溶剂较低,综合得分更高,说明所得工艺更理想。

关键词： 森林火灾监测   FY-3D/MERSI-Ⅱ   Terra/MOD14   火点提取   上下文背景阈值法   阈值选取  

摘要： 中国西南地区森林覆盖率高,土地利用类型多样,人类活动频繁,森林火灾风险较高,防火任务十分艰巨。遥感技术具有覆盖范围广和周期性监测等优势,被广泛应用于森林火灾监测。气象卫星搭载了对火灾敏感的红外谱段传感器且时间分辨率较高,已成为森林火灾监测的重要遥感数据源。物理阈值法是遥感数据火点提取中比较成熟的算法,但其精度受所选阈值的影响较大,导致不同区域的火点提取精度存在差异。以中国西南地区的重庆市为例,提出了一种采用FY-3D/MERSI-Ⅱ和Terra/MODIS极轨卫星数据作为数据源进行森林火点监测的算法。首先,通过分析前一年MOD14监测产品的历史数据,确定该地区的初定火点阈值;随后,消除云层、水体和太阳耀斑的干扰;最后,采用上下文背景阈值法进行火点提取。对2022年8月重庆市山火的分析表明,该算法的火点提取平均准确率超过了90%。研究结果表明,根据区域特点调整阈值可以提高该地区火点监测的准确率。

关键词： 无人船   自动巡航路径规划   模拟退火算法   聚类算法   最短路径  

摘要： 该文主要探究水库库容无人船自动巡航最短路径的规划算法,并对算法应用效果进行仿真验证。使用模拟退火算法可以基于补测点寻找最短路径,但是循环次数较多、耗时较长;通过补测点聚类处理,将补测点分成若干点簇后再次寻找最短路径,耗时明显变短,但是仍然存在不同点簇之间路径差值较大的问题。使用点簇调整算法后,保证不同点簇之间的最短路径相近,达到降低能耗和提高效率的目的。仿真结果表明,在点簇调整后,3个点簇最短路径的差值从70398.48 m变为15356.29 m,在多艘无人船自动巡航路径规划中达到能耗均衡、精度较高的效果。

关键词： 人形机器人   具身智能   发展和安全并重   包容审慎监管   算法   安全风险评估  

摘要： 基于“大数据+高算力+强算法”的人形机器人,能够实现连贯高效的人—机—环境智能交互,可服务特种领域需求,助力智能制造,成为人类生活助手和情感伴侣。尽管人形机器人存在功能安全、网络安全、个人信息安全、数据安全、国家安全、违法“代理”、侵权、伦理等多种风险,但如果过度追求安全,就会扼杀创新而阻碍发展。发展是安全的基础,安全是发展的条件,应实现人工智能发展和安全并重。通过理性实施包容审慎监管,推动人形机器人在发展中规范、在规范中发展。科学合理地开展安全风险评估,将人形机器人风险控制在可接受的水平。完善数据安全认证、个人信息保护认证等第三方声誉评价机制,并分级分类推动人形机器人标准制定。应合理配置相关主体的责任,避免人形机器人的过度拟人化,防止陷入“人形机器人陷阱”。通过完善的伦理规范约束人工智能研发者,并为人形机器人“加载”道德,使其对人和环境友好。