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公开(公告)号:CN108414554A
公开(公告)日:2018-08-17
申请号:CN201810193937.3
申请日:2018-03-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N23/22 , G01N23/2202
Abstract: 本发明公开一种用于厚壁无缝钢管材料δ铁素体含量测量的方法,包括:切取10×10×10mm的块状试样留存;将留存的试样在回火炉内以1200℃~1300℃的恒定高温淬火0.5~2小时,出炉空冷,以700℃~760℃的恒定温度在回火炉内回火1.5~2小时,出炉空冷;使用砂轮将经热处理后的块状试样的一横向面磨平,对磨平的横向面进行磨光和抛光处理;将研磨后的块状试样置于匹配的烧杯或腐蚀杯中,在烧杯或腐蚀杯中加入如下重量百分数组份的腐蚀剂:硫酸铜8%~10%,盐酸45%~50%,水40%~50%,冷蚀15~20秒后,使用清水配合酒精对腐蚀的横向面进行清洁并气吹/风干块状试样;使用金相显微镜拍摄块状试样的横向面的金相照片,并利用金相图像分析软件统计横向面内δ铁素体含量。
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公开(公告)号:CN119692913A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411848374.9
申请日:2024-12-16
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及基于GA‑PSO的物料订购与补货的决策方法及服务平台,该方法包括:获取每个订购周期内多种目标物料对应的物料订购量;对每个订购周期中的交付周期的数目和多种目标物料分别对应的物料订购量进行编码,生成多个第一矩阵型编码个体;在基于多个第一矩阵型编码个体,利用遗传算法进行至少一次遗传操作后,确定当次迭代所生成的每个第二矩阵型编码个体对应的第二子编码体的适应度,基于适应度和第二矩阵型编码个体,进行遗传操作迭代,直至生成多个候选矩阵型编码个体;在将候选矩阵型编码个体中的候选子编码体作为候选粒子后,基于粒子群优化算法,对多个候选粒子进行迭代处理,并从生成的多个备选粒子中,选取包括目标物料补货决策信息的目标粒子。
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公开(公告)号:CN119397293A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411662392.8
申请日:2024-11-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/2337 , G06F18/10 , G06N3/006 , G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及退役动力电池匹配重组方法、服务系统及存储介质,该方法包括:在对每个待重组目标退役动力电芯的目标信息所对应的多种目标指标参数进行预处理,生成对应的多种标准特征参数之后,利用一致性分选模型处理每个目标退役动力电芯所对应的多种标准特征参数,得到分选出的多个退役动力电芯集合所对应的分类标签数据;基于预先获取的电池需求参数、多个退役动力电芯集合及对应的分类标签数据,利用改进的人工蜂群算法进行电池重组配置规划迭代,生成对应的重组配置信息;在确定电池需求参数所对应的生产订单需求信息之后,对生产订单需求信息和重组配置信息,利用预设的启发式算法进行排产规划,并按生成的目标排产规划信息进行动力电池重组。
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公开(公告)号:CN118428652B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410501296.9
申请日:2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及面向生产与运输的智能联动决策方法及服务平台,该方法包括:将更新生成的生产变量期望值和配送变量期望值分别下发至生产规划子系统和输送规划子系统;接收生产规划子系统响应于生产变量期望值所返回的生产变量返回值和输送规划子系统响应于配送变量期望值所返回的配送变量返回值,并判断生产变量返回值和配送变量返回值是否满足预设的产运一致性约束;在判断到生产变量返回值和配送变量返回值不满足预设的产运一致性约束的情况下,重复执行利用预设的协同优化CO算法和动态容差进行协同优化,直至新的生产变量返回值和配送变量返回值满足产运一致性约束,得到联动决策结果。
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公开(公告)号:CN118278693B
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410466365.7
申请日:2024-04-18
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06N3/126 , G06Q30/0202 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于工业大数据的间歇式生产系统经济批量决策方法、服务平台及介质,该方法包括:获取当前所接收到的需求订单信息;根据预设的支持向量机SVM多分类模型,对所述当前产品生产信息进行处理,确定产品类型;将已确定产品类型的所述当前产品生产信息,输入预设的需求时序预测模型,得到第一产品需求预测信息;在将所述第一产品需求预测信息导入与所述产品类型对应的经济生产批量决策模型之后,利用预设的遗传算法和迭代规则,计算出经济生产批量结果,通过引入大数据分析技术确定决策模型中的关键变量,增强模型求解的精准性,提升复杂随机环境下生产物流系统多层次、多尺度管控决策的智能化水平。
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公开(公告)号:CN118428851B
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202410501297.3
申请日:2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于订单批处理的生产与仓储智能联动决策方法及服务平台,该方法包括:获取预规划的排产信息和当前预规划的仓储信息,排产信息关联对应的生产总成本和生产下线时间序列,仓储信息关联对应的仓储总成本和排库时间序列;对生产总成本、生产下线时间序列、仓储总成本和排库时间序列,利用改进的协同优化算法和动态容差进行协同优化,以更新当前生产耦合变量期望值和当前排库耦合变量期望值;判断完成当次迭代的候选排产信息所对应的生产下线时间序列和候选仓储信息所对应的排库时间序列是否满足预设的一致性约束,并在判断到满足预设的一致性约束时,将对应的候选排产信息和对应的候选仓储信息作为协同规划结果。
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公开(公告)号:CN118691338A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410904024.3
申请日:2024-07-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0204 , G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/30 , G06Q50/02 , G06Q50/12 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及厨余垃圾资源化闭环处理设施的选址方法及服务平台,该方法包括:基于多个餐饮中心在设定的选址周期内的厨余垃圾总产量,确定每个餐饮中心所对应的厨余垃圾日产量,并确定多个餐饮中心所对应的厨余垃圾的日产总量;在确定处理日产总量的厨余垃圾所需求的第一黑水虻需求量之后,确定每个候选黑水虻处理点在对应的邻避效应参数下所对应的第一黑水虻养殖规模;基于第一黑水虻养殖规模与第一黑水虻需求量,从多个候选黑水虻处理点中,选取至少一个备选黑水虻处理点,并在计算备选黑水虻处理点与关联的多个餐饮中心所对应的日运营总成本之后,至少根据日运营总成本,从至少一个备选黑水虻处理点中,选取目标黑水虻处理点,得到选址结果。
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公开(公告)号:CN118691037A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410904026.2
申请日:2024-07-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/30 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及厨余垃圾资源化设施周期调拨方法及服务平台,该方法包括:获取每个目标节点待处理的第一资源的资源总量,基于资源总量和每个目标节点的空养殖箱体,确定其养殖需求参数;根据养殖需求参数,从多个目标节点中,分别确定出供应节点和接收节点;基于接收节点的箱体需求量和供应节点的箱体供应量,确定与每个供应节点对应的多个接收节点组合,基于目标函数,计算多个由一个供应节点和一个接收节点组合组成的备选调拨节点组的配置适应度,接收节点组合包括与供应节点对应的多个接收节点;根据配置适应度,在多个备选调拨节点组中选取目标调拨节点组,确定目标调拨节点组的供应节点向每个接收节点调拨的目标箱体供应量,得到配置结果。
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公开(公告)号:CN118536910A
公开(公告)日:2024-08-23
申请号:CN202410887922.2
申请日:2024-07-03
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/20 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及退役动力电池智能仓储方法、装置、智能仓储系统及存储介质,该方法包括:获得待仓储的每个目标AEVB对应的多种目标指标参数;在对目标指标参数进行预处理,生成标准特征参数之后,利用评估分类模型处理标准特征参数,得到与每个目标AEVB对应的分类标签数据;基于仓储库区对应的布局参数信息和多个目标AEVB,利用NSGA‑II算法进行仓储分配规划,生成初始仓储分配信息;确定初始仓储分配信息中所有备选仓储库区对应的第一仓储适应度,根据与分类标签数据中的目标重组热度分类及目标重组热度评分值的对应的目标仓储适应度和第一仓储适应度的差值,对初始仓储分配信息进行仓储规划迭代,直至差值不大于预设阈值,生成对应的目标仓储分配信息。
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公开(公告)号:CN118229194A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410437940.0
申请日:2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及批生产模式下的库位规划方法、电子装置及存储介质,该方法包括:获取当前空闲的货位信息和组批生产后的多个生产订单信息,每个生产订单信息包括多个目标对象对应的同一类别的单品信息;从多个生产订单信息中,获取每个目标对象对应的多个单品信息,得到每个目标对象对应的多个入库子单信息,并基于货位信息和入库子单信息,进行初始编码,得到第一编码序列;利用ALNS算法和预设的仓储约束,对当前编码序列进行破坏修复操作,生成备选编码序列;根据备选编码序列和当前编码序列对应的仓储成本,从备选编码序列和当前编码序列中,选取目标编码序列,得到库位规划结果。通过本申请,解决相关技术的库位规划方案易浪费仓库资源及成本的问题。
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