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公开(公告)号：CN109978395B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910252240.3
申请日：2019-03-29
Applicant: 长安大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种智能车间加工任务自治分配模型的创成方法，属于智能制造与生产系统工程领域，目的是解决车间智能加工设备在自治分配订单加工任务时缺乏决策模型支撑的问题。本发明包括初始理论模型建立和最优模型参数创成两个部分。在初始理论模型建立部分，基于隐马尔科夫方法，由订单信息、生产状态、加工设备、加工工艺信息等建立初始的加工任务自治分配模型；在最优模型参数创成部分，基于车间历史订单数据和当前订单数据，通过期望最大化，创成出适应当前车间生产状态的最优加工任务自治分配模型，使用本方法创成的模型来预测与订单加工工艺过程相适应的加工设备序列，可实现与理想的加工设备序列的偏差显著减小。
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公开(公告)号：CN113052553A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110315055.1
申请日：2021-03-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车同步器齿毂生产线的MES系统管控方法及系统，接收汽车同步器齿毂的加工订单信息，将加工订单信息按照紧急程度进行排序，生成工单信息；根据工单信息以及物联系统采集的生产人员信息，生成生产班次信息；根据工单信息以及物联系统采集的物料信息，判断物料是否满足生产需求，若满足，则生成物料出库信息，若不满足，则生成物料补充信息；根据物联系统采集的工艺信息，并根据基于模糊理论的遗传算法生成工艺路线信息；根据生产班次信息、生成物料出库信息和工艺路线信息生成生产加工信息，根据生产加工信息控制生产设备开始生产加工。本发明加强汽车同步器齿毂生产的精益管理，降低生产成本，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN109978395A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910252240.3
申请日：2019-03-29
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种智能车间加工任务自治分配模型的创成方法，属于智能制造与生产系统工程领域，目的是解决车间智能加工设备在自治分配订单加工任务时缺乏决策模型支撑的问题。本发明包括初始理论模型建立和最优模型参数创成两个部分。在初始理论模型建立部分，基于隐马尔科夫方法，由订单信息、生产状态、加工设备、加工工艺信息等建立初始的加工任务自治分配模型；在最优模型参数创成部分，基于车间历史订单数据和当前订单数据，通过期望最大化，创成出适应当前车间生产状态的最优加工任务自治分配模型，使用本方法创成的模型来预测与订单加工工艺过程相适应的加工设备序列，可实现与理想的加工设备序列的偏差显著减小。
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公开(公告)号：CN108241909A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201810069656.7
申请日：2018-01-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及一种机械设备再制造时机的预测方法，先获取机械设备中若干部件的失效时间，作为样本数据，利用中位秩法估计累计失效概率；最小二乘法进行参数拟合，得到累计失效概率和可靠度的关系表达式；利用累计失效概率和可靠度的关系表达式以及两参数威布尔分布的可靠度表达式，获得两参数威布尔故障率h(t)的求解公式；利用h(t)的求解公式，根据公式求解N(t)；构建再制造时机决策模型，将N(t)代入再制造时机决策模型中，求解理论再制造时机Td；对比理论再制造时机Td和机械设备失效后的回收时机Tb的大小，确定机械设备再制造时机。本发明能对再制造时机可靠预测，控制废品失效程度，节省再制造成本。
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公开(公告)号：CN118768445A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411168538.3
申请日：2024-08-23
Applicant: 长安大学
IPC: B21D22/16
Abstract: 本发明公开了一种模块化的直径可调的内筋旋压芯模及使用方法，涉及旋压装置技术领域，包括导轨、中心柱、芯模主体和伸缩机构；所述芯模主体包括多个模块体，每个模块体通过伸缩机构与中心柱连接，所述中心柱设置在芯模主体中心位置，所述中心柱上下两端分别连接圆盘导轨；导轨为芯模主体径向伸缩提供平稳的移动路径，同时也能限制芯模主体的轴向运动，伸缩机构可以调节芯模主体的直径；本发明有灵活性和可调性的优点，模块化设计允许芯模的不同部件可以单独设计和更换，以适应不同形状和尺寸的筒形件加工需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108241909B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201810069656.7
申请日：2018-01-24
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明涉及一种机械设备再制造时机的预测方法，先获取机械设备中若干部件的失效时间，作为样本数据，利用中位秩法估计累计失效概率；最小二乘法进行参数拟合，得到累计失效概率和可靠度的关系表达式；利用累计失效概率和可靠度的关系表达式以及两参数威布尔分布的可靠度表达式，获得两参数威布尔故障率h(t)的求解公式；利用h(t)的求解公式，根据公式求解N(t)；构建再制造时机决策模型，将N(t)代入再制造时机决策模型中，求解理论再制造时机Td；对比理论再制造时机Td和机械设备失效后的回收时机Tb的大小，确定机械设备再制造时机。本发明能对再制造时机可靠预测，控制废品失效程度，节省再制造成本。
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公开(公告)号：CN109034540B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810693793.8
申请日：2018-06-29
Applicant: 长安大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供一种基于在制品工序流的机床序列编排动态预测方法，包括建立预测模型和设计预测算法两个阶段。对以往在制品制造过程中的机床序列进行统计，建立机床序列预测模型，所述预测算法包括四个步骤：(1)定义t时刻具有最大概率的机床序列；(2)从第一道o1工序开始，预测确定以最大概率执行后一道ot+1工序的机床编号it+1；(3)加入最后一道工序oT，动态预测确定与在制品加工工序流对应的、拥有最大概率的机床序列i1～iT；(4)确定与在制品工序流对应的机床序列。由于本发明将车间机床、在制品的实时数据引入到机床序列编排中，并对执行当前工序流的机床序列进行动态预测，确保机床序列更好地适应动态变化的制造车间，提高制造车间的智能化、自治化程度。
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公开(公告)号：CN108427390A
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201810339946.9
申请日：2018-04-16
Applicant: 长安大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 一种基于数字孪生的车间级智能制造系统及其配置方法，制造系统采用物理层、网络层和信息层组成的体系架构。智能制造系统的配置方法通过建立在制品与制造资源的数字孪生体，并建立与数字孪生体之间的映射关系，形成车间“人-机-物”自治交互机制，实现了车间“感知-计算-执行-反馈-决策”闭环制造逻辑。本发明通过将数字孪生技术应用于车间级智能制造系统建模与仿真中，给出优化的智能车间生产运作方案，为企业车间生产柔性、自治能力和动态响应能力的提升提供支撑，为传统制造车间的智能化转型升级提供一定的借鉴。
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公开(公告)号：CN114626166A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210327172.4
申请日：2022-03-30
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种废旧零件的再制造修复方法、系统、设备及存储介质，废旧零件的再制造修复方法首先通过获取断裂叶片模型中叶片表面三维点云数据，然后对叶片表面三维点云进行分析处理，得到重建后的完整叶片模型，基于断裂叶片模型和完整叶片模型，计算得到叶片断裂部位的模型，最后以断裂叶片为基体，对叶片的断裂部位进行修复。该方法能够有效地实现以破损叶片为主体的废旧零件的再制造修复，可以降低零件的维修成本，减小经济损失。
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公开(公告)号：CN109885397A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910035836.8
申请日：2019-01-15
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算环境中时延优化的负载任务迁移算法，负载均衡服务器接收任务采集设备传输的任务，若任务为存储任务，则直接传输到存储设备中进行存储；若任务有实时处理需求，则分析边缘设备是否具备处理任务的能力；若能力不足，则将任务传输到云计算；若有处理能力，则分析任务所需的处理时间和可用于排队的时间；基于负载均衡和任务质量对任务进行调度分析，一是各虚拟机的负载要基本相当，一是分析排队中每个任务是否满足处理时间的要求；基于这两点对新到的任务进行排序，以达到最优的调度方案。本方法减少了任务迁移的次数，加快了实时响应速度，节省能量的消耗；减免了任务迁移消耗的时间和能耗，有效提高边缘计算的服务效率。
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