基于深度学习的离散智能车间订单完工时间预测方法
设计了一种基于深度学习的预测模型,以提升具有大数据特征的离散智能车间订单完工时间预测能力。从当地企业的MES系统中查询选取生产线的数据用于研究,初步统计分类并使用主成分分析法处理;搭建基于DNN(深度神经网络)的预测模型,初始化模型参数,选择Softmax回归分类器;对比BP神经网络与RBF神经网络,以验证模型准确度和可靠度。
液化气钢瓶报废机的系统设计
系统分析了液化气钢瓶报废机的设计，在破坏方法、钢瓶输送和定位方法比较的基础上，作出合理的选择，并作．了较详细的设计，对设计人员设计类似设备及用户选购和使用设备有一定的参考作用。
N1004型全液压铁路起重机柴油机性能匹配设计
系统地阐述了N1004型全液压铁路起重机柴油机性能匹配设计过程,从参数选择、性能匹配、适应能力、可靠性等方面进行分析,并用数据说明柴油机性能匹配设计是合理的.