针对当前产品配置过程中知识经验可重用性差、配置效率低等问题,引入知识工程(KBE)技术,研究了知识工程关键技术在产品配置中的应用,开发出一套符合产品配置的推理机。分析了复杂产品领域知识的特点,提出产生式规则和过程表示的混合知识表示方法。通过运用智能解析技术快速解析知识库中知识,并采用正向的规则推理方法(RBR)实现知识推理。经验证,用户可以在产品配置平台中快速对知识进行创建,并能够根据客户个性化需求智能推理出产品设计结构,极大提高知识重用性和产品设计效率。

目前制造企业普遍基于参数化零部件设计数据找到已有的参数组合,并以此作为标准规格进行推荐,造成工作效率低下,出错率高。针对这种情况,将Markov模型引入企业的零部件标准规格推荐中,基于C#编程语言,以Microsoft Visual Studio为平台,在NX软件的基础上,开发了基于Markov模型的零部件标准规格推荐系统。该系统根据企业已有的设计数据,通过发掘数据内部的规律,找到数据中隐含的参数组合,并将其作为标准规格推荐给企业,为企业带来更为有效的零部件标准规格的推荐策略。

采用液液萃取的方法分别从90^＃、93^＃、97^＃汽油中提取了含氮化合物，并将气相色谱（GC）和作者所在研究组研制的表面电离检测器（SID）联用对含氮化合物进行了分析。结合GC-氢火焰离子化检测器（FID）、GC氮磷检测器（NPD）和GC-质谱（MS）的分析结果，可鉴定出GC-SID谱图中的峰基本为含氮化合物,且大部分为NPD和FID未检出的峰，说明SID的选择性和灵敏度更好。分析结果表明，这3种汽油含氮化合物种类相似，含量有所差异；所提取的含氮化合物主要是苯胺类化合物；SID能从汽油样品中检出多种痕量的高沸点含氮组分，对于检测含氮组分而言，SID具有优于商品NPD的灵敏度和选择性。SID为GC分析提供了一种性能优异的选择性检测器。

随着当前社会的快速发展,机电液一体化得到了快速发展,且改进了我国很多的设备运行情况。液压装载机运行中会消耗较多能量,为了达到节能效果,应在液压装载机运行过程中采用机电液一体化技术,从而获得更佳的节能效果。

探讨了一种基于常规方法的测量长期密封矿石样品氡射气系数的测量方法.该方法可将单个样品测量周期缩短至24 h,且能够实现准确快速测量.试验结果表明:新方法测量值为常规方法的1.4倍.两种方法对矿样氡射气系数进行测量时,新方法标准误差为1.1%~1.6%,常规方法的标准误差为0.6%~0.8%,相对误差均小于11%.

针对国内某汽车电子液压制动控制单元的混流装配线存在工作站数目过多、生产节拍不合理、作业负荷不均衡的问题,对该混流装配线进行了数学建模、自适应遗传算法求解和分析研究。首先,介绍了混流装配线平衡的基本概念,以及汽车电子液压制动控制单元的混流装配线;然后,在传统混流装配线平衡的基础上,综合考虑了工作站的数目最少、生产节拍最小、装配线平滑指数最小等3个目标函数,建立了混流装配线平衡的数学模型;之后,按照遗传算法的流程图,描述了改进后自适应遗传算法的步骤;最后,利用MATLAB编写了自适应遗传算法,求解了混流装配线平衡问题,并对装配线的运行结果进行了分析。研究结果表明:采用自适应遗传算法得到的优化结果明显优于采用传统遗传算法的结果,可减少1个工作站,降低工人与设备的成本;生产节拍增加2.66秒/件,可完成目标...

轴承的早期故障信号属于微弱信号,其故障特征提取一直是旋转机械故障诊断的一大难点。笔者将掩膜法引人到局部均值分解(localmean decomposition,简称LMD)分解中,提出了一种基于EMD和掩膜法(mask signal,简称MS)的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EMD在噪声背景下分解出的功能分量(product function,简称PF)存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引人了掩膜信号法对LMD分解出的与原信号相关性强的PF分量进行处理,抑制模态混叠现象,提取故障频率。文中以滚动轴承实际故障信号为对象进行分析,通过将掩膜信号法与LMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,将故障频率处的峭度值提高了8倍,同时将信噪比提高了19.1%,成功提取了故障信号,为故障特征提取提供一种新的诊断方法。