基于实时信息的飞机部装车间物料配送框架

飞机部件装配车间在物料配送过程中存在提前送料、被动领料的情况,容易导致库存压力大、生产信息滞后、物料配送响应慢的问题。随着信息化、物联网技术的不断发展,MES、ERP、PLM、RFID和条形码等技术在飞机部装车间得到应用产生了大量的实时信息,为实现飞机部装车间物料配送在正确的时间以正确的形式送达正确的生产工位提供了可能。通过分析飞机部件装配物料配送过程的特点,建立了基于实时信息的飞机部件装配车间物料配送框架,阐述了基于实时信息的飞机部件装配车间物料配送运行过程,设计开发了飞机部件装配车间物料配送系统,并以某飞机中机身装配车间为例验证了该框架的可行性和有效性。     

数字化车间虚拟监控系统研究

传统的虚拟监控系统管理层与执行层信息交互能力不足,不能满足当前车间监控需求,基于虚拟现实技术与信息集成技术,建立车间状态监控系统,实现整个车间内人员、物料、设备等位置及状况的实时监控.系统以三维制造资源模型为基础构建数据逻辑模型;采用XML规范建立系统模块间的数据接口;利用实时状态数据驱动三维虚拟模型;利用Unity3D技术实现虚拟场景的渲染与实时人机交互,最后通过实例验证了系统的有效性.     

实时数据驱动的生产线状态监控与效能评估技术研究

数字化车间的建设是航天产品制造企业实现智能制造的关键环节,为了实现车间的自主决策和自组织生产,设备互联、自动感知、虚拟监控以及实时分析等技术已经在工业界得到了广泛的重视。结合我国航天领域首个数字化车间建设项目,利用虚拟现实(VR)技术与车间信息通信技术(ICT),研发车间现场实时数据的采集与管理、生产线效能评估建模、人机交互式三维/二维集成可视化等功能模块。通过与其他信息系统如MES等进行数据集成,构建基于实时数据驱动的生产线运行状态监控平台,实现透明化生产,提高生产运营管理水平。     

海航技术成功研发工具物联网管理系统

正近日,海航技术开发的工具物联网管理系统获得了国家版权局颁发的计算机软件著作权。该系统可通过高解析率的识读技术识别工具本体激光雕刻的二维码,利用手机移动端的实时交接模块优化工具交接和转借的流程,并且可为使用者提供实时资源信息支持。工具物联网管理系统系统自2016年1月推广应     

实时数据驱动的飞机大修过程精准管控方法

本文结合CPS技术,面向飞机大修过程的实时感知、动态响应和精准管控提出了实时数据驱动的飞机大修过程精准管控框架。以某飞机大修车间为背景,设计开发了飞机大修过程执行管控系统,并以飞机大修过程的返工应用场景为例进行了应用分析。     

基于物联网和帧差法的飞行模拟机智能管理研究

针对飞行模拟机运行使用中存在的智能化不足、造成能源浪费和设备空耗的问题,提出了基于物联网和帧差法的飞行模拟机智能管理技术解决方案,应用物联网概念构建了飞行模拟机智能管理系统框架,利用现有飞行模拟机座舱内实时监控图像,应用帧差法技术进行运动目标检测并依据检测结果做出判断,再通过网络、串口和单片机等形成的物联网实现对飞行模拟机视景系统投影设备及运动系统液压电机适时开启和关闭,从而降低设备无谓损耗。测试结果显示,该研究成果的使用能够达到提升效能、延长设备寿命的目的。     

数字化车间解决方案在中航工业庆安集团的实施

随着数控技术、计算机技术和网络技术的相互融合,DNC技术的概念也在不断地发展和外延.DNC已不仅仅是一种自动传输方法,而逐渐演变成一种对数控加工程序进行全生命周期管理的系统平台.网络DNC系统能够进行数控车间的工况采集,实时监控,还可以与其他信息化系统,如MES、PDM、MRPII或ERP进行集成.     

基于北斗三号的多区域实时动态授时服务系统

面向新一代移动通信和物联网等领域对高精度、低成本授时的需求,针对典型的实时动态授时服务只能单区域覆盖的问题,提出了一种基于北斗的多区域实时动态精密授时服务系统.该系统由标准时间、时间基准站、高精度时间频率实时传递链路、数据中心和时间用户等部分组成,可实现标准时间实时动态授时服务的全国多区域覆盖.依托中国科学院国家授时中...     

AGV关键技术在航空制造车间的应用展望

随着智能制造和航空产品的发展,传统的航空产品制造技术已经不能满足航空产品日益发展的需求,随着智能制造技术的出现及发展,以智能物流为基础的智能制造车间逐渐得到了广泛应用.在智能制造车间物流中,自动引导小车(AGV)得到了广泛应用.本文在对AGV关键性技术研究进行综述的基础上,总结了AGV在物料配送车间的工作流程,阐述了A...     

物联网操作系统技术研究

物联网操作系统是物联网信息技术的重要组成部位,其特点是规模小,占用资源非常少,且功耗极低.其主要适用于内存空间极小、功耗极低且效率较高的资源受限应用场景.如以往的非智能手机,存储空间小,需要待机时间长,对通话要求快速响应.物联网操作系统还应用于传感器采集数据.随着物联网技术发展,各种需要联网的物件中嵌入微型计算机设备.物联网操作系统运行于微型计算机设备上,负责管理硬件软件并接入到互联网中.在航空领域,飞机上部署了数量众多的微型计算机设备,它们大都是体积小、存储空间小、功耗低.这些微型计算机设备上运行着数据采集任务、数据传输任务及设备控制任务.物联网操作系统能够解决微型计算机设备上硬件软件管理问题,并且能够做到资源占用少、功耗低.通过分析物联网操作系统Contiki研究物联网操作系统相关技术.     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

基于一致性预处理技术的作业车间调度算法研究

为降低CSP调度算法的计算复杂度和减少搜索过程中回溯发生概率,采用一致性预处理技术来预先修剪和过滤搜索空间。仿真实验证明:两种方法的综合运用可以显著提高CSP调度算法的搜索效率,从而为CSP调度算法求解大规模作业车间调度问题提供可能。     

基于改进匈牙利算法的航空企业动态调度方法研究

航空零件生产调度时,应尽量满足多目标和实时性的要求。结合某航空制造企业的实际生产情况,提出一种基于"穷尽成对比较"技术和改进匈牙利算法的动态调度方法。首先以航空零件调度时的最大完工时间、生产加工成本以及生产能耗为优化目标,构建柔性作业车间多目标动态调度数学模型;然后利用基于"穷尽成对比较"技术的权重参数调节模型对数学模型中各个目标的权重参数进行实时动态调整;最后以各个目标的加权值为总目标,采用改进匈牙利算法求得工序的最优分配结果。结果表明:与传统的动态调度方法相比,动态调度方法能够有效地提高航空企业的生产效率、减少航空企业的生产加工成本并降低对环境的污染,具有较好的综合调度性能。     

求解含调整时间排序问题的混合遗传算法

利用仿真工具将启发式方法与遗传算法相结合,提出了一种求解Job Shop排序问题的混合算法框架,利用启发式规则引导遗传搜索过程,以提高遗传算法的求解效率。在求解过程中,遗传算法仅对每台机器的第1道工序搜索寻优,通过仿真过程安排后续工序,在仿真过程中,利用启发式规则确定工件的加工优先级。在以上框架基础上,针对含调整时间的作业排序问题建立了一种混合算法GA-SPTS,通过与已有算法的比较表明,该算法对这类问题具有很好的求解性能。     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。     

一种启发式混合遗传算法及其在车间作业排序问题中的应用

针对一般车间作业排序问题（n/m/G/Cmax）建立了一种启发式混合遗传算法,将调度规则SPT与MWKR引入遗传搜索过程,并应用邻域搜索法作局部辅助搜索,以提高解的性能。通过与目前一些常用算法的比较表明,该算法具有良好的求解性能与运算效率。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于启发强化学习的大规模ADR任务优化方法

随着航天事业的蓬勃发展,空间碎片尤其是低轨碎片已成为航天任务不可忽视的威胁。考虑到碎片清除的紧迫性和成本,低轨多碎片主动清除（ADR）技术成为缓解现状的必要手段。针对大规模多碎片主动清除任务规划问题,首先,基于任务规划的最大收益模型,提出一种强化学习（RL）优化方法,并依照强化学习框架定义了该问题的状态、动作以及收益函数;其次,基于高效启发因子,提出一种专用的改进蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法,该算法使用MCTS算法作为内核,加入高效启发算子以及强化学习迭代过程;最后,在铱星33碎片云的全数据集中检验了所提算法有效性。与相关MCTS变体方法以及贪婪启发算法对比,所提方法能在测试数据集上更高效地获得较优规划结果,较好地平衡了探索与利用。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

一种航空发动机的分段实时线性动态模型

针对喷口不可调涡扇发动机实时线性动态模型的建立问题,提出了一种基于粒子群优化算法小偏差状态空间模型的方法.选取高压转子换算转速为增益调度参数,根据发动机相似原理,建立了发动机全飞行包线分段实时线性模型.全飞行包线内所提出的分段实时线性模型与非线性模型仿真对比结果表明:涡扇发动机高压压气机出口总压、低压涡轮出口温度、高压转子转速和低压转子转速的最大相对误差不超过3.5%,仿真结果验证了该方法的有效性.