73、基于智能体的协同设计可制造性早期评估与柔性制造系统仿真环境设计

基于智能体的协同设计可制造性早期评估与柔性制造系统仿真环境设计

在制造业的发展进程中,协同设计与制造的高效性和可行性评估至关重要。本文将介绍基于智能体的早期可制造性评估方法,以及柔性制造系统仿真环境的设计,旨在为制造业的设计与生产提供更有效的解决方案。

基于智能体的早期可制造性评估

智能体的功能由将决策步骤集成到通用制造决策环境的特定需求所定义。在协同设计的可制造性评估中,主要涉及设计智能体、工程智能体和设施智能体。
- 设计智能体 :设计师开发零件设计的实体模型,并存储在特征格式表中,同时生成可在网络共享的3D CAD模型。设计师通过设计智能体的界面获取零件的3D模型和相关产品数据模型元素,并在基于特征的产品数据模型上交互式指定零件信息,如特征、表面光洁度、公差、涂层要求等。设计智能体将零件详细信息广播给工程智能体和设施智能体,以获取工艺解决方案和适用设施。
- 工程智能体 :当需要加工的特征类型及其关系确定后,设计智能体将数据模型广播给工程智能体。工程智能体根据产品数据模型中的形状特征和涂层要求选择制造工艺,并为每个特征生成加工替代方案。这些替代方案由工艺数据模型支持,该模型描述了加工和涂层过程中的可用能力。最终,一组替代特征加工解决方案将附加到工程智能体答案窗口中的每个特征上。根据智能体之间的对话,工程智能体可以决定将结果发送给设计智能体或设施智能体,以检查使用该工艺结果的可用设施。
- 设施智能体 :设施智能体从工程智能体接收带有附加特征和涂层加工替代方案的零件数据模型。作为特征工艺选择的输出,零件加工替代方案被描述为一系列形状生成模式,以通用格式表

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定经济。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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