48、制造过程中的时间优化与金属成型性能研究

制造过程中的时间优化与金属成型性能研究

在制造业中,提高生产效率和产品质量是永恒的追求。本文将探讨两个重要方面:一是如何通过调度规则优化柔性作业车间的生产时间;二是不同构建方向对直接金属激光烧结(DMLS)的因科镍合金微观硬度和表面粗糙度的影响。

1. 柔性作业车间生产时间优化
1.1 研究背景与目标

某小型生产单位采用柔性作业车间生产模式,制造超过200种零部件。为解决延迟交付问题,研究旨在减少生产总时间(makespan time)并制定稳定的负荷计划。具体目标是评估不同调度规则下现有资源的生产总时间,识别瓶颈操作,并提出资源需求建议以确保按时交付。

1.2 数据收集与系统分析
  • 数据收集 :从行业收集订单生产项目数据,通过帕累托分析确定占总需求80%的20%的零部件,发现仅51种零部件贡献了80%的产量。
  • 现有系统分析 :评估动力压力机的现有生产能力,包括每台机器每班的冲程数,进而计算出生产一个月需求所需的天数。
机器 每班冲程数 完成一个月需求所需天数
剪切机 - 26
200T 压力机 - 6
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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