重庆理工大学机械工程学院工业工程系
- 作品数：9 被引量：41H指数：3
- 相关机构：广州大学公共管理学院更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目国家自然科学基金重庆市社会科学规划项目更多>>
- 相关领域：机械工程自动化与计算机技术经济管理文化科学更多>>
- 面向需求的工业工程专业人才培养模式研究被引量：4
- 2013年
- 针对大学生就业形势日益严峻的问题,通过分析工业工程专业人才培养的现状与不足,提出了面向需求的工业工程人才培养模式,从人才培养目标、课程体系建设、师资队伍、教学方法、运行机制以及教学组织形式几个方面对该模式进行了分析探讨。
- 宋李俊
- 关键词：工业工程专业
- 基于BP神经网络的轴承套圈沟道磨削粗糙度识别被引量：11
- 2019年
- 针对轴承套圈沟道磨削监测方法间接、监控信号偏少、识别效率不高、准确率偏低等不足,采用相关分析初选8个与粗糙度相关性较高的信号特征,再采用主成分分析,根据主成分贡献率以及累积贡献率,进一步将8个信号特征转化为3个主成分,采用BP神经网络建立主成分与沟道磨削粗糙度之间的映射关系模型,利用Matlab软件进行训练和验证,粗糙度识别正确率超过95%,能够提高轴承套圈沟道磨削过程的质量监控能力。
- 侯智曾杰
- 关键词：BP神经网络轴承套圈
- 多节点流水线生产订单接受与调度一体化问题被引量：3
- 2015年
- 为了使企业在选择订单时获取最大利润,避免产生惩罚损失,提出了一种流水线生产企业订单接受与调度一体化的决策方法。在该方法中,将订单接受与调度同时规划,建立了以利润最大化为目的,考虑拖期惩罚的决策模型。提出一种新的基于模拟退火过程的启发式求解算法来求解该模型,实例验证了算法的有效性。
- 宋李俊赵虎
- 关键词：退火过程启发式算法
- 社会网络视角下重庆市机器人产业集群空间分布特征分析
- 2021年
- 针对重庆市机器人产业集群空间分布特征研究的空白,筛选100家单位作为网络节点,根据行政区划和节点距离等空间分布特征,构建重庆市机器人产业关系矩阵,采用社会网络分析法对机器人产业集群的规模、密度、中心性、凝聚子群、核心-边缘分析等指标进行计算和分析。研究结果发现,重庆市机器人产业集群已经初具规模效应,发展势头整体较好,在产业集中度、核心企业培育、成员交流合作等方面还有较大发展空间。
- 侯智孟祥超
- 关键词：机器人产业社会网络分析法关系矩阵产业集中度
- 制造过程中的不确定信息及其处理方法综述被引量：2
- 2018年
- 分析制造过程中的存在的不确定信息,并按照不同标准对其进行分类,并对不确定信息度量方法、不确定信息约简、以及不确定信息中的知识发现、不确定信息条件下的生产计划与调度等进行了归纳和评述。
- 侯智陈倩陈进
- 关键词：不确定信息
- 基于遗传算法的车间设备布置优化被引量：2
- 2019年
- 为了提高车间设备布置的效率和效益,将设备的多行布置问题转化为排序问题,以总物流量和车间总面积最小为优化目标,建立车间设备布置的数学模型,采用Plant Simulation内置的遗传算法工具箱与SimTalk语言编写程序,实现不同面积各类设备的优化布置。最后,以某水轮机厂机加工车间的设备布置为例,验证了方法的有效性。
- 侯智马国庆
- 关键词：遗传算法
- 基于融合特征与支持向量机的控制图模式识别被引量：18
- 2014年
- 为了提高控制图模式识别的精度,将控制图模式的原始特征与形状特征相融合得到分类特征,并采用支持向量机进行模式分类的控制图模式识别。融合所得特征既保持了控制图模式的原始特征所蕴涵的模式全局特性信息,又通过引入形状特征对部分易混淆模式的局部几何特性进行强化,使不同模式间的区分度得到有效提高;而以支持向量机作为模式分类器保证方法在高维度特征和小样本条件下也能获得较好的识别性能。仿真实验结果表明所提方法的识别精度相比其他几种基于形状特征的控制图模式识别方法有明显提高。
- 宋李俊赵虎
- 关键词：特征提取支持向量机
- 不确定信息条件下基于灰数运算与TOPSIS的群决策方法研究
- 2017年
- 针对群决策过程中出现的专家评估值难以精确化,只能给出区间化评估结果的不确定信息问题,提出不确定信息条件下基于灰数运算与TOPSIS的群决策方法。给出灰数运算与TOPSIS集成的方法和步骤,利用灰数运算处理区间化的专家评估值,利用闵氏距离函数解决TOPSIS方法遇到的属性权重叠加问题。最后,以制造企业供应商评价为例,对提出的方法进行验证,表明灰数运算与TOPSIS进行集成,可有效降低群决策中不确定信息带来的风险,计算过程简单、高效和实用,可用于制造企业生产与管理中含有灰数、模糊数的决策领域。
- 侯智陈进
- 关键词：不确定信息TOPSIS群决策
- 专利视角下重庆市机器人产业现状及对策研究被引量：1
- 2021年
- 本文从专利视角,通过专利量、IPC分类号、专利分布等数据分析重庆市机器人产业发展现状,并与全国及其他省份机器人产业现状进行对比,给出了发展壮大重庆市机器人产业的对策建议。近年来,智能制造的重要性深入人心,作为智能制造的核心及智能机器的代表——机器人的发展显得至关重要。
- 侯智施乃勇
- 关键词：机器人产业数据分析
