2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著數(shù)控機(jī)床普及率的迅速攀升,以各類數(shù)控機(jī)床為主體的數(shù)控加工系統(tǒng)能耗總量巨大、能效低下的問題日益突顯,引起社會(huì)各界的廣泛關(guān)注。探索數(shù)控加工系統(tǒng)能量消耗的特性與規(guī)律,形成能效提升的方法和技術(shù)是制造業(yè)完成節(jié)能減排戰(zhàn)略目標(biāo)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要保障。
  縱觀國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對(duì)數(shù)控加工系統(tǒng)能耗和能效的研究主要圍繞設(shè)備、工藝和基于智能算法的能耗建模、預(yù)測(cè)等方面,從工藝路線和工藝參數(shù)兩個(gè)層面展開。動(dòng)態(tài)特性是數(shù)控加工系統(tǒng)能耗和能效的重要影響因

2、素,其定量化和系統(tǒng)化描述是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)問題,本文在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于工件能耗屬性的制造系統(tǒng)能效提升方法研究(項(xiàng)目編號(hào):51275365)”和國(guó)家863計(jì)劃課題“典型機(jī)床綠色生產(chǎn)工藝技術(shù)評(píng)估及應(yīng)用支持系統(tǒng)研究(課題編號(hào):2014AA041504)”等項(xiàng)目的資助下,對(duì)數(shù)控加工系統(tǒng)能耗動(dòng)態(tài)特性建模及能效優(yōu)化方法展開系統(tǒng)研究。
  針對(duì)數(shù)控加工系統(tǒng)能耗動(dòng)態(tài)特性量化困難的問題,提出一種基于能耗單元工作狀態(tài)的能耗動(dòng)態(tài)特性分析

3、方法。依據(jù)數(shù)控加工系統(tǒng)耗能部件功率曲線將其劃分為時(shí)變能耗單元和非時(shí)變能耗單元,對(duì)能耗單元在加工過程中的工作狀態(tài)進(jìn)行分析,依據(jù)工作狀態(tài)與設(shè)備、加工工藝等的關(guān)聯(lián),構(gòu)建數(shù)控加工系統(tǒng)設(shè)備層能耗分析模型;圍繞工件加工特征所對(duì)應(yīng)的系列工藝活動(dòng),以及活動(dòng)中能耗單元工作狀態(tài)流程和工作狀態(tài)耦合關(guān)系與工藝活動(dòng)中設(shè)備、工藝等的關(guān)聯(lián),構(gòu)建數(shù)控加工系統(tǒng)過程層能耗分析模型。通過設(shè)備層和過程層能耗分析模型,對(duì)數(shù)控加工系統(tǒng)各能耗單元工作狀態(tài)和工作狀態(tài)變化對(duì)應(yīng)的能耗情況

4、進(jìn)行定量化的描述,揭示數(shù)控加工系統(tǒng)能耗動(dòng)態(tài)變化的機(jī)理與原因。
  針對(duì)數(shù)控加工系統(tǒng)能耗動(dòng)態(tài)特性系統(tǒng)化描述困難的問題,提出了基于BPMN(Business Process Model and Notation)的數(shù)控加工系統(tǒng)動(dòng)態(tài)能耗模型構(gòu)建方法。對(duì)BPMN元素符號(hào)的表義進(jìn)行定義,使之適用于能耗單元工作狀態(tài)及其變化過程的描述;基于能耗單元工作狀態(tài)、工作狀態(tài)流程及工作狀態(tài)耦合關(guān)系的表述,構(gòu)建數(shù)控加工系統(tǒng)BPMN能耗框架模型;基于數(shù)控加工

5、系統(tǒng)設(shè)備層和過程層能耗分析模型,通過其與框架模型的有機(jī)集成,構(gòu)建數(shù)控加工系統(tǒng)BPMN動(dòng)態(tài)能耗模型。通過BPMN框架模型和動(dòng)態(tài)能耗模型,對(duì)數(shù)控加工系統(tǒng)的能耗以及能量消耗的動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行描述,實(shí)現(xiàn)數(shù)控加工系統(tǒng)能耗動(dòng)態(tài)特性的系統(tǒng)化、可視化表達(dá)。
  針對(duì)能效優(yōu)化影響因素多、層次關(guān)聯(lián)復(fù)雜的問題,提出一種基于能耗單元工作狀態(tài)的數(shù)控加工系統(tǒng)能效優(yōu)化建模方法,并提出自適應(yīng)進(jìn)化梯度小生境遺傳算法(Self-adaptive and Evolutio

6、nary Gradient Niche Genetic Algorithm,SEGNGA)的優(yōu)化求解方法。基于數(shù)控加工系統(tǒng)BPMN動(dòng)態(tài)能耗模型,構(gòu)建了以能耗和加工時(shí)間為目標(biāo),綜合工藝參數(shù)和工藝路線要素的數(shù)控加工系統(tǒng)能效優(yōu)化目標(biāo)函數(shù);基于數(shù)控加工系統(tǒng)的加工質(zhì)量、切削力、切削功率等約束函數(shù),構(gòu)建數(shù)控加工系統(tǒng)能效多目標(biāo)優(yōu)化模型;提出SEGNGA算法對(duì)該帶約束的多目標(biāo)優(yōu)化問題進(jìn)行求解,并結(jié)合案例對(duì)優(yōu)化結(jié)果、算法性能進(jìn)行了驗(yàn)證。
  圍繞上

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