当前汽车行业中采用电装模式的探讨

通过介绍当前汽车行业中所主要采取的虚拟制造和电子样机的电装两种模式应用现状以及所存在的问题,指出当前汽车企业合理的电装模式应该是电子样机,同时也对当前国内汽车行业电装工作的方式、方法进行了一定探讨。     

基于供应链管理的制造型企业库存优化研究与实践

在全面库存管理思想的指导下,分析了AIP公司的库存管理现状,通过加强物流管理、改善内部供应链、扩大信息共享范围等手段,解决了库存量偏高和库存结构不合理问题,实现了优化库存总量、降低经营成本和提高市场竞争力等企业目标,并据此提出库存管理内容和模式的一些创新观点,从技术层面找NT普遍适用的库存管理与控制的有效措施,以期对制造型企业的库存管理有借鉴意义。     

某轻型汽车离合系统隔振技术的探讨和研究

汽车离合系统作为一类与操控者接触频率较高的元件,其舒适性是一项不可或缺的品质指标[1]。本文以某轻型客车为例,对踏板振动进行测试,并对测试的特性图、频谱以及振动产生的机理进行分析,确定了系统产生振动的原因和解决方案。基于试验数据的对比分析发现,采用螺旋管+限流阀+动态隔振器的方式可有效解决振动问题,以此来大幅提高离合系统的舒适性。最后,还通过实车测试探究了隔振结构对离合系统的影响。     

多元交通信息于车速数据融合系统之节能减碳应用研究

提出了1个经济可运作的实时动态节能减碳计算模型,用KPI来评估节能减碳效果,运作方式如下:配备GPS装置之实验车,后端软件自动动态搭配Google Map与路径图资之起讫点(A→B)来回一趟,才量该车之耗油量,由行前预估值、旅行时间、动态交通事件与实际油耗值之误差分析,在实时交通信息协助下选定之KPI (key performance index)值(含油耗、CO2排放量、道路等级、旅行时间及ETC (electronic toll collection)费用等)做比较.搜集对应环保路径之路网交通信息数据及交通信息建立历史数据库,配合时速/油耗表完成油耗/碳排放系统数据库,得出实时交通信息占比与油耗预估误差率关系图.     

制造业内部物流所处的困境及优化管理研究

以企业内部物流管理理论为指导,从企业内部物流的内涵入手,针对当前我国制造型企业的内部物流管理存在的问题,提出了优化企业内部物流管控能力的策略,以期提升企业内部物流管理效率和提高企业整体经济效益的目的。     

路面性能评价的熵权雷达图理论模型

为了客观、准确的把握运营路网中各路段的性能状况,为道路养护对策的制定提供科学的参考依据,在分析了目前各种评价方法后,对传统雷达图理论进行改进,提出了一种基于熵权雷达图理论的路面性能评价方法。最后,通过实地检测数据的应用,验证了该方法的可行性与实用性。     

汽油机进气系统噪声仿真技术研究

基于非线性平面波理论和流阻分析技术,建立了汽油机进气系统噪声仿真平台,并进行了某汽油机匹配原进气系统管口噪声和流阻计算,计算结果与试验结果的对比表明该进气系统噪声仿真方法可行.针对某微型车更换动力总成后车内噪声没有达到目标样车水平的问题,提出了2种空气滤清器改进方案,并分别进行了2种方案的进气系统管口噪声仿真计算.结果表明,方案2最优,其不仅能降低某些转速的峰值噪声,还能保证车辆的动力性.     

客车生产企业主导的客车维修辅助系统研究与设计

针对客车产品具有小批量、多品种、产品更新换代快等特点,导致用户维修客车困难,售后服务水平低下的现状,首次提出了建立由客车生产企业主导的客车维修辅助系统,通过主动为客户提供本公司客车产品的维修信息和维修指导,同时客户还可以把日常用车发现的问题及时反馈给公司,这对公司改进产品设计和提高售后服务水平具有重要的意义。     

在汽车装备企业联合共建工程中心的意义

为了落实我国智能制造发展规划(2015-2025年)指导精神,以我国汽车产业链智能制造需求为导向,加快提升新能源汽车智能装备系统研发与集成工程技术能力,全面实现我国汽车智能制造自主创新体系和国产化水平,在机器人应用最为广泛的汽车及其零部件行业大力发展智能装备与系统、培育发展系统集成及其应用,成为了当前我国智能制造202...     

基于深度强化学习的自动化集装箱码头集成调度方法

针对自动化集装箱码头卸货过程中岸桥、智能运输机器人和场桥设备交互作业, 实际调度环境复杂多变等问题, 以最小化最大完工时间为目标, 构建基于混合流水车间的三阶段集装箱码头集成调度模型, 为解决自动化码头调度环境动态性强的特点, 使用1种深度强化学习算法(DDQN)进行求解。依据码头实际调度情况, 使用神经网络实时拟合动作-值函数, 把各阶段设备状态数据输入模型, 采用经验回放机制训练模型, 把单一启发式规则加复合启发式规则作为设备候选行为, 通过强化学习动作选择与动作评估机制, 得到最优的集装箱-设备组合策略, 并与精确算法和常用的几种元启发式策略进行对比分析。结果表明: 较大规模算例下, 与目前较为先进的粒子群算法相比, 所提方法的总作业时间平均降低了7.84%, 与理论下界值的差距分别为6.0%, 5.6%, 4.6%, 三阶段设备负载较为均衡, 设备平均利用率为89%, 满足实际应用需求; 小规模算例下, 与Gurobi求解器的总完工时间平均误差为1.99%, 且随着算例规模增加, 所提算法在求解时间上显现出一定的优势, 求解时间最大提升59%, 验证了所提方法对于提升自动化集装箱码头运行效率的可行性和高效性。