椅业工业互联网智能服务模块设计与开发
这是一篇关于椅业工业互联网,智能设计,销量预测,库存优化的论文, 主要内容为针对浙江省传统椅业产业的数字信息化水平低,难以提高产品生产效率与品质,降低生产成本,难以快速响应市场个性化定制等发展需求等问题。本文根据椅业智能制造转型升级的需求,在椅业工业互联网创新服务平台设计与分析基础上,开展椅业智能服务模块的设计与开发。分析了椅业工业互联网的功能需求,设计了椅业工业互联网平台功能架构,开发了椅业工业互联网平台,提出了基于平台的椅型智能设计、产品销量预测、配件库存优化等智能服务模块项目。分析了办公椅型特征属性,建立了办公椅型特征属性模型;基于案例推理方法,针对办公椅型数据的客观性和客户需求的主观性特点,结合熵权法和层次分析法,构建了一种多层加权最近邻(K-NN)检索的椅型智能设计案例推理模型,并进行了椅型智能设计的实例推理检验。结果表明:加权K-NN办公椅型检索模型匹配相似度更高,最高可达91.07%,能综合表达各特征属性重要性和决策者意向信息。分析了办公椅销量预测需求和销量时间序列数据特点,获得了办公椅销量数据周期性弱、非线性强、趋势不明显等特征;针对办公椅品种多样性的特点和销量预测的实际需求,分析了非线性时序数据预测模型LSTM与预测策略,提出了GA算法优化的REMO-LSTM销量预测模型;应用Y公司办公椅销量时序数据测试了模型,结果表明,GA-REMO-LSTM模型的RMSE和MAE相比REMO-LSTM模型分别减小了34.25%和20.07%,且在30天预测上的准确性保持较好。分析了椅业企业生产制造过程中配件库存成本高、库存量决策难的问题,以椅业销量智能预测为基础,提出了基于ABC分类法和配件重要度的办公椅产品配件库存库存量决策方法。在满足企业服务水平需求的基础上,提出的库存量决策方法数值模拟结果实现降低库存成本20%,实现了精细化设置库存。基于椅业工业互联网平台,应用Python语言和QT designer UI界面设计等开发工具,以椅型智能设计、产品销量预测、配件库存决策等设计的模型算法,开发智能服务模块,供椅业企业和用户应用。本文研究工作将促进量大面广的座椅产业集群中小型企业实现人工智能融合应用,提升产品设计与管理效率,推进制造数字化转型升级,具有重要的社会意义。
椅业工业互联网智能服务模块设计与开发
这是一篇关于椅业工业互联网,智能设计,销量预测,库存优化的论文, 主要内容为针对浙江省传统椅业产业的数字信息化水平低,难以提高产品生产效率与品质,降低生产成本,难以快速响应市场个性化定制等发展需求等问题。本文根据椅业智能制造转型升级的需求,在椅业工业互联网创新服务平台设计与分析基础上,开展椅业智能服务模块的设计与开发。分析了椅业工业互联网的功能需求,设计了椅业工业互联网平台功能架构,开发了椅业工业互联网平台,提出了基于平台的椅型智能设计、产品销量预测、配件库存优化等智能服务模块项目。分析了办公椅型特征属性,建立了办公椅型特征属性模型;基于案例推理方法,针对办公椅型数据的客观性和客户需求的主观性特点,结合熵权法和层次分析法,构建了一种多层加权最近邻(K-NN)检索的椅型智能设计案例推理模型,并进行了椅型智能设计的实例推理检验。结果表明:加权K-NN办公椅型检索模型匹配相似度更高,最高可达91.07%,能综合表达各特征属性重要性和决策者意向信息。分析了办公椅销量预测需求和销量时间序列数据特点,获得了办公椅销量数据周期性弱、非线性强、趋势不明显等特征;针对办公椅品种多样性的特点和销量预测的实际需求,分析了非线性时序数据预测模型LSTM与预测策略,提出了GA算法优化的REMO-LSTM销量预测模型;应用Y公司办公椅销量时序数据测试了模型,结果表明,GA-REMO-LSTM模型的RMSE和MAE相比REMO-LSTM模型分别减小了34.25%和20.07%,且在30天预测上的准确性保持较好。分析了椅业企业生产制造过程中配件库存成本高、库存量决策难的问题,以椅业销量智能预测为基础,提出了基于ABC分类法和配件重要度的办公椅产品配件库存库存量决策方法。在满足企业服务水平需求的基础上,提出的库存量决策方法数值模拟结果实现降低库存成本20%,实现了精细化设置库存。基于椅业工业互联网平台,应用Python语言和QT designer UI界面设计等开发工具,以椅型智能设计、产品销量预测、配件库存决策等设计的模型算法,开发智能服务模块,供椅业企业和用户应用。本文研究工作将促进量大面广的座椅产业集群中小型企业实现人工智能融合应用,提升产品设计与管理效率,推进制造数字化转型升级,具有重要的社会意义。
基于参数化设计的智能CAD开发平台的研究与开发
这是一篇关于CAD,参数化,智能设计,知识推理,知识库的论文, 主要内容为随着CAD 软件的应用不断深化,通用CAD 系统存在的不足逐渐暴露出来,主要体现在以下两个方面:第一,同类产品的设计过程中存在大量重复性工作; 另一方面,缺乏对产品设计过程中决策性工作的支持。 为了解决以上问题,本文研究和开发了基于参数化设计的智能CAD 技术和系统。该系统用于设计特定的产品。它不但具有智能设计能力,还具有自动生成图形的能力。前者能给产品设计过程中的决策工作提供支持; 后者则可以把设计人员从繁重的绘图工作中解脱出来。智能设计功能通过知识库系统实现。知识库系统以“知识库+推理机”架构构建,它应用知识推理技术进行推理,从而实现智能设计。其中,知识库由抽象化的产品设计知识构成,推理机是通过调用知识库中的知识进行推理的机构。图形自动生成功能由专门的图形生成系统实现。该系统采用根据模板生成图形和程序绘图两种生成图形的方法,实现所有设计文档的输出。 为了缩短智能CAD 系统的开发周期,建立了基于参数化设计的智能CAD 开发平台。利用该平台可以快速开发出针对特定产品设计的智能CAD 系统。开发过程分为两步,首先根据用户需求归纳出产品设计知识,并加入到知识库中,然后完成图形生成系统的开发,使得系统能够输出用户要求的结果。通过这种方法,以该开发平台为基础开发出了基于KMCAD2003 的哈空调管束智能CAD 系统——HKTCAD。
面向飞航构件的激光焊接工艺智能设计系统研究
这是一篇关于飞航构件,激光焊接,智能设计,知识问答,案例推理的论文, 主要内容为目前某飞航构件在热加工工艺设计过程中存在工艺设计经验和设计案例等工艺知识未有效收集和应用的问题,造成飞航构件在工艺设计过程中仍然依赖大量试错式的工艺试验获取较优的加工工艺参数,而这种方式使得构件尺寸超差等问题凸显,严重影响了飞航产品的整体质量,因此研究如何利用工艺设计过程中产生的工艺知识,实现热加工工艺的智能设计具有重要意义。基于上述问题本文开展了针对飞航构件的激光焊接工艺智能设计方法研究,依托飞航构件的激光焊接工艺知识库,提出一种知识问答完成参数设计,案例推理进行参数校正的智能设计方法。本文主要研究内容如下:基于知识图谱的飞航构件激光焊接工艺知识问答方法。针对工艺设计过程中大量的工艺知识与设计经验未得到有效收集与应用的问题,本文采用自顶向下的图谱构建方法,构建了飞航构件激光焊接工艺知识图谱,基于知识图谱完成知识问答方法的设计,实现工艺知识的收集与应用。针对工艺人员提出的多类工艺问题需求,本文提出Ro BERTa-Bi GRU-MHA(RBGMA)的激光焊接工艺问题意图识别模型,实现工艺问题的准确分类,并通过本文构建的激光焊接工艺知识问题语料集,进行模型识别精度对比实验,结果表明RBGMA模型的识别精度优于常用的CNN、RNN和Ro BERTa模型。基于灰色关联算法的飞航构件工艺案例推理方法。本文收集完成的飞航构件激光焊接工艺设计案例,整理形成工艺设计案例库,实现对案例知识的收集,并基于案例推理的基本原理,采用通过层次分析法进行权重修正的灰色关联度案例推理方法,构建以焊接缺陷为目标的案例推理模式,帮助设计人员依照推理获取的案例缺陷形式对设计案例进行参数调整,实现案例知识的重用。飞航构件的激光焊接工艺智能设计系统开发。基于上述关键技术的研究,本文以飞航构件激光焊接知识图谱与工艺设计案例库为数据基础,采用Java编程语言,基于Spring Boot与Vue开发框架,实现了以知识问答与案例推理为核心业务的交互式激光焊接工艺智能设计系统,为工艺设计人员提供了面向飞航构件的激光焊接工艺设计知识服务平台,提升了飞航构件在激光焊接工艺设计过程中的智能化与信息化水平。
基于AI辅助设计系统的全屋定制家具设计
这是一篇关于人工智能技术,智能设计,人机协作,全屋定制家具,家具设计的论文, 主要内容为近年来人工智能技术开始逐渐进入定制家具设计领域,尽管AI辅助设计系统在家具业内普及率不高,但基于AI辅助设计系统的全屋定制家具设计在提高用户体验、提供专业支撑、设计周期短、提升决策准确性等方面显示了卓越的优势。作为前沿的AI技术在全屋定制家具设计中的应用尚处于初期探索阶段,在实际设计过程存在一系列的问题。设计前期人机交互沟通受限、系统审美标准单一、模板化严重等都是AI辅助设计系统的局限。针对这些问题,本论文在AI设计系统辅助进行全屋定制家具设计的基础上,设计师通过综合分析、决策,创意性实现整体调整与细节把控,构建人机协作的共同设计模式:通过对虚拟现实交互技术的应用,在设计周期、设计精度以及用户满意度这三方面优化用户体验;在定制家具的尺寸上,形成定制家具设计个性化尺寸划分的规则;功能和审美方面,从定制家具技术美和个人审美情趣综合考虑,实现审美标准的多样化;人工手动进行AI辅助设计系统产品库的更新及维护避免模块固化。明确全屋定制家具设计的各个环节和AI技术之间的契合点,发挥人机双方优势、相互配合,构建基于AI辅助设计系统的全屋定制家具设计的人机协作模式。采用AI辅助设计系统全屋定制家具设计人机协作模式进行设计实践,以AI辅助设计系统配合虚拟现实技术获取用户需求为起点,在定制家具个性化和技术美原则的基础上,进行具体的方案设计。设计案例分别在需求沟通、方案设计、方案沟通及报价、安装及售后几个阶段,设计师和AI辅助系统相互配合,实现在辅助系统生成的基础方案上进行个性化调整与细节调控的迭代设计。实践证明,基于AI辅助设计系统的人机协作模式在定制家具设计中的应用,有助于缩短设计周期、优化用户体验、降低产品的设计成本和设计师的重复劳动,有效提高了设计品质。本论文系统研究AI辅助设计系统在全屋定制家具设计中的应用,提出的人机协作模式对同类相关研究具有参考价值。
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