东风汽车有限公司铸造二厂产品预测研究

华中科技大学硕士学位论文东风汽车有限公司铸造二厂产品预测研究姓名：叶峰申请学位级别：硕士专业：工商管理指导教师：周水银20051025东风汽车有限公司铸造二厂产品预测研究作者：叶峰学位授予单位：华中科技大学相似文献(3条)1.学位论文张小静函数系数自回归模型在水文预报中的应用2007水文预报直接为防汛抢险,水资源的合理利用与保护,水利工程的建设和调度运行管理,以及工农业生产提供服务,是水文研究的重要内容.月径流序列由于受气候因素的影响,呈现以年为周期的季节性变化,其统计特性随季节而异,是一种季节性的非平稳时间序列,具有较强的随机性和非平稳性.月径流的预报,对于制定生产计划、防洪、抗旱、发电、水资源的规划管理和综合利用有着十分重要的意义.时间序列分析法在水文预报方面起着重要作用,本文主要建立了月径流的两种非线性时间序列模型:季节性AR模型和函数系数自回归模型.文中采用多项式样条方法对函数系数自回归模型进行了估计,包括结点个数和位置的选择,门限变量和滞后变量的选择.并利用所建立的两个模型对长江大通水文站的月径流时间序列数据进行了模拟和预报.计算结果表明,函数系数自回归模型对大通水文站月径流的预报结果比较好,特别是在汛期存在较多降水时,函数系数自回归模型的预报精度要高于季节性AR模型,很好的反映了月径流的波动变换趋势.2.期刊论文采峰.曾凤章.CAIFeng.ZENGFeng-zhang流程型企业主生产计划优化的ARMA-BP模型-系统工程与电子技术2007,29(2)为了解决流程型企业主生产计划(MPs)时段中计划参数与实际参数的不一致性问题,提出了自回归滑动平均模型(ARMA)与反向传播(BP)人工神经网络(ANN)的集成优化模型.基于主生产计划时段长度与产量之间的映射关系,利用平均时段长度折合产量法(OCM-ATS),该模型可用于分别逼近和预测主生产计划时段的长度时序和产量时序.给出的例子表明,该模型预测主生产计划时段的参数(计划参数)与实际参数的相对误差不超过3%.3.学位论文张文思基于多传感器的切削过程监测与优化应用研究2007在切削过程中，任何故障都将严重影响机械产品质量、生产效率，扰乱正常的生产计划和增加生产成本，因此，进行切削过程监测优化，对于提高机床利用率和产品质量、降低废品率和加工成本、减轻劳动强度、降低材料消耗和提高生产安全起着重要作用。本文详细论述了切削过程监测及其优化的信号处理方法及其相关算法，其中信号处理方法包括信号预处理、时域分析与建模、频域分析与建模、小波分析；监测算法包括模糊理论、神经网络算法；优化算法包括遗传算法，为切削过程监测及其优化奠定基础；鉴于切削力信号在切削过程监测与优化中的重要性，以Labview为工具，通过硬件选取、传感器标定、软件编制(包括采集处理界面、dll驱动程序编制等)实现基于PCI和USB的两套切削力数据采集平台的开发，为后续的切削力试验模型、优化、刀具磨损监测研究作好铺垫。在切削过程优化方面，通过试验分析了切削用量对切削力的影响情况，并在此基础上，提出基于最小二乘回归切削力数学模型和基于径向基神经网络的切削预测模型，并用实验验证了其可行性与有效性；提出在满足加工质量要求的前提下效率最大的切削工艺参数优化方案并利用遗传算法(GA)完成优化，并通过试验验证了其有效性和可行性。在切削过程监测方面，以切削过程监测中的关键技术之一—刀具状态监测技术展开相关研究。通过试验和理论两个角度，研究刀具状态对稳态和动态切削力信号的影响情况；利用小波分析方法研究AE信号的特征量与刀具状态的关联性；采用时域自回归模型(AR)研究刀具状态对振动(AC)信号的影响情况，以提取能够反映刀具磨损状态的特征量。将AE信号的第六层小波分析系数均方值、振动信号的五阶自回归模型残差、切削力信号中刀具弯曲振动频率14kHz对应的幅值组成特征矢量，并借助模糊理论实现对刀具磨损的监测。经实验验证，利用融合特征向量并通过模糊判决识别方法对刀具切削状态识别有着较高的准确率和可靠性，特别适合中后期磨损刀具状态。相比传统的刀具磨损监测手段，将声发射信号、振动信号、切削力信号的特征量组成特征矢量，并利用模糊理论识别刀具状态更具有实用性和可靠性。本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：2052cb34-898f-4d70-bdfb-9e4500f340b1下载时间：2010年12月7日