【摘 要】
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现有关于重调度驱动机制的研究中，周期性重调度、事件驱动重调度以及两者相混合的重调度虽已得到广泛的应用，但周期性重调度缺乏对突发事件的应变能力，与实时工况的耦合性不强，事件驱动的重调度易导致系统计算量过大、增大重调度频率、引起系统震荡，而混合驱动重调度则很难协调事件驱动与周期驱动之间的关系。因此本课题以加强实时工况与调度系统的耦合性、增强系统稳定性以及最大化企业效益为目标，研究不确定环境下Job S
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现有关于重调度驱动机制的研究中，周期性重调度、事件驱动重调度以及两者相混合的重调度虽已得到广泛的应用，但周期性重调度缺乏对突发事件的应变能力，与实时工况的耦合性不强，事件驱动的重调度易导致系统计算量过大、增大重调度频率、引起系统震荡，而混合驱动重调度则很难协调事件驱动与周期驱动之间的关系。因此本课题以加强实时工况与调度系统的耦合性、增强系统稳定性以及最大化企业效益为目标，研究不确定环境下Job Shop制造车间的重调度驱动机制。首先分析归类Job Shop制造车间生产过程中面临的不确定因素，
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通过合理分配订单来均衡集群内多供应商的生产负荷状况，进而实现产业集群内制造资源的优化配置，需要实现企业生产负荷信息在集群内各企业之间共享。然而，目前对生产负荷状况的研究主要局限于企业内部，避开了制造过程负荷状况信息的获取问题，而且通常从制造资源能力、订单任务、产品工艺和企业管理水平等不同方面进行考虑，没有形成合适的、容易获取的参数对其表征，这极大地限制了集群内制造资源配置、调度等问题的深入研究。论
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在现实世界中，无论是宏观还是微观都存在着大量的复杂网络系统，复杂网络理论的兴起，更是引起了众多学者对大规模复杂系统的研究和关注。目前有关于复杂系统建模、网络特性刻画和理解的研究工作非常活跃。本文在综述国内外相关研究的基础上，结合复杂网络理论在复杂系统评价上的优势，运用统计物理，图论，运筹学及计算机模拟等方法，将实际网络特性与复杂网络理论进行关联，建立复杂产品制造过程网络演化模型。从复杂网络演化模型
工程机械控制器的研究是目前工程机械控制领域的热点，课题提出的通用型监控系统是对当前控制器研究的一个创新。本文对控制策略进行深入研究，也是对工程机械通用型控制器设计的延续。模糊控制已经成为工业控制中常见的控制方式，但是模糊控制算法中不同模糊合成关系对工程控制上带来的影响，并没有相关的研究，本文应用“最大-最小”和“最大-代数积”两种模糊算法和双输入单输出模糊推理规则开展模糊控制器的研究和设计，并进行
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复频振动筛是目前工业上出现的一种新型振动筛,通过采用具有不同激振频率的多个激振器,使振动筛在复合激振轨迹下做强迫振动,有利于筛面粒度呈分布特性物料的透筛,筛孔不易堵塞,处理量大,难筛物料处理效率高。目前对复频振动筛的研究主要集中在其工作的力学原理和实验上,而对于复频振动筛筛分过程中,筛面上固相颗粒运移规律的研究甚少。由于复频振动筛具有复杂的运动轨迹,所以筛面固相颗粒的运动规律也相当复杂,振动筛的高