知识与性能多粒度云融合的复杂定制装备低碳智能设计方法研究

基本信息
批准号:51505119
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:21.00
负责人:鲍宏
学科分类:
依托单位:合肥工业大学
批准年份:2015
结题年份:2018
起止时间:2016-01-01 - 2018-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:钟军,王雁,李磊,苏勇,张北鲲,许泽莹
关键词:
碳排放性能多粒度云融合复杂定制装备低碳智能设计工艺知识
结项摘要

Considering the process having a notable impact on the carbon emissions of the product's use stage,the performance of carbon emissions of the process is integrated into intelligent design for complex customization equipment based on knowledge driven and cloud computing technology.Methods of low-carbon intelligent design based on multi-granularity cloud fusion of knowledge and performance for complex customization equipment is put forward for low-carbon process planning and optimizing during the early stages of the product design.The analysis of carbon emissions performance of the process for complex customization equipment is researched by considering the changing feature of working conditions in a comprehensive way.The cloud model of multi-granularity knowledge is built by integrating forward design and reverse allocation,the multi-granularity cloud fusion method of process knowledge and carbon emissions performance is put forward.The mapping rules and decision-making strategies of carbon emissions performance requirements with different process granularities are established,scheme intelligent generation and decision-making methods of low-carbon process planning are realized by the cloud computing technology for requirements-driven engineering.On the basis of combining the simulation of carbon emissions performance with intelligent optimization algorithms of cloud fusion guided,low-carbon intelligent refined design methods of process parameters oriented to requirements satisfaction for complex customization equipment are put forward.A prototype system of low-carbon intelligent design will be developed and applied into complex numerical machine and its critical components which will further give theoretical and technological supports for low-carbon intelligent design of complex customization equipment.

考虑加工工艺过程对产品使用阶段碳排放的显著影响,将工艺过程碳排放性能融入到知识驱动与云计算技术支撑的复杂定制装备智能设计中,面向设计早期的低碳工艺规划决策与优化问题,提出知识与性能多粒度云融合的复杂定制装备低碳智能设计方法。综合考虑低碳客户需求及工况应变特性,研究复杂定制装备工艺过程碳排放性能分析方法。构建支持正向设计与逆向层解的多粒度知识云模型,提出工艺知识与碳排放性能的多粒度云融合方法。建立不同工艺粒度的碳排放性能需求映射规则与抉择策略,基于云技术研究需求驱动的低碳工艺规划方案智能生成与决策方法。研究工艺过程碳排放性能仿真方法及云融合引导的智能优化算法,提出面向需求满意的复杂定制装备低碳工艺参数智能精细化设计方法。开发相应的低碳智能设计原型系统,并在复杂数控机床及关键部件设计中进行应用验证,为实现复杂定制装备低碳智能设计提供理论与技术支撑。

项目摘要

将碳排放性能融入到知识驱动与云计算技术支撑的复杂定制装备智能设计中,面向设计早期的低碳决策与优化问题,提出了知识与性能多粒度融合的复杂定制装备低碳智能设计方法。综合考虑低碳客户需求及工况应变特性,研究了复杂定制装备碳排放性能分析方法。构建了支持正向设计与逆向层解的多粒度知识模型,提出了设计知识与碳排放性能的多粒度建模与融合方法,面向概念设计提出了低碳设计方案智能生成与决策方法,对复杂定制装备低碳工艺参数优化方法进行了研究。开发了相应的低碳设计原型系统,并在复杂成形装备及关键部件设计中进行应用验证,为实现复杂定制装备低碳设计提供理论与技术支撑。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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