李新宇
- 作品数：231 被引量：724H指数：14
- 供职机构：华中科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划湖北省杰出青年人才基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程金属学及工艺经济管理更多>>
- 适用于GaN功率器件的半桥驱动芯片设计
- 李新宇
- 一种基于触觉反馈的表面缺陷检测模型及其构建方法、检测方法
- 本发明属于产品表面缺陷检测技术领域，并具体公开了一种基于触觉反馈的表面缺陷检测模型及其构建方法、检测方法，其包括：通过产品表面触觉信号及其缺陷类别标签对卷积神经网络模型进行训练，该卷积神经网络模型包括特征提取器和分类器，...
- 李新宇喜泽瑞高亮高艺平
- 考虑异构AGV的柔性作业车间集成调度
- 2025年
- 柔性作业车间中因产品尺寸和形状的差异导致需要多种功能异构的AGV进行运输。然而,现有研究主要关注同构AGV,未充分考虑异构AGV对运输调度的影响。针对考虑异构AGV和机器顺序相关准备时间的柔性作业车间生产与物流集成调度问题,提出了一种基于变邻域搜索的改进遗传算法(IGA-VNS)以最小化最大返回时间(maximum return time)。研究引入基于任务的三层编码方法和主动解码策略,利用遗传操作进行全局搜索,并针对关键路径上加工和运输任务块设计了3种局部搜索邻域结构。同时,针对调度解包含多条关键路径的情况,提出解的比较准则以增强局部搜索效果。最后,通过与其他有效算法在实例上的对比验证了所提方法的有效性,并分析了异构AGV和AGV数量对调度结果的影响。
- 李文贵姚友杰李新宇
- 关键词：柔性作业车间集成调度
- 基于单路径单元神经网络架构搜索的故障预测方法及系统
- 本发明属于神经网络故障预测领域，并具体公开了一种基于单路径单元神经网络架构搜索的故障预测方法及系统，其包括：采集设备故障信号，得到有标签的故障预测数据集，将其分为训练集和验证集；构建基于单路径单元的超网络模型，根据单路径...
- 李新宇杨德民高亮高艺平
- 一种基于层次卷积神经网络的机械故障预测方法
- 本发明属于神经网络故障预测相关技术领域，其公开了一种基于层次卷积神经网络的机械故障预测方法，该方法包括以下步骤：(1)采用S变换将待故障预测的机械的振动信号从时序信号变换成时频图，以备用；(2)结合故障类型在不同粒度上的...
- 文龙高亮李新宇张钊
- 文献传递
- 一种双足机器人柔顺步态控制方法、系统、设备及介质
- 本发明公开了一种双足机器人柔顺步态控制方法、系统、设备及介质，属于机器人控制领域，方法包括：计算双足机器人在起始状态下的实际末端状态，并调节腿部刚度和触地角度，直至实际末端状态与预期末端状态之间的差值优化函数最小，得到最...
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- 文献传递
- 基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度被引量：149
- 2010年
- 采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。
- 张超勇董星王晓娟李新宇刘琼
- 关键词：柔性作业车间调度多目标进化算法非支配排序遗传算法层次分析法
- 前言--工业大数据与工业智能被引量：3
- 2023年
- 工业大数据与工业智能是大数据技术、新一代人工智能技术与工业先进技术紧密融合的前沿领域,其通过对工业系统的自主“感知-分析-决策-执行”,从海量数据中对系统的复杂演化规律与知识经验进行持续学习,使工业系统具备自学习、自优化、自决策、自调控的能力.工业大数据与工业智能已成为企业提质增效、节能降本的核心技术,推动生产制造自动化到自主化的深度变革,逐步形成企业设计自主化、生产自主化、服务自主化的智能制造新模式,实现工业系统智能化的新跨越.
- 张洁高亮李新宇汪俊亮
- 关键词：人工智能技术自主化制造自动化
- 智能车间动态调度的研究与发展趋势分析被引量：16
- 2023年
- 智能制造是制造业发展的必然趋势,智能车间是智能制造的主要载体,决定着制造的效率.生产过程是永恒的动态过程,会不断发生各类突发事件,频繁干扰车间系统的正常运行.因此,如何针对智能车间中频发的动态事件进行快速响应与合理调度是提高生产效率的关键之一.本文首先描述了智能车间调度问题,指出问题的复杂性;其次,阐述了智能车间动态调度方法的研究现状;接着,针对强化学习在动态调度中的应用进行了系统分析与分类讨论;然后,对动态调度决策模式的相关研究进行了详细的阐述,分析了经典调度模式和主动调度模式的异同;最后,根据研究现状和制造业智能化发展的需求,对智能车间动态调度未来的发展趋势进行了展望.
- 李新宇黄江平李嘉航李育鑫高亮
- 关键词：动态调度
- 邻域解集裁剪方法和作业车间调度问题的局部搜索方法
- 本发明公开邻域解集裁剪方法和作业车间调度问题的局部搜索方法，属于车间调度领域。包括：对当前可行调度解中的关键工序按照邻域结构进行移动，得到一组关键工序的移动组合；采用以下方式对每个关键工序的移动组合进行评估：若移动组合对...
- 高亮王思涵李新宇李培根
