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张洁: 作品数：162 被引量：152H指数：6; 供职机构：东华大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金上海市教育发展基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程机械工程经济管理更多>>

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科学基金管理工作举措与成效分析--以“十三五”期间东华大学基金工作为例: 2023年; 文章对“十三五”期间东华大学获批国家自然科学基金资助的项目进行梳理,总结了项目负责人、项目类型和所在学部分布及变化趋势,结合管理工作经验,对东华大学科学基金管理工作的举措和成效进行了分析,为“十四五”期间科研管理工作,乃至学科建设工作提供参考。; 马骏张洁; 关键词：国家自然科学基金科研管理

基于双种群协同进化算法的晶圆制造跨区多目标调度方法: 2025年; 针对晶圆制造系统中的跨区多目标调度受到驻留时间和清洗工艺带来的多时间窗约束影响、不利于生成可行的调度方案、需要频繁的人工干预等问题,建立优化目标为最小化总拖期和总生产成本的多目标混合整数规划模型,并提出一种基于自适应松弛因子的双种群协同进化调度优化算法.首先,为平衡多目标和各种约束,设计双种群协同进化机制,包括优先考虑可行性的正常种群和优先考虑收敛性及多样性的收敛种群;根据收敛种群的状态,选择性地为正常种群提供优秀的个体,使其跳出局部最优.其次,设计自适应松弛因子以保存收敛种群中优秀的不可行解,进而加强对解空间的探索和提高解集的多样性;针对交叉变异产生的不可行解,设计个体修复策略以提高解集的可行性.最后,通过27组算例实验和晶圆制造仿真系统连续6个月的测试结果表明,提出的算法获得了具有更好收敛性和多样性的帕累托(Pareto)解集,明显降低了晶圆制造系统的总拖期和总生产成本.; 张朋张朋王明吴立辉张洁; 关键词：多目标优化

面向卷绕机装配车间的无线信号聚类分层定位方法: 2025年; 为解决卷绕机装配车间这种复杂环境中难以高效准确定位的问题,提出了基于无线网络(WiFi)的分层定位方法。通过分析装配车间无线网络环境的特点及其特定的定位需求,并结合卷绕机装配车间内的无线网络定位的特点,开发了一种结合XGBoost分类模型算法、K-means聚类算法和加权K最近邻(WKNN)算法的无线网络分层定位方法。同时,依据装配车间的特点与需求对定位区域进行有效划分并初步构建指纹库,根据装配车间内WiFi信号的特点,使用K-means聚类算法分割并更新指纹库;然后利用XGBoost分类模型算法确定子区域实现粗定位,再用WKNN算法精确定位。实验结果表明:该方法在定位精度上比传统WKNN算法提高了143.82%,平均定位时间减少了约20%;这些改进有效提升了卷绕机装配车间中无线网络定位的准确性和效率。; 丁司懿童辉辉毛新华张洁; 关键词：无线网络 K-MEANS聚类算法

一种快响应半导体封装测试车间智能调度方法及系统: 本发明涉及一种快响应半导体封装测试车间智能调度方法及系统，通过GUI模块将车间运行数据传输给瓶颈识别模块；瓶颈识别模块通过“缓冲‑瓶颈指数”瓶颈识别方法识别出所有瓶颈工序；GUI模块与瓶颈识别模块分别将车间调度数据与瓶颈...; 张洁王洪吴立辉陈达

数据与机理融合的卷绕机锭轴装配精度预测方法: 本发明涉及一种数据与机理融合的卷绕机锭轴装配精度预测方法，在雅可比旋量模型基础上引入公差域的点云拟合对旋量的实际变动区间进行求解，该方法考虑了并联装配关系和零件表面形貌特征对锭轴装配精度的影响，提高机理模型的预测精度；针...; 张洁和钰杭丁司懿周文波

一种基于嵌入式强化学习的调度与维护优化方法及系统: 本发明涉及一种基于嵌入式强化学习的调度与维护优化方法及系统，方法包括以下步骤：采集生产运行过程与机器维护历史数据；构建调度与维护智能体和特征选择智能体；构建调度与维护Markov决策过程；构建特征选择Markov决策过程...; 张洁王明张朋金孟宇李洪森

一种多Agent深度强化学习的单件作业车间调度方法: 本发明针对单件作业车间调度问题约束复杂、解空间种类多，传统的数学规划算法和元启发算法无法满足大规模作业车间调度问题的快速求解的特点，提出了基于多Agent深度强化学习的单件作业车间调度方法。本发明首先设计多Agent间的...; 张洁赵树煊汪俊亮贺俊杰; 文献传递

细纱接头机器人神经网络自适应力跟踪导纳控制被引量：3: 2023年; 环锭纺细纱工序中断纱自动接头一直是业界难题,细纱强力低易断裂、纱线张力受环境因素影响明显等因素导致机器人接头过程中纱线张力控制困难。为解决接头过程纱线张力控制问题,提出了基于交互力预测的神经网络自适应导纳控制方法。首先设计了导纳控制器参数的神经网络自适应调整策略来解决接头过程环境模型参数动态变化导致恒导纳控制器力跟踪效果差的问题;其次针对现有自适应控制器跟踪时变期望力时由于控制滞后产生的误差突变问题,提出了一种交互力预测方法,通过加入未来控制周期交互力的预测值来完成导纳控制器参数的提前调整,进而避免期望力突变时较大的力跟踪误差产生;最后进行了仿真试验,结果表明神经网络自适应控制器在动态环境下的力跟踪任务中有很好的鲁棒性,基于交互力预测的神经网络自适应控制器在动态环境下的时变期望力跟踪任务中最大误差和总体误差相比未加入交互力预测时分别降低了78.3%和29.7%,证明了所提出方法在机器人接头过程中纱线张力跟踪控制的可靠性。; 李冬武张洁汪俊亮徐楚桥; 关键词：神经网络自适应

基于深度强化学习的多品种小批量生产车间调度方法: 本发明涉及一种基于深度强化学习的多品种小批量生产车间调度方法，以多品种小批量生产模式的混流装配线为研究对象，以最小化工位过载时间和最小化工位空闲时间为目标实现混流装配线平衡与排序问题，基于DDPG算法和改进Actor‑C...; 吕佑龙郭具涛张洁左丽玲钟珂珂

基于网络协同剪枝的产品表面缺陷高效检测模型构建方法: 本发明涉及一种基于网络协同剪枝的产品表面缺陷高效模型构建方法。本发明在初始检测模型的基础上，设计了基于网络协同剪枝方法，构建了高效的产品表面缺陷检测模型，在保证产品缺陷检测精度的基础上，大大降低产品表面缺陷检测的时间，满...; 张洁汪俊亮刘鑫鲍劲松; 文献传递