115 resultados para viscosity-modifying agent


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以大批量制造的生产线制造系统为背景,研究基于agent与holon智能制造思想体系的可重构生产线制造系统实现技术,以提高生产线柔性与可重构能力为目标·深入分析了多agent制造及holonic制造模式体系下智能单元自主决策、协商合作在制造系统环境中的实现与运行机制,在以机械加工线和装配线为代表的不同的工程实际背景与应用环境下该思想体系目前的具体应用情况与实现技术·指出该思想体系面向具体工程背景的有效实施应用是理论研究的关键·最后以某汽车变速器装配生产线制造系统为应用实例,从其规划设计与运行角度,分析了可重构生产线系统的框架设计及具体实现技术与方法·

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根据多 Agent理论中的协商、合作机制和可重构机器人结构的分布性 ,将集中式的机器人控制分配到一组关节 Agent中 ,每个 Agent控制机器人的一个关节 ,使用这种分布式方法 ,得到了一种新的通用机器人控制方法 ,即将关节机器人的复杂控制转换为多个简单子系统的控制 ,该方法可应用于具有不同构型的机器人系统 ,特别适用于可重构模块化机器人的控制。利用微分运动理论提出了一种新的决策方法 ,便于 Agent之间的合作与协商。仿真实验结果表明该方法是一种可行的机器人控制方法

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进行一个多装配机器人系统 DAMAS的模型研究 ,介绍离散事件动态系统的重要建模工具 Petri网 ,提出解决模型复杂性的有效方法 ,建立了系统中各个 Agent及整个系统的 Petri网模型 ,对这些模型及相互间的交互模型进行了重要的活性和有界性分析 ,对多机器人系统的协作机制进行了验证分析。

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进行了基于Agent的机器人新型控制器模型研究 ,在指出传统机器人控制器的缺陷基础上首先介绍了机器人控制器适应先进制造要求的发展方向 ,在此基础上详细介绍了提出的基于Agent的机器人新型控制器模型 ,对于开发未来的开放化机器人控制器具有重要的指导意义。

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本文针对基于Agent的分布协作式多机器人装配系统——DAMAS的特点,在原有工作的基础上,提出了网络环境下基于Agent的路径规划思想,重新定义Agent各功能模块的内容,建立系统中的通讯机制.同时,介绍了系统进行路径规划的工作过程,给出了路径规划器的规划算法

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本文分析了工作流管理系统的现状及存在的问题 ,提出了基于 agent的工作流协调管理模型 .该模型在面向对象的工作流元过程模型基础上 ,利用 agent和面向对象技术 ,建立协调 agent、实例化 agent和活动 agent模型 ,提高系统的自组织、自学习和协调能力 .

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本文从现代供应链管理概念及要求出发 ,指出协调与合作在供应链管理中的重要作用 ,应用分布式人工智能理论及分析方法 ,提出了基于多 agent的供应链管理结构 ,定义了各功能agent的作用和职能 ,研究了基于多 agent的供应链管理协作内容、特点及解决方法 ,介绍了基于CORBA的分布式系统开发方法 ,提出了基于 CORBA规范及 KQML协议的支持供应链管理协作研究及开发的软件结构 .

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多AGV系统的研究是移动机器人研究的一个重要方向,随着工厂自动化的不断发展及实际需求的推动,对多AGV系统的研究日益广泛和深入。多Agent理论是本文的核心指导理论,它来源于分布式人工智能(DAI)。分布式人工智能分为分布式问题求解(DPS)和多Agent系统(MAS)两个方向。由于MAS比DPS更能体现人类社会智能,具有更大的灵活性和适应性,更适合开放、动态的世界环境,因而越来越受到人们的重视。本文对Agent理论、Agent的基本结构、Agent的应用思想、多Agent系统的协调与协作等进行了详细地介绍。在总结了大量前人研究成果的基础上,本文认为有序是社会性的重要内涵,自主和有序是一个问题的两个方面,不能偏执一端,自主性体现了系统的灵活性,有序则体现了系统的效率。因此,我们提出了集中与分布相结合的控制机制,并成功地应用于多AGV系统的运行控制。其中涉及到了任务调度、路径规划、车辆的最优数量、通信机制、与生产系统的集成等AGES研究中的基本问题。

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某些流程行业由于采用按配方进行分组加工的模式组织生产,在排产时存在多条路径调度优化的问题,应用一般的优化算法对于现场在线调度难以给出满意结果,而基于Agent的过程仿真在解决离散、非线性系统模拟方面有显著的优势,本文采用Agent的方法对生产过程建模,然后对方案组内的备选方案进行仿真,通过对比各方案的仿真结果找到最优的方案作为执行方案,为现场的优化排产提供决策支持。

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分析了制造系统与制造过程之间的关系;论证了从过程的角度对制造进行建模更恰当;结合Agent和π演算的特点,给出Agent制造系统描述模型及基于π演算的单个Agent的BDI模型,并指出Agent和π演算结合的制造过程模型有利于进行优化目标在不同制造过程层次的分解,不论从方法的角度还是实现的角度,都适合复杂系统建模。Agent和π演算相结合可以有效分析并解决离散事件的建模与仿真中的问题。