8篇关于汽车零部件的计算机毕业论文

今天分享的是关于汽车零部件的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到汽车零部件等主题,本文能够帮助到你

基于区块链的汽车零部件产线数据存储共享研究

这是一篇关于汽车零部件,区块链,安全存储,数据共享的论文, 主要内容为随着我国制造业的智能化转型,数据资源共享的需求日渐提高。目前,汽车零部件制造企业的数据管理系统主要采用中心化的存储方式,其存在着数据易被恶意篡改、单点失效等问题,导致企业间数据共享困难,不利于监管机构对零部件进行质量监督。区块链技术凭借其去中心化、不可篡改的特点,可以有效克服中心化存储方式的安全性问题,但同时也面临着存储容量受限和数据难以受控访问的缺点。针对上述问题,本文研究并设计了基于区块链的汽车零部件产线数据存储共享方案及其原型系统,主要研究工作如下:(1)通过分析汽车零部件生产流程和生产过程数据,提炼出两种场景的业务需求,分别为企业间和企业内部间进行数据共享;针对数据难以受控访问的问题,采用了一种私密数据访问控制方法,实现了私密数据细粒度访问控制;针对区块链系统存储容量受限的缺点,将共享数据分为私密数据和可公开数据,结合星际文件系统(IPFS)技术,设计了链上链下数据安全存储模式,增强了区块链系统的可扩展性。通过上述分析,提出了基于区块链的私密数据和可公开数据两种存储共享模型。通过与相关文献进行对比,本方案模型在私密性、可扩展性、细粒度访问控制等方面均具有一定的优势。(2)设计了一种基于上述方案模型的原型系统,前端基于Vue实现,后端基于Go Gin实现,底层开发平台采用FISCO BCOS实现。区块链网络安全控制采用了基于角色管理的模型,实现了链上权限的有效管理。区块链网络结构采用了单链双群组的网络结构,实现了群组间数据隔离。智能合约采用分层设计,高效的实现了系统的业务逻辑。该系统功能主要包括用户注册登录、用户角色控制、私密数据存储查询、可公开数据存储查询和数据访问记录查询。(3)搭建了一个测试环境,针对上述原型系统进行功能测试和性能测试。系统功能测试结果表明系统主要功能均可以实现。系统性能测试主要针对私密数据存储接口和可公开数据查询接口进行测试,测试结果为:低频时平均响应时间分别为862毫秒和624毫秒,异常率均为0;中频时平均响应时间分别为8052毫秒、1811毫秒,异常率分别为0、1%,满足公开文献中的要求标准。

HM公司跨项目人力资源配置案例研究

这是一篇关于项目管理,跨项目管理,人力资源配置,汽车零部件的论文, 主要内容为随着企业经营模式的不断发展,很多公司采用了以保持核心技术为基础、推行多平台多产品多客户为突破点的发展战略来提高企业营业额和利润率。然而,这种发展战略给企业带来良好收益的同时,也给企业内部项目管理带来了一定的难度,尤其对于汽车零部件行业企业。面对竞争激烈的市场和要求严苛的客户,企业需要多跨项目并行运行条件下进一步缩短项目开发周期、减少其开发成本。本论文以HM公司(汽车零部件公司)跨项目人力资源配置为研究对象,通过信息收集、梳理,总结出四个典型案例来阐述其项目管理过程中存在的问题及其危害,即项目经理间的争论、项目成员之间的分歧、项目人员分配的随意化、项目费用计算的不准确等一系列问题。然后运用文献研究法、经验总结法、案例研究法和定量定性分析法等研究方法,结合企业“一人多项目制”的特征,设计问卷并广泛调查,找出导致其跨项目人力资源配置问题的关键因素,即项目初期人力资源分配不合理、跨项目运行中计划联动管理不充分、跨项目后期协调不力、项目人力资源费用计算不精确。随后对他们进行深入分析,从员工能力、员工工作量、员工变更、员工费用四个方面着手,设计针对HM公司实际状况的改进方案:一是建立企业人员能力评估体系,明确员工能力,实现能力定位;二是设计跨项目资源信息管理系统,明确项目成员配置状态,实现时间对应;三是建立动态风险监控分析体系,及时调整变更后员工工作量,实现动态调节;四是精确计算项目人员成本,数字化监控项目费用花费情况,实现精准监控。最后为顺利实施四项改进方案,提出对应保障措施。本文意在从项目管理层面上研究、讨论并提供如何更合理地进行跨项目人力资源配置、提高人员利用率的解决方案,并依此来达到提高项目管理效率、缩短项目导入时间、减少项目开发成本的目的,为HM公司解决现有问题,同时也希望该方案能给其他汽车零部件企业带来帮助,提高企业市场竞争力。

汽车零部件智能生产调度系统的设计与实现

这是一篇关于汽车零部件,生产调度,智能系统,多目标优化,改进NSGA-Ⅱ算法的论文, 主要内容为汽车零部件作为汽车的重要组成部分,随着汽车行业的快速发展,汽车零部件的需求量也越来越大,但是由于汽车零部件品种多,制作工艺复杂,传统的车间生产模式根据人工安排调度,依靠主观经验,不能完全满足生产调度的工作需求。随着“中国制造2025”国家发展战略的实施,传统的生产模式逐渐向智能化生产转变,因此设计一套汽车零部件企业智能生产调度系统尤为重要,它不仅能够提升企业的生产调度管理水平,而且能够整体上提高了企业的市场竞争力。论文首先介绍了国内外生产调度问题的研究现状,分析了生产调度问题以及常见的车间生产约束、类型、特点等;以汽车零部件为研究对象,根据汽车零部件实际的生产调度需求,阐述了汽车零部件生产调度问题,进行了系统的业务需求分析,讨论了系统功能需求和非功能需求。其次,根据汽车零部件生产调度问题,考虑机台、加工工艺顺序、加工时间和等待时间等为约束条件,以最大完工时间最小、总加工成本最小、品质系数最小为优化目标,建立多目标优化模型。并对常用的车间生产调度算法进行了介绍,结合本文汽车零部件车间生产调度的特点,采用多目标遗传算法NSGA-II求解,并对其多目标优化调度问题、NSGA-II算法设计进行分析。针对NSGA-II算法存在快速非支配排序和拥挤度算法考虑不足、快速非支配排序分层效率低等问题,通过优化快速非支配排序,既考虑非支配序值,又考虑个体周围拥挤密度;同时优化拥挤度算法,剔除劣解,避免拥挤度计算,随机生成初始解代替;并且采用按需分层策略,进行快速非支配排序时按需分层,提出了一种改进NSGA-II算法,通过仿真实验证明改进NSGA-II算法的有效性。最后,根据企业实际的车间生产调度需求,按照软件工程思想,对汽车零部件生产调度系统架构、功能模块、数据库等进行设计,采用目前主流的Java为开发语言,Intelli J IDEA为开发工具,SSM框架为技术架构,改进NSGA-II算法为核心,编程实现了一套汽车零部件智能生产调度系统。

汽车零部件智能生产调度系统的设计与实现

基于知识图谱的汽车零部件供应推荐系统的研究与实现

这是一篇关于知识图谱,图卷积神经网络,推荐,汽车零部件的论文, 主要内容为由于汽车零部件数量多、种类杂,如何让制造汽车的需求单位及时获得需要的零部件成为生产汽车的重要问题。基于知识图谱的汽车零部件供应推荐系统的实现一方面能够帮助需求单位及时获取汽车零部件信息和供应商信息,另一方面能让供应商提高销售效率,从而实现汽车零部件需求方和供应方的双赢。推荐算法或模型在电商、娱乐等方面得到广泛运用,但是现有的推荐算法或者模型仍然存在些许不足。传统的协同过滤算法以及它的改进算法存在数据稀疏和冷启动问题,导致无法准确描述用户特征。由于目前推荐算法或者模型尚未充分挖掘实体间丰富的关联关系,导致挖掘用户潜在需求难度较大。现有推荐算法或者模型在本文汽车零部件数据集上推荐效果有待提高。针对以上不足,本文基于知识图谱、利用图卷积神经网络算法研究与实现汽车零部件供应推荐系统。具体研究内容如下:1.构建基于知识图谱的汽车零部件供应推荐模型。模型包括人机交互模块、数据预处理模块、知识图谱构建模块、推荐模块、测试模块共五个模块。2.构建知识图谱。为构建知识图谱,本文首先需要预处理需求单位数据、汽车零部件数据、供应商数据和订单数据。对需求单位数据进行相似度计算;对汽车零部件数据和供应商数据进行数据融合,消除冗余和重复信息;对订单数据进行评分矩阵构建。将预处理后的数据进行实体识别,让实体各自相互联系,各个实体之间通过关系连接,组成为“实体-关系-实体”的三元组,并将三元组通过Neo4j图数据库进行存储,方便查询使用。以此形成网状知识结构,得到汽车零部件知识图谱和需求单位知识图谱。3.给出基于知识图谱的汽车零部件供应推荐方法。本文通过研究基于知识图谱和图卷积神经网络的推荐算法(KGCN＿UI)来实现汽车零部件的推荐。首先,查询知识图谱,找到一组节点,收集与之有关的每个节点的上下文数据,这些数据是从知识图谱中获取每个上下文邻居节点的层次结构类型、角色、属性值和推断的邻居等信息。然后,将这些信息处理为一组数组,通过一次或多次的聚合和组合之后,作为构建节点的向量。再将组合后的向量与用户向量和物品向量进行计算得到预测值。最后,通过计算损失并不断更新迭代,使得算法能够收敛并生成推荐结果。该算法以知识图谱为数据载体,利用图卷积神经网络特征提取的优点,以及结合基于物品的推荐和基于用户的推荐进行优化,使推荐效果得到提升。为了验证算法的有效性,本文用SVD、Ripple Net和KGCN三个经典算法来进行对比实验,实验表明基于知识图谱和图卷积神经网络的推荐算法的推荐效果表现良好。4.实现并测试基于知识图谱汽车零部件供应推荐系统。通过给出的基于知识图谱的汽车零部件供应推荐模型和算法,本文采用My SQL存储数据,使用Django搭建网站框架和编写代码实现系统,并对系统进行运行测试,确保汽车零部件供应推荐系统业务正常流转。通过算法对比实验表明,本文给出的基于知识图谱和图卷积神经网络的推荐算法能够缓解冷启动和数据稀疏问题,充分挖掘实体之间的关系,推荐效果得到一定的提升。通过系统测试说明,确保基于知识图谱的汽车零部件供应推荐系统正常运行。本文的研究成果能够提高汽车零部件销售效率,实现网络协同制造资源协同共享,并且对其他行业的供应推荐也有一定的参考价值。

汽车零部件企业智能仓储管理系统设计与实现

这是一篇关于汽车零部件,RFID,智能仓储,Java,Spring的论文, 主要内容为制造型企业的发展对仓储活动有着较强的依赖性,仓储活动的发展也离不开生产制造业的支持,在互联网技术的冲击下,制造业企业将迎来前所未有的机遇和挑战,落后的仓储管理方式必将被时代给淘汰,对仓储管理进行举偏补弊已是当务之急。本文针对汽车零部件企业仓储管理中存在入库秩序混乱、货物存放不够合理、货物退货处理机制不够完善、仓库管理人员的管理能力有限等诸多问题,设计和实现了一个汽车零部件企业智能仓储管理系统。首先分析了国内外具有代表性的仓储管理系统以及汽车零部件行业仓储管理系统的研究现状,介绍了本系统开发的相关理论知识和涉及到的技术,在技术方面,先介绍了用于数据采集的RFID技术知识,再介绍了本系统应用的B/S架构相关技术知识,接着介绍了本系统开发用到的最重要的框架Spring和MyBatis,最后介绍了选用的MySQL数据库。其次对系统进行了需求分析,先对系统多方面进行了可行性分析,然后对系统涉及的业务包括储位管理、入库管理、出库管理、退货管理、盘点管理、库内管理以及预警管理进行了业务流程分析以及需求建模,最后对系统性能和可靠性进行了阐述。最后则是对系统进行了设计、实现及测试,首先,结合仓库特点确定了系统网络架构,设计分析了系统应用架构,依据涉及的业务设计出了系统功能模块,设计了系统E-R图并选取了部分关键实体进行了详细的数据表设计介绍,然后利用Java语言及相关技术实现了该系统的功能,对系统进行了功能性和非功能性测试,最后测试全部通过,系统满足需求。本汽车零部件企业智能仓储管理系统可以通过测试,可以实现对零部件的精细管理、有效缩减仓库工作人员的工作难度、提高仓库的流通性、提高储位的利用率,从而提高仓库的整体运作效率,本系统对汽车零部件企业及相关生产制造企业的仓储管理的发展具有一定的推动作用。

网络化制造中的汽车零部件资源伙伴优化选择方法研究

这是一篇关于网络化制造,汽车零部件,伙伴选择,J2EE,层次分析法,遗传算法的论文, 主要内容为随着计算机技术和网络信息技术的迅速发展,给制造业带来了巨大的影响和变革。网络化制造作为一种先进的制造模式,已经成为当今制造业发展的主要趋势之一。其有利于制造企业应对网络经济和制造全球化的挑战,以便能够快速地响应市场的需求,提高制造企业的竞争能力。由于网络化制造资源众多,而从众多网络化制造资源中选择出满足一定约束条件的最优资源是网络化制造资源选择的最终目的。目前对网络化制造资源选择的研究比较多,其中主要研究集中在伙伴资源选择问题,本文将就网络化制造中的汽车零部件资源伙伴优化选择方法进行研究。由于汽车工业作为我国国家经济发展的支柱产业,对国民生活水平的提高起着非常重要的作用。而汽车行业是典型的装配行业,绝大多数的汽车零部件是采购获得的,故汽车零部件为汽车工业提供了保障和基础。因此,建立网络化制造汽车零部件资源伙伴选择系统的重要性不言而喻。本文首先对网络化制造中的汽车零部件资源伙伴选择进行了一些理论方法介绍,包括伙伴选择的一般性原则和伙伴选择影响因素的确定标准。并通过流程图来描述了伙伴选择的过程,通过分析比较,选用层次分析法对伙伴选择的各个影响因素的权重进行判断,选择了遗传算法对所有的竞标伙伴进行优化选择。其次运用UML技术建立了网络化制造汽车零部件资源伙伴选择系统的需求模型,绘制出了汽车零部件资源伙伴选择系统的蓝图。然后运用J2EE技术,集成Struts2、Spring和Hibernate三个框架各自的优势,搭建了网络化制造汽车零部件资源伙伴选择系统模型框架。最后结合遗传算法和S2SH集成框架技术,理论上来说初步实现了网络化制造汽车零部件资源伙伴选择系统,并通过具体实例来验证此伙伴选择系统的理论上可行性。总而言之,本文设计出了一种新的网络化制造汽车零部件资源伙伴选择系统,此系统将遗传算法初步运用到最新的开源框架S2SH集成技术当中,并在理论的基础上初步实现了汽车零部件资源伙伴选择系统,这为遗传算法逐步运用于资源伙伴选择实践当中提供了一种可供实用借鉴的方法,对以后类似研究具有借鉴意义。