茉莉花茶自动窨制设备的研制
这是一篇关于茉莉花茶,生产线,窨制机,控制系统,联合仿真的论文, 主要内容为我国是世界上最早生产茶叶的国家,茉莉花茶是产量最大、最受欢迎、产业体系最健全的花茶。但目前传统茉莉花茶加工比较落后,且工艺繁琐、能耗多、成本高、生产方式粗放,不利于茉莉花茶品质的提升。因此如何进一步提高茉莉花茶制茶技术与装备自动化水平,一直是茶业界关注的热点。本文基于茉莉花茶传统制作工艺,设计了一条茉莉花茶自动化生产线和一套小型窨制设备,实现茉莉花茶制茶过程的自动化、智能化、标准化和清洁化,为突破花茶行业发展瓶颈提出一种解决方案。本文主要工作如下:茉莉花茶自动化生产线整体方案的设计。在分析、总结茉莉花茶传统加工工艺及存在的主要问题的基础上,给出了适合茉莉花茶自动化生产的工艺流程,提出了结合茉莉花茶自动化生产线的设计原则,确定了自动化生产线的总体布局及生产线上的主要设备型式。茉莉花茶自动窨制机的设计。基于提出的目前茉莉花茶人工窨制存在的问题,设计了一种网带式封闭自动智能窨制机,实现窨制过程中自动进出料、自动摊料、智能控制箱内温湿度、不用通花等功能。为保证窨制箱内温度和通风的均匀性,设计了分层进风、多支管分流的通风管道,通过采用Fluent软件对不同出气孔径的通风管道进行气流模拟仿真分析,确定了通风管道合适的出气孔径。设计了模糊自整定PID窨制温度控制器,并在Matlab软件中建立了其仿真模型,仿真结果表明该控制器能够有效地控制窨制温度保持在适宜范围。茉莉花茶自动化生产线控制系统的设计。基于茉莉花茶自动化生产线的设计方案和加工工艺要求,确定了生产线的整体控制方案。完成了控制元件的选型,建立了基于工业以太网的控制系统通讯网络。在博途软件中对PLC进行硬件组态。设计了生产线的控制流程图,运用模块化编程方法,采用LAD和GRAPH语言,编写主控制程序和各个子模块的控制程序。设计了人机交互监控画面,实现对整个生产线的实时监控。茉莉花茶自动化生产线联合仿真的实现。采用Factory IO软件建立了虚拟生产线工业场景,并联合博途平台,实现了对PLC程序和人机交互画面的调试,以及茉莉花茶自动化生产线的运行仿真,验证了所设计控制系统的正确性。小型茉莉花茶窨制设备的研究。为满足小批量高档茉莉花茶的生产要求,研制了小型窨制设备,包括结构和控制系统的设计,完成了自动窨制试验样机的制造、安装,自动控制系统的调试以及整个窨制过程的实验验证。
基于云原生的一站式AI快速开发及服务开放平台的设计与实现
这是一篇关于一站式AI开发,机器学习模型,生产线,算子组件化,AI服务开放平台的论文, 主要内容为基于云原生的一站式AI应用开发平台是面向专业算法开发人员的、高效且易用的机器学习模型生产工具。传统AI应用开发方式需要大量人力成本,人工构建的模型生产线存在内部耦合性强、不可重用并且难以扩展和维护,同时开发过程中存在异构环境部署一致性以及资源利用率低等问题。针对以上问题,一站式AI应用开发平台能够提供从数据收集到模型服务开放的全生命周期AI应用开发功能,并利用云原生技术解决环境部署与资源分配问题,以保证企业能够快速生产AI应用服务。虽然国内外研究人员在基于云原生的一站式AI应用开发平台都进行了大量研究和实践并且取得一定成效,但是依然无法完全满足企业快速迭代AI应用的需求,存在以下问题和挑战:1)无法灵活定制和复用模型生产线,只提供固定模板或者固定算子组件构建模型生产线,不能覆盖各种AI应用的生产流程;2)缺少AI应用开发的完整闭环,模型训练流程与模型服务开放流程衔接不当,不能保证AI应用的开发效率和开发质量;3)AI模型在线服务部署流程繁琐,开发人员需要面对大量工程化问题,影响AI应用服务上线效率。针对以上问题和挑战,本文重点面向AI应用快速迭代场景,基于云原生技术对传统机器学习生产线构建流程进行模块化、算子化、容器化的设计,设计并实现了基于云原生的一站式AI快速开发及服务开放平台的设计与实现。主要研究内容有以下三项:1)提出并实现了一种面向容器云平台的机器学习模型生产线算子组件化方法。通过定义算子组件的构成,将机器学习模型生产线步骤抽象为一个算子组件。针对算子在前端展示、后端业务对象构建、容器实例运行三种行为层级下的表现形式,设计了相应的数据结构和映射规则,使得算子在前端编排完成后能够快速经过后端处理并生成算子容器实例运行在容器云之上。此外,针对机器学习模型生产线各种步骤设计对应的算子结构,保证算子组件化方法的有效性。2)提出并实现了一种机器学习模型自动化生产线的构建方法。利用算子组件化思想,将机器学习模型生产线构建流程分为算子组件开发、算子编排、模型任务流执行、模型打包、模型发布。通过该方法能够高效设计出一条机器学习模型(含各类AI模型)开发的自动化生产线,实现快速生产AI模型并开放AI模型服务。3)设计并实现了基于云原生的一站式AI快速开发及服务开放平台。基于以上两个研究内容,结合云原生技术,实现一个面向AI模型开发到AI模型服务上线的一站式机器学习云平台。利用算子组件灵活性和可复用性,实现机器学习模型生产线的快速构建,提高AI应用开发及服务上线的流程效率,满足大数据变化带来的AI应用快速迭代需求。最后,该平台应用于国家重点研发计划课题“大数据征信及智能评估技术”以及“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”,为课题提供批量生产模型的能力,对平台的功能完整性进行了验证,确保本文平台及方法的有效性和实用性。
基于数字孪生的智慧快递工厂生产线的设计与实现
这是一篇关于数字孪生,工业互联网,生产线,资源调度的论文, 主要内容为随着电子商务平台运营模式的完善、物流产业的高速发展,近几年由于疫情的影响,人们对生产生活必需品的购买力产生了由线下购买向线上购买的转变,产生了大量的快递生产订单。数字孪生技术对工业制造领域同样带来了巨大的改变。面对市场波动和用户需求的多变,快递企业的工厂希望通过借助数字孪生技术完善进行数字化转型,完成对企业的生产资源、设备资源、运维数据等资源的多方面、全周期整合。本文先对数字孪生技术在生产线的发展及应用国内外现状进行分析与总结,研究数字孪生技术及其延伸的关键方向。首先通过三维建模及仿真平台Factory I/O完成了快递工厂生产线的数字孪生场景的搭建。其次通过对Modbus TCP/IP通讯协议的研究,提出了面向工业互联网的生产线数字孪生系统的构建。据此实现了生产线数字孪生系统中物理生产线与虚拟孪生场景的通信及数据交互。然后基于My SQL数据库对生产线各个阶段的运行数据进行了存储分析。通过此实时反馈生产设备的运维状况,形成闭环式数据管理模式,对生产线进行全生命周期的资源各方面的管理。最后,对快递生产线的生产资源调度问题及需求进行分析,根据现有的资源调度分配原则进行设计并与之相匹配的动态优先级资源调度算法。通过对算法的测试,达到了目的,实现了本文对快递生产线的智慧化生产调度。同时对快递生产线数字孪生系统的主要功能进行了设计与实现,完成了测试与评估。
高压脉冲电场杀菌对建阳桔柚汁品质的影响研究及相应生产线设计
这是一篇关于桔柚汁,高压脉冲电场,水浴加热,贮藏,生产线的论文, 主要内容为建阳桔柚具有多种生理保健功能,有很好的开发利用价值,但是桔柚产业发展还处于初级阶段,停留在食用鲜果方面,深加工产业还未起步,局限了桔柚产业的发展。本文采用温和热(55度以下)结合高压脉冲电场这种非热加工技术处理鲜榨桔柚汁,探讨温和热结合高压脉冲电场技术在桔柚汁杀菌应用上的可行性,研究经过处理的桔柚汁中微生物、营养成分、色泽及贮藏期间各种理化指标的变化情况,设计桔柚汁工业化生产线,对桔柚进行产品开发与综合利用。主要研究结果如下:1.PEF技术可有效杀灭桔柚汁中的微生物。利用水浴加热方法,设置水浴温度40℃,预热时间24 s,开启高压脉冲电场设备,脉冲电场强度(E)分别设计为2 kV/cm、4 kV/cm、6 kV/cm、8 kV/cm、10 kV/cm、14 kV/cm,处理时间(t)分别设计为 80 us、100 us、150 us、200 us、250 us,试验结果表明:温和热结合高压脉冲电场技术对桔柚汁杀菌效果明显,且杀菌效果随着电场强度及处理时间的增加。建立处理后微生物失活的拟合曲线,结果表明:当电场强度E≥0.2394 kV/cm,t≥0.1276 us,PEF开始对细菌产生致死效果。2.PEF技术处理桔柚汁不影响桔柚汁的营养成分和色泽风味。在适合的温和热结合高压脉冲电场的参数下对桔柚汁进行杀菌处理后,在4℃贮藏期间测定处理后桔柚汁的总糖、总酸、pH、可溶性固形物和色度值L*、a*、b*及微生物指标的变化情况,并与原汁进行对比试验,结果表明:在温和热温度为40℃,持续时间为24 s;脉冲处理时间200 μs,场强E=15 kV/cm下,杀菌效果理想,细菌总数平均降低了 2 log(cfu/mL)。处理后的桔柚汁随着贮藏时间的延长,总糖含量、总酸含量、pH、可溶性固形物几乎没有显著变化;L*,a*和b*值都有变化,呈缓慢下降的趋势,但是由于贮藏时间较短,桔柚汁的色泽变化不明显。3.设计桔柚汁工厂生产线。根据以上实验结论,设计年产量为1500吨的NFC桔柚汁工厂生产线,使用PEF技术进行杀菌,主要生产工艺为原料预处理、压榨、高压脉冲杀菌以及无菌灌装,主要设计内容:确定产品方案以及班产量、产品工艺流程、对原料和包装材料进行物料衡算、设备选型、车间工艺布置以及厂区平面设计、全厂经济核算等。全厂占地总面积为1785m2,总投资510.5万元,年纯利润151.9万元,投资回收期约为4年,因此该设计合理可行。
VXT75变速箱生产线物料配送系统的研发
这是一篇关于生产线,MES,精益生产,物料配送的论文, 主要内容为目前国内外汽车制造企业正向生产均衡化、制造柔性化、企业信息化等方面积极靠拢,以适应不断发展变化的竞争环境,增强公司行业竞争力,提升产品质量,扩大公司产品收益。以江西Y公司变速箱生产车间为研究对象,结合Y公司目前生产环境,在分析公司现状及问题的基础上,根据精益生产方式的MES信息管理系统,以及对企业在物料配送方面所需实现功能的了解,制定符合企业实际生产需求、信息化程度高的物料配送方案。以Microsoft Visual Studio 2015集成开发环境,以SQL Server 2016为后台数据库,以C#为主要编程语言,采用OPC通信协议,综合运用HTML5、JavaScript、Vue.js、Web Socket等先进前端技术,开发并实施了VXT75变速箱装配生产线的物料配送系统。本论文首先阐述物料配送系统的研究背景及意义,其次简述了集成物料配送系统的MES系统的概念及汽车行业对其需求及应用,并结合精益生产理念,对Y公司的生产模式进行了深层次分析,发现制造车间对物料的使用规划及生产管理、物料追溯不满足精益生产要求,然而物料作为整个车间生产制造链中关键的一环,合理的配送及管理对降低成本、提升车间生产装配效率有很大的作用。本文根据调研问题提出相应的解决方案,遵循均衡式生产原则、拉动式生产原则、产品质量管控原则进行设计与改善,系统共设计了八个主要功能模块:包含计划管理模块、看板管理模块、物料配送管理模块、条码管理模块、物料管理模块、物料Andon管理模块、质量管理模块、接口管理模块。系统以SQL Server 2016为系统数据库,存储生产线采集的质量、物料等数据;以运作流程及数据传输方式,设计系统体系结构;以功能需求及简单操作需求,设计系统界面。该系统已在实际生产线中进行了测试并稳定运行,系统界面指导操作简便,提高了工人装配效率;系统功能满足现场生产需求,实现了物料拉动式生产,达到了精细化管理目的。基于MES系统的物料配送系统助Y公司生产向智能化生产方向推进了一步,强化了自身生产过程管控,提高了工厂异常反应速度及企业生产效率,推动了企业信息化建设。
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