智能制造
铁冶炼过程脱氧合金化配料方案优化模型
周含方 刘云帆 程若楠 姜皓月 陈照奇 山东科技大学
摘要：工艺流程和原料比在炼钢过程中起着决定性作用，并且是关键部分。 因此，科学和有计划的设计可以使其满足实际生产需求
并降低生产成本。
本文首先对所收集的数据进行标准化和归一化处理，以便可以直接用于我们的模型处理分析。 同时，这种处理还可以避免尺寸的影响，使计算结果更准确，更符合实际生产需要。
首先建立了熵权法模型，并将影响产率的指标分为转换器终点C，转换器终点Mn，转换器终点S，转换器终点 P，转换器终点Si，并给出了实际意义。权重用于获得每个指数的权重，最终计算C和Mn的历史收益率。然后，根据原始数据，我们可以计算出C和Mn的历史产量分别为13.22％和16.76％。同时，我们可以发现，在影响历史产量的因素中，转换器末端S和Si的影响更大，其重量分别达到0.1398和0.1423。
通过建立了灰色系统模型来预测C和Mn元素的产量，从而以更高的精度进行估算，以便根据实际发展更准确地了解可能的需求，采取措施使其适应生产需要。我们最终计算出C和Mn的预测产率分别为16.23％和15.44％。并且，通过分析建立的模型结果的残差结果，我们可以发现误差很小，均在5％以内，因此我们认为建立的模型科学可靠，符合实际生产需要。
最后，对于本文所建立的模型进行分析与推广。关键词：熵权法 灰色系统
1 问题分析1.1熵权法模型
本文首先对于所收集的数据进行标准化和归一化处理，让其更能够直接对我们的模型进行分析，尽量避免量纲所造成的影响，使得计算的结果更加准确，符合实际生产需要。
本文首先建立了熵权法模型，并将影响产率的指标分为转换器终点C，转换器终点Mn，转换器终点S，转换器终点 P，转换器终点Si，并给出了实际意义。权重用于获得每个指数的权重，最终计算C和Mn的历史收益率。
熵权法是根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出客观的指标权重。若某个指标的熵值越小，权重越大，说明其指标值的变异程度越大，提供信息越多，在综合评价中该指标起的作用越大。
假定评价指标体系含m个被评价对象，n个评价指标，用嫡权法确定指标权重的具体步骤如下：
（1）数据的标准化处理
设定Z为资源质量水平对应m个被评价对象，n个评价指标的样本矩阵:。
若为正向指标，则归一化为若为逆向指标，则归一化为
根据上式标准化后的决策矩阵设为，为第个指标下第个项目的评价值
（2）计算第个指标下第个项目的指标值的比重：
(1.1)
（3）计算第个指标的熵值：
(1.2)
（4）计算第个指标的信息效用度
(1.3)指标的信息效用度取决于该指标的信息熵值与 1 之间的差值，信息效用度越大，对评价的重要性就越大，权重也越大[14]。
（5）计算第个指标的熵权
(1.4)
（6）确定指标的综合权数 (1.5) 表1 历史收得率元素CMnSPSi历史收得率
0.1322
0.1676
0.08
0.1298
0.1424
1.2灰色系统模型
首先建立了灰色系统模型来预测C和Mn元素的产量，从而以更高的精度进行估算，以便根据实际发展更准确地了解可能的需求，采取措施使其适应生产需要。
灰色理论的微分方程模型称为GM模型，G表示Gray,M表示Model.GM(1,N)表示一阶，N个变量的微分方程型模型。GM(1,1)模型是灰色预测的基础，建模步骤如下。
（1）一阶累加生成
设有变量为的原始数据序列：
(2.1)生成一阶累加数列
（2.2） 其中，
(2）对累加数列建立微分方程。由于数列具有近似的指数增长规律，而一阶微分方程的解恰好为指数
增长形式，因此数列满足一阶线性微分方程模型：
(3）计算GM(1，1)模型中微分方程的参数a和b。根据导数定义有： (2.3)即有灰微分方程 (2.4)
其中，
令，
得到a的最小二乘估计为
（2.5）
(4）建立灰色预测模型
将求得的a和b代入原方程
（2.6）可解，
（2.7）式（2.7）称为GM的时间相应函数模型，再经过累减运算可得原始数列的预测模型为
（2.8）
生成一阶累加数列：确定数据矩阵：
用Matlab算出待定参数a和b：
数码世界 P.275
智能制造
基于物联网与o2o模式的中小额度印册系统
张赫宇 郑州大学软件与应用科技学院
摘要：通过市场调研发现中小额度市场市场的印后装订工作普遍由人工完成，耗时耗力。针对这一不系统不智能的印后装订工作，本
文给出了基于物联网与o2o模式的中小额度印册系统设计方案；该系统由硬件印册一体机和软件平台服务构成。
关键词：物联网 O2O 中小额度印册市场 印后装订
1 引言当前，印后装订设备正在向高效率、高自动化、高智能化、高数字化的方向发展。大型智能化装订生产线能实现快速大批量生产。然而对于普通打印店而言，通常每次所接订单额度约为200-1000册，所以大型智能化装订生产线并不适合传统打印店。通过对郑州市文化路部分打印店调研发现，中小型额度的印后装订工作，通常需要耗费大量人力物力裁剪装订，客户要求质量高，时间紧任务重，人工装订成本高并且无法保证质量。因此,我们针对中小型印刷机构的印后装订整理设计了基于物联网与o2o模式的中小额度印册系统,该系统能够高效、快速地完成排版，智能检错，折页及装订, 且性价比较高,节省了人力成本,具有广阔的应用前景和发展空间。同时，团队开发了配套的智册优品小程序，网站和APP。将使用人员分为用户，设计师，商家三类。通过软硬结合智能一体化的方式，提高商家接单效率，改善用户体验效果使其更加人性化，个性化，智能化。2 解决方案本系统由印册一体机、手机端app和web服务器组成。2.1 印册一体机主要功能如下：2.1.1打印质量自动检测和纠正：位于纸张出口上端的摄像机能够及时地捕捉到打印纸张的图像，并传递给微处理器，微处理器接收到图像并通过调用基于OpenCV视觉处理库的相关算法处理所获得的图像，进而对纸张打印情况进行判断处理，并传递回处理端，对纸张的位置进行快速调整。2.1.2纸张的自动剪裁：当纸张经过纠错摆放好并到达正确的位置，已经设定好长宽的的切割刀根据程序的指令下压进行切割。2.1.3纸张的自动装订：固定数量的纸张即一册纸切割完毕并到达指定位置，先由位于四周的挡板整理纸张把纸张码齐并固定，然后选定的装订装置启动，进行装订。底部挡板启动对书册进行对折，完成成品。产品使用：当用户开机使用时，显示欢迎页面，点击Enter按钮播放欢迎音乐。用户可以在主页面上实现控制灯光开关、一键装订、播放产品演示视频、查看时间等功能。也可点击控制台按键，进入控制台，手动控制机器各个零部件的动作，方便维护。①给印册一体机通电，打开电源开关，并通过WiFi连接至互联网。②机器自动对各部件的位置进行初始化，并自动进行机器自检错。③打印店主可通过手机App或者机器上内置的中控屏选择所需装订设备和纸张大小。④印册一体机根据用户所下达的指令，自动切换装订设备并安装到相应位置，随后机器自动确定压痕位置及切割刀距。⑤用户投入相应数量的纸张后，机器自动进行智能打印、装订工作。2.2软件平台服务网站：网站使用需要用户先行注册，注册用户群体分为个人、设计师以及中小型企业（打印店）。其中，注册个人用户代表零散个户群体；中小型企业承担更多盈利部分，网站可供商家入驻，代表可持续合作方。注册设计师可在网站上发布自己的（付费）设计模板，供消费用户使用，自身获得来自消费者的返利。在网站中，用户登录账号同步查看自己所有的订单状态，可在新手指南中初步了解整个流程与购买的简易流程，同时，网站提供印刷模板供用户自行选择搭配，倘若仍对一些问题抱有疑问，可以选择在线客服进行答疑。实现了真正意义上的流水线服务。用户可以在线下单，平台为客户提供了私人定制服务。用户在对商品进行购买时，可以灵活选择所需服务的份数纸张数，以及所在地址付款方式，并且随时可以在个人中心里边查看订单状态。最后，用户在小程序端提交所需商品的相关信息后，后台会将订单数据传给附近的商家，由商家制作完成后，完成派单。 App：App是网络可移动化拓展，运行模式类似于网站运行，是封装完整的产品使用平台。相较于网站，App对于用户群体来说，更便捷，更易管理，更品牌化且更具针对性。App的拓展更有利于系统自身自身品牌的打造。(1）用户登录app可以查看距离自己最近的商家，同时可以查看商家信誉、销售情况。有选择的选择目标商家，自主选择模板在线下单。用户可以随时查看订单状况。(2）商家通过app接单后，可以通过一体机进行手册制作。制作完毕可以选择平台服务，由平台人员送到用户指定地址。平台可以对商家的印册一体机运行状态进行实时的监控，倘若机器出现问题，平台会有专门的技术人员上门维修。同时，商家也可以通过app联系平台工作人员进行机器的维修和保养。(3）设计师同样可以登录app上传设计模板，根据使用模板人数，平台会对设计师个人账户进行返利。3 未来展望中小额度的印后装订是一个急需解决的难题。本系统不仅在机器方面进行创新，而且搭建了软件平台。将普通用户、打印店商家、设计师三者联系在一起，整合中小额度印册，装订市场资源，把利益最大化。 参考文献[1]孙瑞英,王旭.基于文献计量的国内物联网研究现状分析[J].现代情报,2016,(1):153-159.doi:10.3969/j.issn.1008-0821.2016.01.027.[2]陈俊.基于Auto-ID技术的供应链模型[D]. 华中科技大学,2004.建立微分方程： 得到预测模型： (2.10) (2.9)文献分析和数据分析方法在实际问题初步分问题并探索创新思想。进行深入研究。析中的应用可以帮助我们发现事物的发展规律。我们最终可以计算得到C和Mn的预测收得率分别为16.23%通过对于所建立的模型结果可进行残差分析可以发现，和15.44%，因此我们认为所建立的模型是科学而可均在5%之内，其误差较小，靠的。 表2 预测收得率 元素预测收得率C0.1623Mn0.1544S0.0809SiP0.14870.13242 模型评价与推广我们并合理的比这次解决了生产过程和成本的最佳选择问题。可以很好地扩展到每个模型都具有很强的实际意义，较了每个模型。通过这种方式，意思是。这是数学建模的一个很好的例子。现实生活中，我们可以通过回答问题将其应用于现实生活中。通过我们掌握的少量不完整信息预该问题采用灰色预测模型，灰色预测模为制定未来发展战略和决策提供科学依据。测供水情况，中期和长期可应用于各种短期，精度高，计算简单方便，型信息量少，将文献研究和数学分析应用于数学建模可以帮助我们简化预测问题。 图1残差分析参考文献[1]刘智慧.基于PSO-GA混合算法的炼钢-连铸生产计划与调度问题研究[D].浙江大学,2015.[2]邢栋.炼钢电弧炉供电曲线的迭代优化[D].东北大学,2014.数码世界 P.276
