با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Cooperative multi-agent system for production control using reinforcement learning
سیستم همکاری چند عامل برای کنترل تولید با استفاده از یادگیری تقویتی-2020 Multi-agent systems can limit the control problem in complex production systems and solve them more efficiently.
However, they often show local optimization tendencies. This paper presents a novel approach for a
cooperative multi-agent system, which uses reinforcement learning and considers global key performance
indicators. For this purpose, a central deep q-learning module transfers its knowledge to the
cooperative order agents. The order agent’s experience is stored in a replay memory for subsequent
reinforcement learning. Interdependencies between the characteristics of nonlinear production systems
and learning parameters are investigated and the performance is evaluated in comparison to conventional
methods of production control. Keywords: Production planning | Machine learning | Multi-agent system |
مقاله انگلیسی |
2 |
Deep reinforcement learning for a color-batching resequencing problem
یادگیری تقویتی عمیق برای یک مسئله سنجش مجدد دسته ای رنگ-2020 In automotive paint shops, changes of colors between consecutive production orders cause costs for cleaning the
painting robots. It is a significant task to re-sequence orders and group orders with identical color as a color
batch to minimize the color changeover costs. In this paper, a Color-batching Resequencing Problem (CRP) with
mix bank buffer systems is considered. We propose a Color-Histogram (CH) model to describe the CRP as a
Markov decision process and a Deep Q-Network (DQN) algorithm to solve the CRP integrated with the virtual car
resequencing technique. The CH model significantly reduces the number of possible actions of the DQN agent, so
that the DQN algorithm can be applied to the CRP at a practical scale. A DQN agent is trained in a deep
reinforcement learning environment to minimize the costs of color changeovers for the CRP. Two experiments
with different assumptions on the order attribute distributions and cost metrics were conducted and evaluated.
Experimental results show that the proposed approach outperformed conventional algorithms under both conditions.
The proposed agent can run in real time on a regular personal computer with a GPU. Hence, the proposed
approach can be readily applied in the production control of automotive paint shops to resolve orderresequencing
problems. Keywords: Deep reinforcement learning | Color-Batching problem | Virtual car resequencing | Production control | Automotive industry |
مقاله انگلیسی |
3 |
Machine Learning based Digital Twin Framework for Production Optimization in Petrochemical Industry
چارچوب دوقلوی دیجیتال مبتنی بر یادگیری ماشین برای بهینه سازی تولید در صنعت پتروشیمی-2019 Digital twins, along with the internet of things (IoT), data mining, and machine learning technologies, offer great
potential in the transformation of today’s manufacturing paradigm toward intelligent manufacturing. Production
control in petrochemical industry involves complex circumstances and a high demand for timeliness; therefore,
agile and smart controls are important components of intelligent manufacturing in the petrochemical industry.
This paper proposes a framework and approaches for constructing a digital twin based on the petrochemical
industrial IoT, machine learning and a practice loop for information exchange between the physical factory and a
virtual digital twin model to realize production control optimization. Unlike traditional production control
approaches, this novel approach integrates machine learning and real-time industrial big data to train and
optimize digital twin models. It can support petrochemical and other process manufacturing industries to dynamically
adapt to the changing environment, respond in a timely manner to changes in the market due to
production optimization, and improve economic benefits. Accounting for environmental characteristics, this
paper provides concrete solutions for machine learning difficulties in the petrochemical industry, e.g., high data
dimensions, time lags and alignment between time series data, and high demand for immediacy. The approaches
were evaluated by applying them in the production unit of a petrochemical factory, and a model was trained via
industrial IoT data and used to realize intelligent production control based on real-time data. A case study shows
the effectiveness of this approach in the petrochemical industry. Keywords: digital twin | machine learning | internet of things | petrochemical industry | production control optimization |
مقاله انگلیسی |
4 |
پایدارساز فرکانسی سیستم قدرت برای سیستم های قدرت مدرن
سال انتشار: 2018 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 31 سیستم قدرت مدرن رشد فزاینده ی بکارگیری ارتباطات کانال باز در تنظیم فرکانسی ثانویه را تجربه می کند و این تأخیر زمانی را به حلقه ی کنترل تولید اتوماتیک وارد نموده و ممکن است ناپایداری سیستم را نتیجه دهد. این مقاله یک پایدارساز نوین فرکانس سیستم قدرت (PSFS) را معرفی می کند که یک کنترل کننده ی ثانویه ی اصلاح شده به منظور ارتقای پایداری سیستم در حضور تأخیرهای ارتباطی بزرگ است. یک سیگنال کمکی به کنترل کننده ی ثانویه افزوده می شود تا میرایی اضافی را فراهم آورد. بهره ی کنترل کننده از روش های فرااکتشافی به دست می آید. کنترل کننده ی پیشنهادی نخست بر روی یک سیستم برق آبی تک ناحیه ای اجرا شده و سپس همان کنترل کننده به سیستم قدرت 9 باسه، 3 ماشینه ی شورای هماهنگ سازی سیستم غرب اعمال شد. افزون بر این، برای نشان دادن اثربخشی PSFS پیشنهادی در یک سیستم چند ناحیه ای عملی بزرگ، به سیستم 39 باسه IEEE نیز اعمال شد. نتایج نشان می دهد کنترل کننده ی پیشنهادی تا حد زیادی پایداری یک سیستم قدرت را که با تأخیر ارتباطی زیاد کار می کند، بهبود می بخشد، تأخیر سیستم، نخست ثابت فرض شد و سپس ارتقای پایداری با PSFS پیشنهادی در حضور تأخیر ارتباطی راندوم نیز بررسی شد. عملکرد PSFS توسط نتایج به دست آمده با شبیه سازی های سیمولینک / متلب آزموده شده و بر روی شبیه ساز واقعی اعتباربخشی شد. |
مقاله ترجمه شده |
5 |
Requirements and Tasks for Active Energy Management Systems in Automotive Industry
الزامات و وظایف سیستم های مدیریت انرژی فعال در صنعت خودرو-2017 The “2020 climate and energy package” enacted by the EU aims to reduce emission of greenhouse gases, to increase the share of
renewable energy and to improve overall energy efficiency. These goals are forwarded to the industry using regulations or
funding opportunities. Taking a deeper look e.g. into automotive industry the companies reflect these goals to their plants across
Europe. Energy efficiency is a plant-related KPI to gain customer satisfaction, enhance greener production and optimise internal
costs. Current developments especially deal with base load reduction for production plants. In order to achieve this, all resources
within the factory, interconnected by processes or by energy flows, have to be actively managed. This paper deals with the
requirements on energy management systems stemming from the task to control production, infrastructure as well as technical
building systems (TBS) simultaneously with focus on specifics of the automotive industry.
Keywords: energy management system | production planing and control | energy storage management | flexibility | automotive |
مقاله انگلیسی |
6 |
Production and transportation outsourcing decisions in the supply chain under single and multiple carbon policies
تصمیمات برون سپاری تولید و حمل و نقل در زنجیره تامین تحت سیاست های تک و چندگانه کربن-2017 Cap-and-trade and carbon tax are the two main policies to reduce carbon emissions. Different from the
previous literature and practice, this paper examines the production and transportation outsourcing
problems of a two-echelon supply chain under the cap-and-trade policy and joint cap-and-trade and
carbon tax policy. Enterprise operations are divided into the order stage and transportation outsourcing
decision stage. In the order stage, the retailer sets his order schedule for the manufacturing plant for
fulfillment, and in the transportation outsourcing decision stage, the manufacturer decides the optimal
freight volume based on energy consumption. Furthermore, we construct a basic model without a carbon
policy and two extended models with carbon policies and the optimal solutions of the models are solved.
Numerical examples are provided, and the three models are compared. The results indicate that the
extended model with carbon policies is more beneficial for emissions reduction, and the effect of
emissions reduction gradually becomes smooth as the carbon price increases; the joint cap-and-trade
and carbon tax policy is more effective for emissions reduction, especially when the carbon price is
lower. These findings will be helpful to policy makers and managers.
Keywords:Inventory management | Production control | Transportation outsourcing | Carbon emissions | Carbon policy |
مقاله انگلیسی |
7 |
مدیریت یکپارچه موجودی و سیستم های تولید بر اساس نقطه انفصال شناور و اطلاعات زمان واقعی(فوری ): یک تحلیل مبتنی بر شبیه سازی
سال انتشار: 2016 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 21 جهانی شدن شرایط بازار را به کاهش زمان فرآوری و افزایش میزان تمایز محصول و رقابت بر سر قیمت تبدیل کرده است. برای حل این مسئله، استراتژی های جدید تحقق پذیری نظم هیبریدی مطرح شده است که در آن استراتژی های (MTS) و (BTO) ادغام می شوند و هدف آنها بهبود همزمان اهداف متضاد مانند سطح کسری محصول و زمان انجام است . علاوه بر این، شرکت ها با چالش های مکرر به اشتراک گذاری اطلاعات به روز شده و جلوگیری از عدم هماهنگی بین زیر سیستم های مختلف شرکت مواجه می شوند. این کار بر روی استراتژی های تحقق پذیری نسبتا جدید بر اساس نقطه تفکیک شناور (FDP) تمرکز می کند که از اطلاعات زمان واقعی برای عملیات استفاده می کند. اهداف اصلی این تحقیق مطالعه تاثیر منابع مختلف اطلاعات در زمان واقعی در مورد محصولات موجود و انتخاب مناسب ترین پیکربندی این سیستم ها در رابطه با سیاست کنترل موجودی و منبع اطلاعات در زمان واقعی است. ماهیت تصادفی این روند، شبیه سازی یک ابزار مناسب برای دستیابی به نتایج با مقدار است. مطالعات شبیه سازی بر اساس یک فاکتوریل کامل طراحی آزمایش (DoE) انجام شده است. نتایج تجربی نشان می دهد که استراتژی های مبتنی بر FDP بسیار حساس به اطلاعات زمان واقعی هستند. این سیستم ها بهترین عملکرد را به دست می آورند زمانی که سیاست کنترل موجودی به طور همزمان اطلاعات پیش بینی تقاضا و اطلاعات در زمان واقعی محصولات موجود را مطابق با فرآیند کار در (WIP) و موجودی محصولات نهایی (FGI) استفاده میکند . در مقابل، عملکرد سیستم به طور قابل ملاحظه ای بدتر می شود، زمانیکه اطلاعات زمان واقعی در مورد محصولات موجود در WIP در نظر گرفته نشود.
کلمات کلیدی: مدیریت موجودی | کنترل تولید | نقطه جداشدگی شناور | شبیه سازی | طراحی آزمایشات |
مقاله ترجمه شده |
8 |
باز کردن ظرفیت شبکه توزیع از طریق ردهبندی حرارتی همزمان با نفوذ بالای DGS
سال انتشار: 2014 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 30 بارگذاری بسیار تصادفی در شبکههای توزیعف عال که به وجود آمده است به این معناست که دستگاههای الکتریکی نیاز است تا از داراییهای خودشان تا بیشترین حد خود با استفاده از ابزارهای مدیریت شبکه هوشمند استفاده کنند. ردهبندی حرارتی همزمان (RTTR)، امکانی برای مدیریت شبکه توزیع فعال و کوتاه مدت و حتی همزمان ارائه میکند تا بتواند بدون آسیب نزدیک یک وضعیت سربار (بار اضافی) اجرا گردد. در این برسی یک RTTR بر اساس چارچوب مدیریت شبکه توزیع فعال فرمولبندی شده است که حدهای ظرفیت شبکه را ساعت به ساعت ارائه میکند.
روابط تصادفی دربارهای مستری و خروجی DG با پاسخهای حرارتی کابلهای زیرزمینی و خطوط بر بار و ترانسفورماتورهای توزیع توصیف شده است و RTTC هم در تمامی مؤلفههای شبکه توزیع با طرحهای شبیهسازی بکار رفت که شامل سطوح مختلف نفوذ DG میشود. این بررسی پتانسیلی برای یک افزایش بهرهوری DG و افزایش بالقوهای برای تأسیسات DG جدید ایجاد کرد در زمانی که RTTR در سیستمهای مدیریت توزیع گنجانده شده بود. کلمات کلیدی: مدیریت شبکه فعال | کنترل تولید توزیع شده | پیشبینی بار | جریان برق | رده بندی حرارتی همزمان | برآورد وضعیت |
مقاله ترجمه شده |
9 |
Optimal management of the automatic generation control service in smart user grids including electric vehicles and distributed resources
مدیریت بهینه خدمات کنترل تولید خودکار در شبکه های کاربر هوشمند شامل وسایل نقلیه الکتریکی و منابع توزیع شده-2014 This paper presents an analysis and systemization of automatic generation control (AGC) in distribu
tion networks (DNs) with high penetration of distributed resources, including electric vehicles (EVs). A
methodology is developed that allows designing the AGC service at the distribution level, and an opti
mization model is proposed to assess the potential of AGC provision from EVs according to an objective
of optimal economic management. A realistic case study is considered to analyze the proposed approach,
and to illustrate both the potential of the methodology and the effectiveness of the optimization model.
Results show that the proposed methodology represents a flexible tool that any system operator could
use for the operational planning and the management of ancillary services such as AGC with EVs.
Keywords:
Active distribution networks
Automatic generation control
Electric vehicles
Optimization
Smart user grid |
مقاله انگلیسی |