摘要提到的基于RMQGS-APS-Kriging的主动学习结构可靠性分析方法，是一种旨在提高机械产品结构可靠性分析精度和效率的技术。该方法主要由以下几个关键步骤构成： 1. **随机移动四边形网格抽样 (RMQGS)**：这是一种用于选取初始样本点的策略。RMQGS方法在设计空间中生成一个四边形网格，然后随机移动这些点以避免采样点过于集中或疏离，从而得到更均匀的样本分布，有助于后续性能函数值的准确计算。 2. **差分进化算法 (Differential Evolution, DE)**：DE是一种全局优化算法，它被用来优化Kriging代理模型的构建。通过对初始样本点的性能函数值进行计算，DE可以找到性能函数的高精度近似解，建立高质量的Kriging模型。 3. **交替加点策略 (Alternate Point Strategy, APS)**：在每次迭代中，通过欧式距离定义一个抽样限定区域，以此确定新的样本点可能存在的范围。然后，APS交替使用主动学习U函数和改进EI函数来筛选出最佳样本点，这些点能最大化模型的预测精度或降低不确定性。 4. **主动学习U函数和改进EI函数**：这两种函数是用于指导样本点选择的评估标准。主动学习U函数考虑了样本点的不确定性，而改进EI函数则是在考虑了模型的预测不确定性和样本点的价值基础上进行优化，它们共同帮助找到最能提升模型性能的样本点。 5. **Kriging代理模型**：Kriging是一种统计学上的插值技术，用于构建输入变量与输出变量之间的数学模型。在这个方法中，Kriging模型作为性能函数的近似，能够减少直接计算性能函数的次数，提高计算效率。 6. **子集模拟 (Set Simulation, SS)**：SS方法被用于计算由优化Kriging模型拟合的性能函数的可靠度。通过多次模拟，SS可以估算结构的失效概率，同时提供收敛性检查，以确保计算结果的准确性。 7. **收敛准则**：在整个分析过程中，通过监控Kriging模型的性能和可靠度计算的收敛情况，确定何时停止迭代，从而得到最终的结构可靠度估计。 通过这种RMQGS-APS-Kriging的主动学习方法，可以有效地处理机械产品的“黑箱”问题，即那些内部机理复杂、难以解析的性能函数，同时兼顾分析精度和计算效率，实现对结构可靠性的精确评估。相比于传统的基于代理模型的可靠性计算方法，该方法在减少性能函数调用次数和缩短计算时间方面表现出显著优势。

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ISO 20900 智能交通系统 部分自动停车系统（APS）性能要求和试验程序（中文版）

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发布博客看不清里面的文字. 用的SqlServer2017. VS2017. 还有一个数据库工具类的封装, "ShareDataBase". 地址: https://download.csdn.net/download/lucidy/10436553 2分, 黑不黑?

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This book is a guide to modern production planning methods based on new scientific achievements and various practical planning rules of thumb. Various batch computation methods are described in detail, while production planning is considered on several levels, including supply planningf or customers, master planning, and production scheduling.

这是一款免费的生产排程小软件: 软件能够对生产计划进行排程，可以自动根据交货日期和齐料日期进行排序后一键排程，也可以手动指定具体产品进行逐行排程。 ①产线可以任意添加 ②产品可以任意添加 ③日可用工时、产品设备产能可以自由设置 ④能综合分析订单数、库存数、良品率等信息后进行排程 正式排程前需要维护的基础资料包括: ①产品信息 ②产线信息 ③产品产线以及对应产能 ④产线工厂日历以及日额定工时 基础资料准备好后，就可以录入或者导入生产计划、计算产线需求、进行生产排程，排程效果以甘特图展示。

本教程是采用开源的APS --Frepple 进行生产建模，通过本教程，可以熟悉生产过程中各个实体，如工序，资源，库存，负载，配送，采购。本教程建模采用python 语言描述。

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