机电产品全生命周期环境管理体系及关键技术研究

发布时间：2021-07-21 02:13

　　在资源短缺严重和生态环境恶化的今天,环境管理体系建立与实施越来越受到人们的重视。企业环境管理体系是指企业依据国家的环境政策、环境法律法规和标准,坚持宏观综合决策与微观执法监督相结合,从环境与发展综合决策入手,运用各种有效的管理手段,控制人类的各种行为,协调经济社会发展同环境保护之间的关系,限制人类损害环境质量的活动以维护区域正常的环境秩序和环境安全,实现可持续发展的行为总体。 本文在总结环境管理体系以及相关技术现状的基础上,将全生命周期的思想与环境管理体系相结合,对面向机电产品全生命周期的环境管理体系的构成、功能和模型,以及环境因素识别、环境绩效管理和环境信息集成等关键技术进行了较深入的研究。论文的主要研究工作体现在以下几个方面: 1.构造了面向产品全生命周期的环境管理理论框架及系统模型。将绿色思想——可持续发展与循环经济理念贯穿到产品生命周期各阶段的管理中,将环境保护思想与产品全生命周期思想相融合。采用IDEF0建模方法,建立了产品全生命周期的环境管理的整体系统模型,并从信息共享和企业协同的角度,对产品全生命周期的环境管理信息的集成、共享以及扩展企业之间协同合作等关键技术... 

【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：148 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

tarnibp训练函数的输出值效果图

目标误差se一5，初始学习速率.001，采用tarinbpx进行训练。神经网络的训练过程如图4一15所示。图4一15神经网络的训练过程部分程序如下:51=16;%隐层数[WI，BI]=rands(51，R):[WZ，BZ]=rands(52，51):WI=WI/5;%initializestheParameters;%figure;diPs_rfqe二1;0%显示频率max一epoch=20000:%最大跌代次数err一goal=se一5:%目标误差rf=0.01;%初始学习速率。[WI，BI，WZ，BZ

目标误差se一5，初始学习速率.001，采用tarinbpx进行训练。神经网络的训练过程如图4一15所示。图4一15神经网络的训练过程部分程序如下:51=16;%隐层数[WI，BI]=rands(51，R):[WZ，BZ]=rands(52，51):WI=WI/5;%initializestheParameters;%figure;diPs_rfqe二1;0%显示频率max一epoch=20000:%最大跌代次数err一goal=se一5:%目标误差rf=0.01;%初始学习速率。[WI，BI，WZ，BZ

【参考文献】：
期刊论文
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[2]模糊数学中隶属函数的构造策略[J]. 余琼芳,陈迎松.  漯河职业技术学院学报(综合版). 2003(01)
[3]机械产品全生命周期设计[J]. 郭万林.  中国机械工程. 2002(13)
[4]21世纪绿色再制造工程及进展[J]. 徐滨士,马世宁,朱绍华,朱胜.  材料导报. 2002(01)
[5]面向缆索机器人的模糊灰关联综合评价方法[J]. 罗均,吕恬生,张家梁.  上海交通大学学报. 2001(12)
[6]化工企业环境管理信息系统的研究现状及趋势[J]. 贾小平,韩方煜.  化工进展. 2001(11)
[7]基于灰色和模糊集理论的铁路方案多目标综合评价方法及模型研究[J]. 吴小萍,詹振炎.  铁道学报. 2001(05)
[8]并行设计有关技术探讨[J]. 张松林.  机械传动. 2001(03)
[9]应用人工神经网络确定评价指标的权重[J]. 孙会君,王新华.  山东科技大学学报(自然科学版). 2001(03)
[10]复杂工程设计综合评价系统研究[J]. 俞国燕,郑时雄,黄平.  机械科学与技术. 2001(01)



本文编号：3294093