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基于SERCOS的五轴开放式数控系统通信及插补运动控制研究

在《中国制造2025))中,将智能制造定为中国制造的主攻方向。数控技术作为智能制造的关键技术必将得到快速发展,而运动控制作为数控机床的核心技术势必成为研究热点。本文针对开放式数控系统的通信技术和插补运动控制技术进行了深入研究。

  • 2021-06-30
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基于LDA模型的人工智能领域前沿识别研究

人工智能已成为全球科技的重要战略发展方向,及时准确地把握人工智能领域前沿,可以在 科技竞争中掌握主动权。本文采用主题模型分析、社会网络分析、专家评价、比较研究相结合的 方法,开展人工智能领域前沿识别研究。基于人工智能领域的重要期刊和会议文献,采用 LDA 主题模型的方法,从语义层面探测人工智能领域的研究前沿,论文主要工作如下

  • 2021-06-30
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集成AGV路径规划的数字化车间设备布局优化方法及其应用研究

新一轮的技术和工业革命在世界范围内正在发生,用自动化改进人们的工作、生活和环境,提升客户的生产效率和产品品质,做到低成本、低能耗,安全可靠、智能的生产。数字化下的车间应该是自动化和信息化高度融合的车间,然而现在有些传统车间主要依靠人工驾驶叉车进行物料运输,运输效率不高。为推进智能制造,智能制造数字化车间改造刻不容缓,采用无人搬运车来代替传统人工叉车进行物料运输来实现车间自动化。本文针对数字化车间中多行设备布局与AGV路径规划中存在的问题,分析两者的耦合关系,提出集成AGV路径规划的数字化车间多行设备布局模型与求解方案,并将其运用于某企业车间的自动化生产线设计流程中。+

  • 2021-06-30
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锻压机床运行状态检测及故障诊断方法研究

随着智能制造领域的迅速发展,锻压机床作为制造业重要的基础设备,国家采取许多有效措施促进智能制造领域的发展,每年投入工业制造机床行业的重大专项资金高达100亿以上。锻压机床的技术发展直接关系到汽车、机械、航空、船舶等领域众多基础型产业的发展,因此,锻压机床的智能化运行状态检测及故障诊断水平已经成为体现一个国家工业现代化水平的重要标志。工业4.O是由德国提出的十大未来项目之一,该项目由德国联邦教育局及研究部和联邦经济技术部联合资助,投资预计高达2亿欧元,旨在提升工业制造的智能化水平,建立具有适应性、资源效率及基因工程学的智能工厂。结合中国制造2025旨在建立制造业强国的目标,锻压机床运行状态检测及故障诊断在智能制造领域具有互联网背景下的新时代意义。

  • 2021-06-29
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面向智慧城市的信息服务体系构建与运行模式

面向智慧城市的信息服务体系构建与运行模式

  • 2021-06-29
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服务型制造混合供应链绩效评价研究

制造业是国之根本,国家经济的稳健发展离不开基础制造和研发创新。近年,我国对智能制造、信息技术、现代服务等领域的研发投入不断增加,由此国内的基础研发水平和服务制造能力有了显著提升,但是与西方制造强国相比仍有差距,尤其是高端制造能力总体偏弱。此外,在信息化浪潮的引导下,服务经济和知识经济的驱动下,传统制造业与新兴服务业之间的产业鸿沟逐渐缩小,并延伸出一种基于制造且面向服务的新兴制造模式——服务型制造。本文则是在国家全面推进制造强国纲领性文件——“中国制造 2025”的指导下,选择九项战略之一的服务型制造为对象,结合企业调研和案例分析对服务型制造供应链绩效评价展开研究。

  • 2021-06-29
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船用二冲程柴油主机安装过程仿真与研究

近年来,随着中国政府“智能制造”以及“中国制造2025”概念的提出与实施,造船业作为制造业的支柱性产业实现制造智能化当属时势所趋。随着目前计算机技术和信息化技术的高速发展,利用虚拟仿真技术的装配方法和可视化工艺正快速渗透到船舶制造业和的各个领域,主机安装虚拟仿真技术也是船舶实现智能制造的一种体现。基于计算机软件技术实现的船用二冲程柴油主机(安装三维工艺能让从事主机安装的相关人员更直观地了解、掌握主机的各部件的结构及安装要求,提前做好安装工艺设计的合理性分析和保证,有效提高主机的安装精度,避免因安装和设计失误而导致安全质量事故的发生。

  • 2021-06-29
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面向船用柴油机关重件行业工艺路线集成模型的系统研究

《中国制造 2025》把―智能制造工程‖作为重点实施的五大工程之一,明确了企业信息化的重要性,以及构建数字化车间的必要性。船用柴油机关重件行业数字化车间的实施,是提高我国船舶企业性价比与竞争力的重要一笔。而工艺路线集成模型的研究则是智能制造的切入点,为企业建立基于三维模型及工序间关系的工艺路线模型,对形成企业数字化车间,优化车间排产、有效跟踪控制生产涉及的各种因素及增强加工过程的约束性和可控性都有至关重要的作用。

  • 2021-06-29
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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