DLT596-2005电力设备预防性试验规程

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基于多源大数据的南京主城区滨水空间活力探究与评价

2021-08-02
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面向再制造拆卸产品的工业机器人视觉识别与定位研究

随着工业机器人作为一种先进的智能制造装备被不断引入各种复杂工业环境，市场对机器人的智能性、精准性、稳定性等也提出了更高的要求。机器视觉作为机器人感知环境的核心技术之一，可以提高工业机器人的自主能力，增强其灵活性，因此在研究和生产领域得到了极大的重视。尽管在基于工业机器人的再制造拆卸领域，机器视觉的研究已经取得一些成果，但多数方法是基于人工特征提取的传统图像识别算法，特征的选择仍需要依靠专业的知识背景，并且在复杂环境下鲁棒性较差，难以实现高效率的目标检测。

2021-07-01
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试验设备调度及试验数据管理系统设计与实现

随着工业 4.0 的到来以及汽车制造业的不断发展和进步，汽车制造业信息化管理不断促进汽车制造业转向智能制造方向的发展。而信息化发展最基础一环就是内部的信息管理方式调整，且由于汽车制造业数据量大、数据结构复杂、业务流程繁琐等因素，提高数据管理规范，将信息技术与数据管理结合，将有利于企业内部数据流通，实时高效反馈和追踪数据，所以企业内部纸质化数据管理转为信息化管理势在必行。

2021-07-01
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面向虚实融合的叶片车间设备布局及可视化研究

“中国制造 2025”五项重大工程提出旨在重点领域建设智能工厂和数字化车间，促进虚拟世界与现实世界的交互与共融。随着智能制造战略的推进，生产设备的自动化、智能化、专业化程度日益提高，车间设备的布局规划和管理水平成为企业快速响应市场和产品竞争力的重要影响因素。船用汽轮机作为重大装备，其制造车间的智能化转型和设备的智能化管理需求日益凸显。目前多数企业仍采用固定低效的方式进行设备布局，缺乏数字化、透明化的设备管理方式，存在着布局柔性差、设备利用率低、质量问题难以追溯等问题，有必要应用智能化方法优化布局设计、革新设备管理方法。

2021-07-01
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基于深度卷积神经网络的零件抓取系统研究

工业机器人是典型的机电一体化数字化装备，是智能制造的支撑技术，对着工业生产甚至社会发展起着重要作用。随着工业机器人应用领域的扩大，制造业对工业机器人的智能化要求越来越高，而深度卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用为工业机器人智能化提供了一个重要方向。因此，对于基于深度卷积神经网络机器人零件抓取系统的研究具有重要意义。

2021-07-01
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基于MES系统的复合材料生产信息化方案的设计

随着科学技术和产业革命的进步，国家提出了精益制造、智能制造等先进制造理念，采用现代信息技术，为企业的产品开发、生产、销售、服务等各个环节提供服务，实现信息采集、加工和管理的全面数字化管理。国内军工制造企业引进制造执行系统 MES，以提高生产管理水平和质量管理水平，加快制造信息化建设步伐，并取得了良好的效果。

2021-07-01
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基于改进深度学习的故障预测维护关键问题研究

智能制造过程中关键设备的预测维护可以实现设备故障诊断过程从计划维修到视情维修的转变，对系统安全稳定运行至关重要。实时的早期故障诊断、精确的寿命预测模型构建是预测维护的两个关键环节。深度学习作为一种先进的数据特征抽取手段在故障诊断和剩余寿命预测中受到了广泛的关注。但是传统深度学习模型对于那些仅在频域中呈现显著征兆特征的机械类故障的实时精确诊断无能为力，另一方面现有基于 LSTM （Long Short-Term Memory）的深度学习剩余寿命预测模型的全连接网络结构具有较高的计算复杂度且无法保障剩余寿命预测的精确性

2021-07-01
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