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基于移动互联的数控机床远程数据采集系统研究

随着数控加工技术和计算机技术的深入发展，实现对数控机床的联网进行数据采集已成为必然的发展趋势。在各个企业之中也产生许多新型制造模式，如智能制造，但是新型的制造模式使得数控机床的系统更加复杂，故障的发生也随之增加，如果操作员不能够及时处理，就会造成机床停机过长，降低设备利用率。因此第一时间发现问题并及时处理，提高设备使用率成为了一种迫切需求。在此基础上，本课题开发出了基于移动互联的数控机床远程数据采集系统。

  • 2021-07-01
  • 阅读166
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  • 81页
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上下料桁架机器人仿真分析与控制研究

随着制造业不断朝着智能制造方向的转型升级，作为工业机器人中上下料用途 之一的桁架机器人，目前已成为智能柔性化生产线中不可或缺的重要组成部分。本 文将主要采用有限元分析、机电联合仿真以及控制研究与实验相结合的方法对上下 料桁架机器人进行研究，主要研究内容如下

  • 2021-07-01
  • 阅读182
  • 下载0
  • 87页
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基于SPS配送模式的转向架轴箱装配线仿真优化

随着我国高速动车组逐步走向国际市场以及智能制造国家战略的实施，高铁市场竞争更加激烈，产品种类更加多样，使高速动车组制造企业面临着实现多品种混流生 产，提升制造水平的压力。物料配送作为控制生产成本、保证准时制（JIT）生产的关键环节，传统的线边库物料配送模式已无法及时满足装配线混流生产时的物料需求，严重制约了高速动车组制造企业的生产能力。为了改善这一状况，需要引入先进的物料配送模式。本文以某高速动车组转向架车间轴箱装配线为研究对象，针对传统线边库供料模式存在的问题如线边库膨胀，各种在制品堆积占用生产空间，物料配送不及时等，将汽车行业的 SPS 供料模式引入到轴箱装配线中，对其物料配送模式进行改进。主要的研究工作概括如下

  • 2021-07-01
  • 阅读208
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  • 70页
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基于复杂性的人机协作装配任务分配问题研究

近年来，协作机器人作为新一代的工业机器人被引入生产系统中，与工人一起分担工作。与过去的工业机器人和工人隔离开来工作不同，协作机器人和工人往往可以共享工作任务和空间。这些协作机器人的引入使得人机协作（Human-Robot Collaboration）变得越来越重要，人机协作是生产系统领域中的新兴技术，由工人和协作机器人共同执行任务，综合了手动生产和自动生产的优势，可以提高生产效率和质量并降低成本。协作机器人在工业环境中，特别是装配系统中的部署面临着不少挑战，其中很重要的一项就是装配任务在工人和协作机器人之间的合理分配。尤其是如今产品生命周期不断缩短，制造形式逐渐从大规模生产转向多品种小批量生产，人机协作装配的任务分配就成为了一项重要而频繁的活动。

  • 2021-07-01
  • 阅读192
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  • 92页
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基于全局优化算法MVO的永磁同步直线电机的优化设计

随着国民经济的发展，伺服设备正在向精密、高速、复合、智能和环保的方向发展，而中国在这一方面仍然处于一个较为落后的水平阶段，因此，在中国制造 2025 计划中，对智能制造装配业提出了较高的要求，超精密加工及超高速加工在智能装配领域中取得了越来越多的关注。由于直线电机将电能直接转换为直线运动，取消了传统的从旋转电机到工作台之间的一切机械传动环节，具有高速、高精和“零传动”特性，因此直线电机在高端数控设备拥有广阔的前景，可以代表着未来的发展趋势。

  • 2021-07-01
  • 阅读215
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  • 74页
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基于深度学习的移动机器人视觉感知算法研究

中国是全球制造业大国，但不是制造业强国，目前我国的众多产业生产效率及生产过程自动化程度还很低，因此众多产业急需转型升级，而机器人是实现智能制造的关键。随着“中国制造 2025”和“工业 4.0”的提出，中国机器人也迎来了发展的黄金时期，大量资本流入机器人研发，工业机器人得到了迅猛的发展。另外近几年随着网购业务的高速发展，网购物品的快捷运达已成为提升客户购物体验的关键，利用移动机器人实现货物的自动快速搬运不 仅能节约大量的人力成本，同时也能提高物品搬运的速度和安全性，而视觉系统的加入可大幅提升机器人的灵活性和抓取物品的精度。

  • 2021-07-01
  • 阅读194
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串联机器人动力学特性及结构优化设计研究

工业机器人是智能制造的重要基石和关键支撑装备。随着产品质量和生产效率的提高，对工业机器人的运动平稳性和运动精度提出了更高的要求，针对工业生产对机器人工作性能的需求，掌握机器人动态特性变得非常重要，而轻量化、高速、高精度机器人的出现对机器人刚性提出更高的要求。因此，开展工业机器人动态性能的研究，对掌握机器人的刚度性能，提高整机的力学性能以及结构优化设计具有重大意义。

  • 2021-07-01
  • 阅读193
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  • 102页
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基于深度学习的设备关键子系统健康状态评估研究

在当前智能制造的发展趋势下，工业界对现代工业设备的可靠性管理及其智能化水平的要求进一步提高，实现设备健康状态智能评估是解决这一挑战的关键一环。复杂机械设备部件众多，结构复杂，而隶属同一子系统的部件耦合度高，故航空发动机、齿轮箱等关键子系统的健康状态对复杂装备整体质量和可靠性具有重要影响。机械大数据作为物理世界和信息世界的纽带，蕴含着海量全面的、能够反映设备状态的信息，因此使用深度学习算法进行机械大数据挖掘对复杂装备关键子系统的健康状态智能评估意义重大。

  • 2021-07-01
  • 阅读198
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  • 78页
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