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面向纺织智能制造的信息物理融合系统研究

纺织产业是我国国民经济的支柱产业和重要的民生产业。随着智能制造与工业 4.0 的快速兴起，纺织业的转型升级变得迫在眉睫，实现纺织智能制造是必然趋势。而无论是工业 4.0 还是智能制造，其核心均为信息物理系统（Cyber-Physical Systems，简称 CPS）。因此，研究 CPS 对实现纺织智能制造具有重要的意义。

  • 2021-06-25
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“互联网+智能制造”技术架构研究及应用

“互联网+智能制造”基本含义是将互联网与制造业现场有机结合起来，实现对工业制造过程的远程数据获取、数据分析与处理、操作控制等功能。研究其实现技术是现阶段智能制造领域的研究热点之一。要实现一个具体的“互联网+智能制造”系统，涉及传感器应用设计、微控制器编程、无线组网、与互联网衔接、侦听程序及人机交互设计等，具有知识要素多、实现难度高、知识融合度复杂等特点，存在开发周期长、人员分工不明确、开发效率低、开发成本高等问题。本文的研究目标是抽象“互联网+智能制造”共性技术，建立一种技术架构，给出各组成部分的技术框架，以达到开发的标准化、构件化。

  • 2021-06-25
  • 阅读227
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智能制造生产线在技能实训基地的应用研究

智能制造是基于新一代信息技术，将制造技术与数字技术、智能技术、网络技术集成的先进制造过程、系统与模式的总称。智能制造主要应用于设计、生产、管理和服务的全生命周期，在制造过程中进行感知、分析、推理、决策与控制，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能。旨在高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品、服务用户。

  • 2021-06-25
  • 阅读230
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基于深度学习的目标检测在智能制造中运用研究

近几年来深度学习得到发展，在机器视觉、文本文字、语音处理和医疗影像检测等 方面获得了许多丰硕的成果。在各个不同类型的深度学习神经网络中，其中卷积神经网 络由于提取图像特征的能力十分强大得到了最深刻的研究，这不仅体现在理论上研究的 繁荣，更在商业活动和工业生产中有着巨大的影响。目标检测作为图像分析的基础，它 是机器视觉领域重要的研究方向，目标检测是对图像中检测目标所在的位置区域进行精 确定位并判断检测目标所属类别，它在机器巡检、产品检测、自动驾驶和人机交互等场 景中有着广泛地应用。在智能制造过程中，对生产制造流水线上的目标产品识别、定位 和检测是精密加工的基本要求，将深度学习目标检测技术运用在智能制造中可以使智能 制造视觉系统的缺陷检测更快速、字符识别更准确和目标定位更高效，进而能实现高精 度、视觉引导和精确控制等多种技术生产活动。

  • 2021-06-25
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森创公司服装智能制造优化研究

我国的纺织服装产业，是我国重要的支柱产业。近些年以来，劳动力的成本越来越高，各项生产要素的成本也在不断的上升，属于劳动力密集型的纺织服装业在劳动力成本上的优势越来越弱，随着人口结构的不平衡、人口老龄化问题的不断严峻，未来劳动力的成本还会提高。同时，来自国际上的竞争也不断加剧，一方面，欧美发达国家通过实施再工业化战略抢占高端的产品市场；另一方面，凭借成本价格低的优势，发展中国家也积极抢占中低端的产品市场，这些内外因素给我国的纺织服装业带来了巨大的挑战。

  • 2021-06-25
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5G高频段信道测量与建模进展

高频段由于具有非常大的频谱宽度而受到下一代（５Ｇ）移动通信系统的青睐．高频段同时具有大的传 播损耗、准光学特性等特征．为了能够充分挖掘、选择和评估可用高频段，需要对高频段信道进行充分测量和研究．目 前高频段信道测量设备主要有基于矢量网络分析仪的探测器和定制化宽带探测器两种．该文对当前开展的高频段信 道测量活动进行总结，包括天线配置、测试场景与关注参量，以及相应的测量设备．最后对几个新提出的高频段信道模 型进行介绍，如 ＭＥＴＩＳ、ＭｉＷＥＢＡ、ｍｍＭＡＧＩＣ、５ＧＣＭ、３ＧＰＰＨＦ等，指出现有模型的主要特点和适用范围，以及预计未 来测量和建模方面加强的方向．

  • 2021-06-27
  • 阅读248
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乙烯能效评估方法与仓储信息管理系统的实现

当今，以互联网创新应用为标志的新一代信息技术正在成为经济发展的新动能，以 大数据和人工智能技术引领的数字经济正在改变着传统经济模式。2018 年以来，国家相 关扶持政策的出台，加上制造业智能化进程的推进，我国制造产业逐渐向智能制造方向 转型。

  • 2021-06-28
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基于区域感知贝叶斯决策的5G超密集异构网络联合垂直切换技术研究

针对无线通信异构网络切换中最优接入网的选择问题，现有研究主要集中于解决在两个网络间选择切 换，而对于未来5G（5th Generation）通信系统中超密集网络的切换问题研究较少．本文就研究了5G无线通信系统中 超密集异构网络的选择切换．文中提出了一种基于区域感知贝叶斯决策的联合垂直切换方式，该方案通过选择超密集 异构接人网络的最优切换概率从而解决超密集网络切换问题．通过对移动用户（mobile station）从宏基站进入超密集 服务小区，以及在小区内和小区间移动的不同场景进行仿真分析，研究结果表明本文决策方式能够准确地选择要切换 的网络，因而该方案能够适用于超密集网络的应用场景．

  • 2021-06-28
  • 阅读170
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