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应力状态下涂层结构内超声传播及检测分析

增材制造核心技术及工业化应用对于推动智能制造,提升国家制造业创新能力具有重要意义。而如何准确量化增材制造技术成形后涂层内的残余应力,实现残余应力的精准无损检测是增材制造技术发展所面临的首要问题。本文为适应增材制造技术成形质量评估需求,在大量静载拉伸与压缩试验的基础上,以超声波无损检测为主要手段,结合等离子喷焊和激光熔覆等增材制造技术,研究了固体金属及其涂层结构材料内残余应力的超声波无损检测方法。主要包括以下研究内容

  • 2021-07-01
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窄带工业物联网的信道传播特性研究

近年来,随着第五代移动通信系统(Fifth Generation Mobile Communication System,5G)的快速发展、人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的不断成熟以及工业产品的需求升级,工业制造需以工业物联网(Industrial Intemet ofThings,IIoT)技术为基础,将制造业向以智能制造为主导的“工业4.0”转型,旨在做到高效、安全、智能的工业生产。因此,探索工业场景下的无线信道特性对推动IIoT技术发展十分重要。

  • 2021-07-01
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W公司生产部员工绩效考核体系改进研究

近年来,四川省所拥有的航空研发与智能制造的产业链在整个国内通航产业普遍发展乏力的困境中,体现出强大的产业集群效应。在此行业背景下,涌现出一大批优秀的军民融合民营企业,W 公司作为其中的典型代表企业,不仅积极展开外部战略布局,而且也在不断探索提升内部科学管理水平的方式。绩效考核体系作为现代企业管理和人力资源管理体系的核心组成部分,对企业科学管理水平的提升有着非常重要的意义。面对企业当前的飞速发展,W 公司高层管理者一致认为建立一套符合公司实际情况的员工绩效考核体系刻不容缓。

  • 2021-07-01
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基于MOM框架的生产物料配送系统研究

在市场竞争加剧、企业生产管理水平仍待提升的背景下,智能制造相关技术的发展日新月异。与此同时,越来越多的企业注意到生产物流的智能化升级将是构建未来智能工厂的基石。在此背景下,构建整合企业物流相关业务的一体化管理信息系统,并研究应用于物料配送活动的理论与方法具有重大意义。

  • 2021-07-01
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A家电集团供应商评价指标体系优化研究

在当今以智能制造引领实体经济转型升级的大背景下,企业逐渐改变了以低成本、大规模且各自为营的生产模式,转而向智能化、工业自动化和产供一体化方向发展。本文选择供应链管理中的供应商评价为研究课题,以 A 家电集团为研究对象,针对当前形势帮助 A 家电集团改善供应链管理。

  • 2021-07-01
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基于IEEE802.11物理层的工业无线通信协议栈设计与实现

无线技术已经广泛的运用于工业控制领域,特别在流程工业过程控制中,已经出现了成熟的国际标准,而且随着德国“工业 4.0”概念的提出,中德“工业 4.0 推 动联盟”的成立,无论是国内还是国际上,都已经将数字化工厂、智能制造等概念推进到炙手可热的地步。本文结合这个大背景、大环境,针对工厂自动化无线控制网络对高速、高实时性、高可靠性等性能的需求,基于 IEEE802.11 协议物理层,实现了一种面向高速无线通信网络,可应用于实际嵌入式平台的实时无线通信协议栈。

  • 2021-07-01
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工业机器人在车铣加工自动化生产单元的应用

目前,在机械加工制造业中,以人力操作普式机床、数控机床仍为主流的生产方式。这些传统的加工方式存在产品质量差、生效率低等缺点。工业机器人代替人力完成加工是打破传统加工模式的途径之一。同时国家提出多项智能制造计划,使构建工业机器人自动生产单元成为必然趋势。

  • 2021-07-01
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河南高校图书馆人工智能准备度调查与分析

人工智能(AI)是机器复制人类行为和人类决策的能力。近年来,人工智 能正以井喷式速度发展,我国也逐步将人工智能的发展与应用提高到战略层面。 为了响应国家的人才强国战略及一系列支持人工智能发展的政策文件,教育部 于 2018 年印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,提出要促进人工智能与 教育领域的融合,在教育领域进行深度创新应用。在“双一流”建设背景下,国内 诸多高校都积极探索人工智能在高校图书馆的应用,但鲜有人对图书馆人工智 能准备度方面进行研究,各高校图书馆在发展中陷入了无参考、无组织的窘境。 因此,本文结合图书馆人工智能应用的研究现状,对河南高校图书馆人工智能 准备度进行了调查与分析,并就提升高校图书馆人工智能准备度提出建议,以 期对高校智慧图书馆的建设提供参考。

  • 2021-06-30
  • 阅读145
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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