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高速高精度电主轴温度场预测混合智能模型

随着 2025 智能制造的提出,智能化高速数控机床的开发被提上日程,而作为数控机 床核心部件之一的高速电主轴的智能化,对数控机床的加工效率及零件的加工精度有着至 关重要的作用,也成为了智能制造的重要影响因素。高速电主轴在工作过程中,其温升受 到各种工况的影响,导致非线性热变形发生并缩短其寿命,因此,电主轴的温度场预测对 保持主轴的恒温稳定性具有重要意义。

  • 2021-06-30
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风险的稀释:传统主流媒体如何建构人工智能议题——以《人民日报》为例

现代社会是一个风险社会,技术性风险成为最重要的风险来源。近年来,人 工智能在理论上和技术上不断取得突破,已成为引领新一轮科技革命与产业变革 的重要核心,并被提升到国家战略层面。但目前有关人工智能的道德规范和法律 约束都不健全,其潜在的安全和伦理等问题也将给人类社会带来巨大的风险。人 工智能不应该被神化,也不能被妖魔化,在技术发展和融入社会的过程中要为其 去虚火、去泡沫,需要大众传媒做好自身的风险责任担当,为规避人工智能风险 尽一份力。

  • 2021-06-30
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基于UDF的船用柴油机关重件MBD快速建模技术研究

随着“中国制造 2025”的提出和“工业 4.0”理念的普及,智能制造已经成为中 国制造业的发展方向,产品信息数字化是实现智能制造的前提,应用基于模型定义 (Model Based Definition, MBD)的技术理念是产品信息数字化技术发展的必然趋势, 船用柴油机的制造正逐步应用智能制造技术,所以船用柴油机制造企业急需具备快速 创建产品 MBD 模型的能力以满足日益增长的建模需求,从而使三维模型成为产品信 息的唯一载体。因此,本文以船用柴油机关重件为研究对象,提出了基于用户自定义 特征(User Defined Features, UDF)的船用柴油机关重件 MBD 快速建模方法,首先分 析船用柴油机关重件的设计特征,构建船用柴油机 UDF 库;然后提出了三维特征快速 联结方法,实现 UDF 快速定位;最后提出基于 UDF 的三维标注整合方法,以实现三 维智能标注,满足 MBD 模型快速创建的需求。

  • 2021-06-30
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SMC--Si钢组合铁心盘式轴向磁通永磁无刷伺服电机的研发

近年来,随着产业的升级和工业发展的需求,智能制造及工业机器人行业蓬勃发展。伺服电机是工业机器人的核心部件之一,受到机器人各关节安装空间、重量等因素的限制,如何进一步减小伺服电机的体积、重量,提高功率密度和转矩密度成为了新的研究方向。相较于目前常见的径向磁通永磁无刷电机,轴向磁通永磁(Axial—flux Permanent Magnet,AFPM)电机具有轴向长度短、重量轻、体积小、高转矩密度和高转矩/转动惯量比的特点,适合应用于高端伺服场合。目前市场上常见的轴向磁通盘式永磁电机的定子铁心多为硅钢片卷绕而成,由于硅钢片的二维磁路结构,其绕组端部在径向上相对于定子突出,占用电机空间却不产生能量转换,阻碍了轴向磁通电机转矩密度的进一步提升。

  • 2021-06-30
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数控机床进给系统数字化设计技术研究与系统开发

数控机床进给系统数字化设计技术研究与系统开发

  • 2021-06-30
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液压元件制造数字化车间生产跟踪系统研究

随着科技创新尤其是信息技术的迅速发展,以及市场竞争的日益激烈,制造类企业在宏观政策的引导下,制造业纷纷筹建以信息技术为依托的数字化车间,以实现提高生产效率,降低生产成本、提高产品质量的目标。本文以工业和信息化部财政部2016年智能制造综合标准化与新模式应用项目“高端液压元件制造数字化车间”项目为依托,为实现高端液压元件制造转型升级需求,开展农机装备高端液压元件智能制造中数字化车间建设,开发设计制造执行系统,改善目前生产企业存在的信息断层和信息孤岛问题,通过数据采集获取底层过程控制系统中各类生产相关信息,对车问生产状况进行跟踪,实现产品质量追溯。

  • 2021-06-29
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中药提取车间智能制造系统设计及关键技术研究

本文以某制药公司的K药品在提取车间的生产工艺过程为研究对象,通过 新一代信患技术与K药品制造生产过程的深度融合,构建由虚拟的网络世界与 现实的物理世界所构成的、具有真正“智能决策”能力的智能制造系统。

  • 2021-06-29
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自动化立体仓库集成调度研究

随着新一代信息技术的快速发展,以智能制造为基础理念的新一轮工业革命 席卷而来。国内智能化生产线、智能化车间、智能化工厂不断涌现,“智能工厂”、 “智能生产”和“智能物流”成为“工业 4.0”的关键主题。自动化立体仓库作 为现代物流系统中不可或缺的一部分,如何融合和使用新一代信息技术实现仓库 智能调度,提高仓储效率具有重要的研究意义。作为一种连接物理世界和信息世 界的技术手段,数字孪生技术的提出与发展,加速了智能制造与智能生产的发展 进程,得到国内外广泛的关注与研究,但已有研究大多集中在数字孪生的理论技 术方面,实际应用的很少。

  • 2021-06-29
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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