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基于信息物理系统的数控铣床能耗建模及切削参数优化

制造业是经济发展的主体,作为制造业的工业母机,数控机床的功率需求不断增大,造成的资源枯竭、全球变暖等环境问题也逐渐加重,提高数控机床能量效率问题是国内外关注的重点。随着互联网技术的发展,车间设备的加工信息可以更加全面迅速的反映出来,促进制造业与互联网的融合是未来加工车间发展的趋势。本文针对互联网技术和数控铣床加工,开展基于信息物理系统的数控机床能耗建模及切削参数优化研究,实现自组织、自适应优化数控机床加工能效,主要研究内容包括

  • 2021-07-01
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组合夹具管理系统设计与研究

智能制造推动了企业生产体系的逐渐升级,多品种、小批量的生产任务所占比重越来越高,专用夹具使用率不断降低,因此具有可拆卸性的组合夹具得到广泛的应用。为了进一步扩大组合夹具的使用范围,降低组合夹具的生产准备周期,做好组合夹具的管理工作显得尤为重要。本文针对某企业夹具站内组合夹具的生产需求,运用模块化设计思想对组合夹具管理工作进行了研究。

  • 2021-07-01
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水泥生料立磨建模及滑模控制研究

水泥作为我国重要的工业材料,在建筑、水利、道路工程等领域均有应用。经过数十年的发展,我国水泥工业历经技术引进、消化吸收和自主创新几个阶段,其生产工艺、装备、自动化和信息化水平均得到大幅度提升。立磨作为水泥生料粉磨的新型装备,其凭借生产效率高、操作环境清洁、噪声小等优点,已经逐步代替以往的球磨机在国内外成功应用。由于粉磨过程存在的不确定性因素众多,同时因生产流程长而导致滞后性明显,均会对粉磨过程稳定运行产生影响,进而导致水泥生料产量和质量波动较大。因此,以绿色发展、智能制造为目标,突破水泥生料粉磨工业自动化“卡脖子”的关键技术,本文着重研究水泥生料立磨建模及滑模控制方法,为其实现智能化生产提供控制理论支撑

  • 2021-07-01
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汽车冲压件模具信息管理系统设计与实现

随着信息化技术和智能制造的推进,模具企业引进生产信息化管理理念势在必行。然而模具行业由于采用单件小批量的定制化生产模式,其信息管理系统的引入存在诸多挑战。特别是汽车冲压件模具的生产,因其具有生产流程复杂、模具整改频繁、模具包含的非标准零部件多、模具生产过程中产生的数据量大、数据凌乱等特点,使得市场上通用的信息管理系统难以实现对模具生产的全面信息化管理。基于此,针对模具公司的实际需求开发定制化的模具信息管理系统,对提升模具企业的信息化管理水平,增强模具生产过程中数据共享的实时性,简化管理流程,不断提高模具开发效率具有极为重要的意义。

  • 2021-07-01
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虚拟工厂大规模场景的运动仿真关键技术与应用研究

随着“中国制造 2025”规划的提出,传统工厂的生产模式正向智能制造方向转变。无人化工厂是智能制造的基本表现形式,虚拟工厂大规模场景的运动仿真是实现无人化生产的重要技术支撑。三维的虚拟工厂仿真系统是人与生产信息进行沟通的重要桥梁,三维空间能够更加直观的展示工厂实时运行状态。随着厂房规模的不断增大、设备的不断增多,虚拟仿真系统需要处理的数据量也在与日俱增。为解决大规模场景下模型数据导致的计算量大、仿真系统性能低下等问题,本文从基于 GPU 的加速技术与基于物体可见性的剔除算法两个方面进行了研究,主要内容如下

  • 2021-07-01
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小型移动焊接机器人系统设计及优化

近年来,随着我国人口老龄化,劳动力成本增加及制造业不断发展,促使工业自动化进程加速,使中国制造业逐渐转型升级为智能制造。工业机器人作为智能制造技术的关键技术之一,已经成为世界制造大国重点发展领域。在国务院发布的《中国制造 2025》中,我国已经把高档数控机床与机器人作为十大重点发展领域之一。因此,工业机器人的应用推广将对世界制造业的发展产生重大影响,进而重塑世界的现代工业。

  • 2021-07-01
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上海集优商业模式创新研究

笔者服务于上海集优机械股份有限公司(股票代码:02345.HK),简称集优。公司从事刀具、紧固件、轴承、叶片四个主要业务。随着宏观经济形势发生变化、国家产业结构调整等外部宏观环境的改变,集优原有商业模式不再适用于新的经济形势和外部环境要求,必须予以创新,塑造新的、适合的核心竞争优势和商业模式,才能在复杂多变的市场竞争中持续、健康发展。笔者根据从业至今的数据、信息和知识积累,对集优商业模式创新进行了细致研究

  • 2021-07-01
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智能订单决策支持系统研究

制造企业的智能订单决策支持系统是实现智能制造不可或缺的组成部分,它的发展与推广对提高企业决策效率、减少决策成本与减少错误决策等方面有着重要意义。智能订单决策支持系统是企业解决由人们个性化需求所导致面向订单生产(MTO)模式下订单接受问题唯一途径。尽管订单决策支持系统经过多年的发展,但其仍然存在效率低下与无法很好的适应较多数据量的情况的问题,其决策效率仍然有着提升空间。本文采用网络爬虫技术、LSTM 技术、案例推理技术(CBR)、BP 神经网络技术构建了智能订单决策支持系统,主要工作如下:

  • 2021-07-01
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