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LON智能变送器设计与实现

德国的《工业 4.0 计划》和我国的《中国制造 2025》核心点有两个:一是智慧制造,二是个性化制造。智慧制造也就是新一代智能制造,其特征是数字化、网络化、智能化的融合,支撑的网络是信息物理系统(CPS)。为了适应 CPS 的要求,实现新一代智能制造,控制仪表也必须升级为数字化、网络化、智能化融合的新型智能仪表。本文研究的 LON 智能变送器就是基于这一背景提出,设计实现能够满足新一代智能制造体系的控制仪表。

  • 2021-06-29
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制造网格工作流模型与任务调度研究

随着计算机技术、网格(G耐)技术的发展,制造业信息化的深入,制造网格(Manufactumg Grid,MG)作为信息技术和制造技术结合的产物应运而生。制造网格是一种分布式资源共享和协同工作平台,是网格技术在制造业的具体应用。在制造网格中,由于产品开发过程复杂,涉及到大量资源,迫切需要工作流技术来对网格应用进行建模,调度和监控。制造网格工作流中模型和任务调度是制造网格工作流研究两个关键技术。本

  • 2021-06-29
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基于制造数据网格的产品数据交换研究

作为网格技术在传统制造业的应用研究,本论文在研究网格技术和STEP标准的基础上,以制造网格为基础,阐述了制造数据网格,并提出了MDG中基于STEP方法论的产品元数据模型,而且对MDG的产品数据交换功能模块的设计和实现方法进行了详细的阐述,为解决在制造网格中虚拟制造企业间和已有异构系统间资源和数据的共享和交换提供了一个解决方案。

  • 2021-06-29
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智能家居行业混流装配线平衡与排序方法研究

“中国制造 2025”政策的出台,为我国制造业实施制造强国战略提供了第一个10 年行动纲领,实现智能制造、数字化制造势在必行。为实现生产智能化和产品智能化的目标,家电企业纷纷转向智能家居市场,而目前我国智能家居行业的生产情况仍然存在效率低下、成本高、柔性低和鲁棒性差等问题,无法满足对生产过程的管控,质量稳定性及追溯和交货期的保证。因此,探索实施具有低成本、高柔性、可动态调整等特点的混流装配生产线,研究相关优化技术,成为了智能家居行业迈向智能制造转型的迫切需要。

  • 2021-06-29
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工业4.0时代标准化在制造业中的应用研究

随着全球制造业竞争的加剧,德国推出了工业 4.0 计划。工业 4.0 是被称为以智能制造为主导的第四次工业革命。工业 4.0 改变了全球制造业的生产方式,引发了影响深远的产业变革。为了应对工业 4.0 的挑战,我国政府提出了《中国制造 2025》发展战略,以促进中国制造业发展。标准化是工业 4.0 的一个重点领域,也是推进工业 4.0 的关键因素。对于国内制造业企业来说,在新时期标准化应用效果的好坏,关系到工业 4.0 时代能否实现企业转型、升级,能否引领行业发展。因此,工业 4.0 时代标准化应用策略的研究就成为了一个有现实意义的课题。

  • 2021-06-29
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我国智能制造企业技术创新效率及其影响因素研究

在创新驱动发展战略下,我国正在不断完善科技创新体系,以创新寻求经济 的高质量发展。企业的技术创新活动是创新驱动发展的主要动力,想要实现创新 驱动发展的目标,必须重视企业技术创新效率的研究。随着信息技术与制造业的 深度融合,智能制造成为制造业领域的新兴力量。智能制造在促进我国制造业转 型升级的同时,也在不断打造我国制造业竞争新优势。智能制造企业是制造业领 域技术创新的中坚力量,提升智能制造企业的技术创新效率对于增强我国智能制 造的竞争力,培育我国经济增长新动能,抢占未来经济和科技发展制高点具有重 要意义。我国智能制造企业大多处于成长发展阶段,研究其技术创新效率及其影 响因素,对于我国智能制造企业的科技创新活动与持续健康发展意义重大。

  • 2021-06-29
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聚氯乙烯智能制造技术研究

数据挖掘技术是当今智能系统理论和技术的重要研究内容,它综合运用人:l:智能、计算智能、模式识别和数理统计等先进技术,从数据库中提取隐含在其中的有用信息和知识。本文充分利用数据挖掘技术的优点,对氯乙烯悬浮聚合过程进行了广泛研究,在PVC质量建模、聚合过程动态建模和引发体系优化等方面取得了许多研究成果,并在此基础上,提出了基于技术集成的PVC智能制造技术。

  • 2021-06-29
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复杂工厂环境下的工作流识别研究

工作流识别技术可对生产车间内的监控视频进行计算与处理,实现对生产制造流程的快速精确的识别与检测,从而可帮助企业来规范制造工序、优化过程调度。与现有的工作流技术不同,工作流识别技术在很大程度上依赖于现有的计算机视觉技术,首先通过计算机视觉技术挖掘出视频中的潜在任务序列,随后通过建模或比对的方式重构出相应的工作流。然而,由于实际生产环境较为复杂(频繁的光线变化、物体之间彼此遮挡等问题),传统的依赖于目标物体检测与跟踪的动作识别方法无法达到有效的识别率,很难适用于复杂的生产制造环境。为了实现有效的工作流识别,本文将讨论通过机器学习、生物算法等思想,提出了两种新颖的算法框架

  • 2021-06-29
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