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我国电子信息制造业产业集聚对出口技术复杂度的影响研究

随着我国制造业逐步向“智能制造”方向发展，为“智能制造”提供支撑的 电子信息制造业也面临着转变出口贸易结构的关键问题。我国电子信息制造业经 过长期的发展，形成了地理上集聚现象，集聚主要分布在长三角、珠三角、环渤 海与中西部地区，集聚度的变化使得该地区电子信息制造业的出口技术复杂度业 继而产生了变化。通过探究我国电子信息制造业产业集聚对出口技术复杂度的影 响以及其内在影响机制，有利于找出电子信息制造业产业集聚发展中存在的问题， 促进产业集聚充分发挥技术创新的中介效应，进而提出与电子信息制造业出口技 术复杂度提升相适应的集聚区发展和集聚效应提升的改良方案。

  • 2021-06-29
  • 阅读111
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  • 77页
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基于OPC UA的智能制造车间数据通信技术及应用

为实现多种设备的数据通信和统一信息管理,提出了一种基于 OPC 统一架构（OPC UA）的 智能制造车间数据通信技术,对其通信原理和网络架构进行了讨论,提出了 OPC UA 与工业机器人操 作系统 ROS 和传感器嵌入式系统等设备的整合方案,并在案例研究中详细讨论了基于 Python 语言的 数据通信程序设计方法,开发了基于 OPC UA 的车间制造执行层（MES）机器人监控模块.实际应用结 果表明,基于 OPC UA 的数据通信技术具有很高的通用性和兼容性,可有效实现智能车间设备信息的 数据集成和统一管理.

  • 2021-06-29
  • 阅读118
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  • 7页
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数字化车间实时三维可视化监控关键技术研究

随着智能制造概念的提出，越来越多的制造车间开始向智能化方向转型，数字化车间/智能工厂被广泛接受，其中可视化是智能制造领域一个重要的研究方向。本文通过结合物联网技术与虚拟现实技术，以获取制造车间实时运行状态与设备参数，实现车间生产制造过程可视化为目的，进行了数字化车间实时三维可视化监控技术的研究，本文的主要研究内容如下：首先，对数字化车间实时三维可视化监控系统需求、设计目标以及性能要求进行了分析，建立数字化车间实时三维可视化系统框架，设计该系统的体系结构、运行模式、功能结构以及网络拓扑结构。

  • 2021-06-29
  • 阅读122
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集结于刀柄的切削力实时感知系统研究

机械制造业作为基础产业，正实施转型升级战略，朝着高效、高精的智能制造方向发展，而实现智能制造的基础即要求机床对加工过程可进行状态实时监测，这有赖于智能功能部件的应用。切削力是表征加工状态中最为稳定且易获取的信号类型，刀柄位于切削力传递链中较近位置，通过开展可集结于刀柄的切削力实时感知系统研究，为加工状态监测提供精准数据，可助力于智能切削加工技术的发展。

  • 2021-06-29
  • 阅读132
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基于机器视觉的工业机器人搬运目标识别及定位技术研究

随着计算机、图像处理、图形识别技术的迅速发展，机器视觉越来 越普遍。机器视觉是工业机器人获得环境信息的主要手段之一，提高机 器人的自主性和灵活性。它被广泛用于制造业和其他行业，以确保产品 质量，控制生产过程并感知环境。工业 4.0 与智能制造密不可分，而智能 制造与机器视觉密不可分。工业机器人通过视觉获取的视觉图像信息提 取工件功能参数、位置信息，识别工件的种类，确定工件的位置。机器 视觉是适用于产业领域的主要技术。因此，以 hsr - 612 工业机器人为例， 研究了机器视觉目标识别和位置算法。详细研究了装配工件的实时匹配 识别技术和空间定位技术。

  • 2021-06-29
  • 阅读118
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  • 66页
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基于LSTM的故障诊断方法研究及其应用

工业装置在生产产品过程中，由于某些部分故障会导致整个设备 的停运。甚至当报警不灵敏时，会出现重大安全事故。为保证工业生 产的安全，有必要对工业设备进行故障诊断和分析，及时发现安全隐 患，并第一时间排除。通过分析传感器系统收集的数据，可以评估设 备内部各元件的健康状态。

  • 2021-06-29
  • 阅读114
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  • 74页
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面向智能工厂的分布式多机器人协作任务分配机制

随着“中国制造 2025”的不断深入发展，通过紧密的围绕重点制造领域的关键环节，我国展开了对新一代信息技术和智能制造装备的融合发展以及创新。当前，各行各业纷纷进行智能工厂的建设，如一大批智能制造高端企业、车企、生产设备制造商等。随着传统工厂中制造加工环节的全面自动化、智能化，各类机器人被引入制造环节，共同协作完成制造加工任务，智能工厂中执行生产制造任务的多机器人系统（Multi-robot System, MRS）也将越来越复杂。如何有效的分配生产制造的任务，使得智能工厂多机器人系统高效运作成为亟待解决的问题。

  • 2021-06-29
  • 阅读141
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  • 80页
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中厚板产品抗拉强度预测系统的设计与实现

随着我国钢铁行业持续推进智能制造与两化融合建设，工业软件生产制造执行系统（MES）、产销系统（ERP）是支撑制造型企业实现智能制造的核心要素，多年来，在系统里积累存储了大量的生产经营活动相关数据，数据挖掘技术可应用这些海量数据为企业挖掘提炼隐藏其中有价值的信息，用“数据”说话，找到影响产品质量、成本的重要影响因素，从而达到优化工艺、减少缺陷、降低成本和提高产品成材率的目的，为企业实现智能化生产奠定基础。

  • 2021-06-29
  • 阅读115
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  • 67页
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