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基于SolidWorks二次开发的机电产品模块化设计研究

随着社会经济的发展,客户对机电产品的需求逐渐呈现快速变化、多样化、 定制化的发展趋势。同时,企业也在逐渐采用新的设计方法和智能制造手段,提 高自身的设计研发效率,以更好的满足日益变换的市场需求。因此,研究机电产 品的模块化设计方法,研究智能的计算机辅助设计和模块化设计系统开发,具有 重要的意义。

  • 2021-07-01
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正交柱面成像式动态坐标测量方法研究

推动工业由加工制造向智能制造的转型升级是未来工业的发展趋势之一,作为智能制造的典型应用,智能化装配和运动过程监控要求实现对多个目标点的同步、实时测量。现有的坐标测量方法,如:激光跟踪全站式测量、光电扫描网络式测量、立体视觉测量,在对运动物体进行测量时,分别面临着单目标、非同步测量、测量频率低的局限性。所以必须探索一种高性能动态坐标测量新方法,以满足不断发展的工业需求。

  • 2021-07-01
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TC公司认知型制造执行系统研究

工业4.0概念的提出,为企业实现智能化制造提供了理论基础和实施技术路径,对于复杂的离散型制造企业而言,实现智能化生产需要从生产管理模式、产品制造数据的数字化、智能设备的网络化、信息管理系统的智能化以及员工整体素质的提高等多方面入手,需要漫长的探索、实施过程。

  • 2021-07-01
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小型化高精度绝对式圆时栅传感器研究

精密位移测量技术作为位移测量领域发展的主流,广泛应用于高档数控机床、智能制造装备以及国防军工武器装备等领域。随着技术的进步,对角位移编码器的要求也越来越高,既要满足高精度测量,又要实现绝对位置测量,还要满足编码器小型化。目前市场上应用最多的编码器是绝对式光栅编码器,由于光栅编码器市场占有率高,而且编码技术和制造工艺复杂,光栅编码器一直代表高精度绝对式编码器的尖端领域,国内尚无能力研发制造,因此国内使用的光栅编码器大都是从国外发达国家进口。但掌握光栅精密测量技术的国外发达国家对我国在高精度绝对式角位移光栅产品上实行技术封锁,中低端产品上实行价格垄断,这严重影响我国的经济发展和国防安全。因此,小型化高精度绝对式角位移传感器的研发显得必要且迫切。

  • 2021-07-01
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基于Cloud+QDB的验证机制改进与实现

QDB(Quality Dashboard)是西门子工业软件有限公司(Siemens PLM Software)出品的交互式数字化模型开发平台 NX(Unigraphics NX)的配套工具,是为用户提供报告展板的独立 Java 工具。当用户使用 NX 设计模型时,可以运行 NX 中内置的模型检查技术 CheckMate,QDB 将通过内置的大量部件,为来自 Check-Mate 的数据提供展示功能。然而 QDB 的展示报告缺乏信息共享,且 Check-Mate 耗时较长,拉低用户工作效率,也导致用户体验较差。在当前“用户体验为王”的智能制造领域,如不进行优化,QDB 将逐渐被淘汰,无法发挥作为 NX 附加价值的作用。

  • 2021-07-01
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美的集团并购德国库卡案例分析

近年来,在产业升级、结构调整、政策鼓励等因素的推动下,中国企业跨国并购的规模和数量呈上升趋势。传统家电业面临利润下滑压力,不少家电企业通过开拓第二跑道寻找新的利润增长点。美的集团抓住国家鼓励发展机器人产业及智能制造的机遇,跨行业收购德国工业4.0明星企业库卡集团。本项跨国混合并购引起国内外广泛关注并且已初战告捷,本案例的研究对国内相关企业有一定借鉴意义。

  • 2021-07-01
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人工智能在高校财务服务中的应用研究——以电子科技大学为例

人工智能是当代的前沿学科,其发展和应用已对传统财务行业形成冲击和替代效 应。文章分析了人工智能在高校财务服务中的应用前景和条件,阐述了全国高校首个财务智能服 务机器人(包括面对面交互智能服务机器人和基于PC、移动端虚拟机器人)的应用设计,提出了顺 应技术和时代发展、推进人工智能服务于财务管理的主张。

  • 2021-06-30
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基于PLCopen规范的运动控制系统研究与实现

装备制造业是国家战略性基础产业,运动控制系统是制造装备的核心,随着智能制造和工业自动化的快速发展,运动控制系统的设计方法、功能集成、开放性、可重构性等特征显得更加重要。本文以提高运动控制系统的设计效率、开放性和可重构性为目标,结合国家科技重大专项课题,开展了基于 PLCopen 规范的运动控制系统设计方法的研究,主要研究内容有

  • 2021-06-30
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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