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基于数字孪生的机床加工过程虚拟监控系统研究与实现

随着传统制造业与互联网信息技术的逐渐融合,传统制造向智能制造转变。智能制造的基础是物理空间与数字空间的互联互通,而数字孪生是实现物理空间与数字空间融合最佳途径。本文基于数控机床的数字孪生,研究了机床加工过程多源异构数据的可视化监控技术、机床数字孪生物理规则的融合方法,最终开发了基于数字孪生的机床加工过程虚拟监控系统。

  • 2021-06-30
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民俗类非物质文化遗产数字化保护研究——以泉州惠安女服饰为例

民俗类非物质文化遗产数字化保护研究——以泉州惠安女服饰为例

  • 2021-06-30
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汉英有稿模拟同传与现场人工智能字幕翻译对比分析实践报告--以2018年中国互联网安全大会吴云坤演讲为例

近年来人工智能发展迅猛,特别是在翻译领域人工智能带来的冲击不可小觑。 人工智能翻译的发展程度、其会对翻译产业带来怎样的影响、译员应该如何看待 人工智能翻译是每一个翻译从业者和翻译学习者应该深入思考的问题。2018中 国互联网安全大会中使用了人工智能的字幕翻译,为对比研究人工智能翻译和人 类译员的口译提供了良好的素材。笔者录制了会议现场说话人的发言原声,以及 现场人工智能的字幕翻译。会议后,笔者根据说话人录音进行模拟同传翻译,并 整理了自己的翻译文稿与现场人工智能的字幕翻译文稿,以此作为案例进行分析。

  • 2021-06-29
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基于遗传算法的飞机脉动式装配线平衡问题研究

中国制造业正在以信息化和工业化深度融合为主线实施向智能制造的转型,飞机制造作为高端装备制造业的重点领域,应牵引制造业的创新和发展。其中,飞机装配是实施飞机智能制造的重要组成部分,尤其是飞机大型部件装配和飞机总体装配,多采用脉动式装配线的形式。本文以飞机脉动式装配线为研究背景,以项目组承接工信部 2015 智能专项为依托,对飞机脉动式装配线平衡问题进行深入研究,通过对国外脉动式装配线研究的基础上,总结出符合我国飞机装配的脉动式装配线建设流程,并建立起基于可行序列编码方式的遗传算法求解脉动式装配线平衡问题仿真模型。通过应用实例,运用仿真模型对某民机机翼装配线进行仿真求解,验证了所提出的方法的有效性和可行性。

  • 2021-06-29
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3C产品生产车间中的AGV研发与应用

智能制造是产业结构转型的发展趋势,AGV 作为物流系统中的枢纽,具有灵活、智能化等特点,在制造行业中占有重要地位。其控制单元,导航方式,调度策略等核心技术,一直都是国内外智能制造领域的研究热点。目前 AGV 还存在成本较高,控制不够灵活稳定,上位机控制系统功能单一,与生产系统配套性不高,系统维护较混乱等问题。本文目标在于研发服务于 3C 企业机床群的 AGV 群生产管理系统,完善机床之间的物流运送,通过理清其控制体系架构,实现节约运行成本,提高 AGV控制精度,特别是设计能实现自我在线纠偏的 AGV 控制器,为客户完成系统自动化升级改造提供研发样本。在此基础上尝试扩展出适用于其他产业的生产管理系统。

  • 2021-06-29
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基于智慧工厂实验平台的制造执行系统设计与实现

随着“工业4.0”兴起,国内掀起了智能制造的热潮,制造企业为了提高企业智能制造的能力开始需求不同的智能设备。为了提高智能设备利用率,系统将智能设备整合成智慧工厂实验平台,并且通过制造执行系统对智慧工厂实验平台的智能设备统一调度和生产管理。通过集成柔性制造系统来控制实验平台的生产过程。

  • 2021-06-29
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基于机器视觉的变速箱零件装配防错检测技术研究

视觉检测是智能制造领域中一个重要的研究课题。与传统的人工检测方法相比,使用机器视觉技术进行变速箱装配过程中的质量检测具有智能化、柔性化、高度自动化的特点,可满足大批量生产时对于稳定性与可靠性的要求,具有极大的实际应用价值。

  • 2021-06-29
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多层次商务休闲男装C2B定制模式差异研究

互联网+时代个性化消费、柔性化生产、社会化协作的供应链推动着生产体系不断变革。“中国制造2025”的提出,以信息技术和智能制造为基点,深度融合互联网+传统服装制造业,推动服装产业转型升级,化解产能过剩、同质化严重的现象,深化供给侧结构性改革。互联网+的渗透和影响,促使传统服装制造业的生产和运营模式发生了根本性的改变,各服装企业纷纷嫁接移动互联网,推出个性化定制服务,实现“互联网+”时代商业模式变革。传统服装企业传统的单向流通产销模式难以满足消费升级背后顾客的差异化个性化的消费新需求。基于大数据、云计算等信息技术的发展,服装及电子商务领域加速向个性化、定制化、智能化方向转型,如何借助移动互联网信息技术手段,实现服装行业定制化商业模式转型升级,增强消费者粘性,提高用户体验,C2B个性化定制成为服装行业转型升级的新方向。

  • 2021-06-29
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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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