基于光场式时栅光强分布的空间调制优化方法研究

随着智能制造的不断发展，现代精密位移测量技术在工业生产中扮演越来越重要的角色，其中最为主要的测量方式为光学位移测量，常见的高精度光学测量有光栅位移测量和激光干涉测量。但是，由于高精度光栅位移传感器存在加工难度大制造成本高，以及激光干涉仪价格昂贵使用环境苛刻等问题，作者所在课题组开展了光场式时栅的研究。前期研制的光场式时栅位移传感器利用光强进行时间和空间调制实现位移测量，但是存在光强空间调制精度不高的问题，因此本文进行了光强分布的空间调制优化方法的研究，主要开展了以下研究工作

2021-07-01
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基于ZigBee无线传感器网络技术的厂区智能照明控制系统研究

我国工业照明行业的电力能源需求在全社会用电量中占有很高的比重，已经逐渐成为社会用电的负担。针对“绿色照明”、“智能照明”的需求，依托于物联网技术的照明控制系统也迅速发展起来，不仅提供了照明的智能化控制灯具管理，也在一定程度上缓解了能源消耗过大的问题。目前工业领域中大部分厂区所面临的照明控制精度不足、照明能耗较高等问题是亟需解决的难点，因此，设计一整套控制方便、系统工作稳定、节能安全的智能照明控制系统是十分有必要的。

2021-06-30
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基于STEAM的中学人工智能课程教学设计研究——以重庆七中为例

随着人工智能技术的发展，机器人与人工智能成了未来技术的发展新趋势。在这人工智能时代浪潮之下，2017 年教育部发布了多个文件推动了人工智能课程在我国基础教育中的开展。于此同时，国外 STEAM 教育兴起。STEAM 教育着眼于对复合型创新性人才的培养，知识结构上强调的是学科间的融合，能力培养上注重的是学生创新精神与实践能力相结合。因此将 STEAM 教育理念运用到我国中学人工智能课程教学设计之中有着重要的教学实践意义。

2021-06-30
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船舶动力关键配套企业智能车间体系结构与运行模式研究

制造模式的变革一直受到市场环境、技术环境和自然环境的影响，物联网技术、智能制造技术等先进制造技术的发展，促使机械行业的运行模式朝着新方向——智能制造发展，船舶动力关键配套企业实施智能制造具有重要意义。国内外早已开展对智能制造技术的研究，近年随着“工业 4.0”概念提出，各国已经开始新一轮竞争，开展参考架构和标准的制定以及智能生产、智能工厂的研究。但对具体如何在传统船舶动力关键配套车间建立智能制造系统还有待研究，本文结合船舶动力关键配套企业生产车间的特点，在其智能化需求分析的基础上，提出了船舶动力关键配套企业智能车间的一种制造体系结构和运行模式，并从三个角度描述智能车间大规模定制生产的实现过程。

2021-06-29
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智慧城市发展影响因素及预测研究

我国智慧城市建设智慧城市发展影响因素及预测研究

2021-06-29
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基于RFID技术的幼儿园安全管理系统设计与实现

伴随着我国改革开放进程的不断深入推进和中国制造 2025 的提出，以及物联网技术、智能制造、人工智能等新兴产业的蓬勃发展和计算机软硬件技术的不断迭代，世界已经进入利用信息化技术促进产业变革的时代。而作为物联网关键技术之一的 RFID（Radio Frequency Identification）技术，将在我国的物联网、智能制造、人工智能等各个领域发挥越来越重要的作用。

2021-06-29
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ERP航空发动机库管理模块设计及应用研究

本文针对某航空发动机产品制造的过程，在供应链管理理论基础和应用技术指导下，深入研究了产品制造的全过程和信息关系。分析了航空发动机库管理业务流程和生产组织管理中存在的问题，利用建模工具对航空发动机库零件构建了功能模型和信息模块。在 ERP 航空发动机库管理模块设计中充分考虑到管理人员、管理工具、管理对象、管理方法、管理环境等因素，采用系统方法论、流程优化理论建立模型，分析模型重点因素，建立方法集。实现了航空发动机生产制程物流、信息流、资金流的统一，为企业航空发动机制造管理的科学化、信息化提供了保障平台，为进一步实现智能化制造奠定了基础。

2021-06-29
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船用汽轮机智能车间机器人调度研究

在“中国制造 2025”的战略指导下，我国制造业正在进行智能化改造升级，制造业水平逐渐从“大国”向“强国”转变。2019 年 3 月，全国两会上“智能+”成为制造业升级的关键词，智能车间作为智能制造底层单元，推进智能车间的建设是实现智能制造关键一步。汽轮机的制造水平体现着一个国家工业水平的高低，船用汽轮机在推进舰船升级，提高国家安全水平具有重要意义。在此背景下船用汽轮机智能车间的建设，汽轮机加工单元的升级需求日益突显，通过机器人制造单元来实现汽轮机加工车间向数字化和智能化升级转型。

2021-06-29
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融入知识图谱的大模型在企业服务中应用

企业级海量数据的知识化已日趋成为行业共识，通过海量数据的知识化集成，可以加速数据标准化、消除/减少歧义、链接数据孤岛等。知识图谱作为表达能力更强的数据建模形式，也需要不断技术升级与时俱进。知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。

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基于贝叶斯深度学习的预后驱动预测性维护框架

在这项工作中，提出了一种新的预测驱动的产品数据管理框架，它提供了一个集成RUL预测和维护决策的综合解决方案。在预测阶段，我们采用基于BDL的框架来限定任意的和认知的不确定性，并输出RUL的预测性分布。在维修决策阶段，提出了一种在一般检查场景下的实用策略。该模型能够在任何时刻快速评估R选项和DN选项的成本率，并生成满足操作约束的暂定的产品数据管理计划。随着逐步收集更多的CM数据，我们的框架动态更新和调整维护和备件订购决策，以生成更可靠的PDM时间表。通过与几种基准策略的比较，基于NASA Ames预测卓越中心提供的涡扇发动机数据集，我们发现基于BDL方法驱动的基准策略可以在不确定性量化的情况下增强预测结果，从而提高动态PDM决策的性能。在定期和不定期检查的情况下，建议的政策导致的平均成本率非常接近理想的政策。这项研究对行业具有实际意义，展示了将不确定性量化和操作约束纳入到PDM政策中的好处。增强的策略性能带来了更好的维护规划，降低了成本并提高了盈利能力，同时还提高了客户满意度。

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SCI一区论文学习|一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法

本期给大家推荐李乃鹏教授的一种基于片段数据的非参数退化建模剩余寿命预测方法。基于状态维修(CBM)通过预测设备剩余使用寿命(RUL)，在设备发生故障前制定维修计划，是保证设备安全运行的有效手段。由于监测中断和/或传感器读数丢失会产生片段数据。而片段数据只记录了一个随机的退化过程，初始退化时间信息通常会丢失。因此，无法使用常用的时间相关建模框架对其进行建模。为解决这一问题，文章提出了一种基于片段数据的非参数退化建模方法用于RUL预测。该方法利用基于退化状态的函数定义剩余寿命。并提出了一种基于极大似然估计的主分析(PAMLE)算法来恢复故障单元的缺失数据。最后，通过疲劳裂纹扩展数据集和锂离子电池退化数据集验证了该方法的有效性。