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喷涂车间智能制造系统关键技术研究

在经济全球化趋势下,国外家具品牌大举进入中国市场,家具制造业竞争曰加剧,与此同时,多样化的消费者需求使得大批量定制的订单急剧增多,国内传统家具制造业的生产管理模式已难以适应复杂的市场环境。而另一方面,随着工业4.0、中国制造2025等计划提出,智能制造相关技术不断得到发展,正逐渐成为提升生产管理水平的有效手段。正是在这样的挑战与机遇下,A公司作为一家家具制造企业和高新技术企业,制定了研发智能制造系统的战略目标,与课题组共同合作研究。

  • 2021-06-29
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新课标背景下高中人工智能课程教学的模式建构研究

人工智能技术迅猛发展,人工智能人才紧缺,人工智能教育迫在眉睫。高中 阶段是一个承上启下的阶段。自从 2003 年提出新课程改革实施以来,各地陆续开 设了人工智能课程。经过几年的实践,研究者陆续发现在高中人工智能课程的教 学实施中存在很多问题,如人工智能技术发展迅速,人工智能教材知识点落后; 课程教学中教师尚未找到合适的教学方法进行人工智能课程的授课,目前尚未有 关于其教学的系统研究。在信息技术迅猛发展的今天,时代对学生的信息素养提 出了更高的要求,人工智能作为能代表信息技术发展前沿的学科,探究其合适的 教学方法很有必要。《普通高中信息技术课程标准(2017 年版)》(以下简称 2017 新课标)中对高中信息技术课程的内容和结构进行了调整,修改后的课标中“人 工智能初步”模块成为选择性必修模块。本研究在这样的背景下,来探究如何设 计有效教学活动和教学方法以进行高中人工智能课程的教学。

  • 2021-06-29
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基于深度学习的机器视觉目标识别与定位技术研究

随着人工智能、大数据、工业互联网等技术的兴起,世界制造正朝着智能化、互联网化、自动化方向发展,我国制造业也正处于智能化转型的关键时期。我国提出“中国制造 2025”,要求以智能制造为核心主导第四次工业革命,开发智能的装备和产品,使得生产制造过程中的抓取、装配、检测等关键工序能够智能化,关键岗位能够由机器人替代。机器视觉识别定位技术在智能制造中的规则工件抓取、检测等环节发挥了很大作用,而往往工业生产中会出现尺寸形状变化、摆放随机且相互遮挡的工件,这时传统机器视觉识别定位技术已无法满足要求,而新兴的深度学习技术适用于此类尺度形状变化的复杂目标检测,具有很高的研究价值和工程应用价值。

  • 2021-06-29
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2C1R柔性制造单元设计及应用研究

柔性制造技术和柔性制造系统在汽车行业的应用广泛且技术相对成熟,而智能制造方面的人才奇缺,且仅有极少基于柔性制造技术和系统在智能制造教学及实训中的应用研究的相关研究,为了将理论教学及实训相结合,实现更好的教学效果,为实现中国智能制造 2025 培养一批具备专业特长的人才队伍,本文基于柔性制造基础理论以及工业机器人技术应用需求,并结合某学校 2C1R 柔性制造单元项目,开发设计基于 2C1R 柔性制造单元的实训室,具有较高的理论意义和实践价值。

  • 2021-06-29
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薄壁回转体零件夹具系统设计及其三维装配仿真研究

航天领域某种特定工件目前仍然是通过人工装夹来对其进行加工,生产效率较低。随着我国智能制造进程的推进,为实现产业升级,本文基于柔性制造的背景并针对这种航天领域特定工件设计了一种新型夹具装夹系统。该特定工件是一种薄壁回转体铝合金零件,需对其外表面进行车削加工。装夹夹具不仅需要满足工件的外表面在夹持时不能被损伤且需进行车削加工的要求,还要实现柔性化智能制造生产线中基于机器人的上下料过程,并保证在此过程中待加工工件的位置精度、加工精度等。在计算机辅助技术还未普及之前,传统的夹具设计主要是通过草图设计、加工、调试的循环过程来进行最终方案的确定。这种方法不仅耗时时间长,而且成本高,对资源造成了极大的浪费,产品的性能也没有一个好的保证。因此,本次在夹具的设计开发阶段就引入计算机辅助技术,对夹具的夹持力、工件所受切削力等进行理论及软件计算,通过所得数据对夹具的设计方案进行验证优化。最后对夹具体进行建模、可视化装配以及仿真,为现代制造企业的相关夹具生产及智能制造产业的发展提供了思路。

  • 2021-06-29
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基于城市需求分析的智慧城市建设方案匹配研究

基于城市需求分析的智慧城市建设方案匹配研究

  • 2021-06-29
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基于云服务的智能家居系统的研究与设计

基于云服务的智能家居系统的研究与设计

  • 2021-06-29
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ZigBee技术在智能家居系统中的应用研究概况

ZigBee技术在智能家居系统中的应用研究 概况

  • 2021-06-28
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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