支持多人协同工作的真实感虚拟装配训练系统

近些年来，虚拟现实技术发展迅速，被广泛地应用于军事、医学、制造业、影视娱乐等方向，为我们的生活带来了巨大改变。虚拟装配技术作为VR技术在智能制造范畴中的重要应用，具有各方面的优势。比如在工业生产中，真实环境下的装配训练受到诸多限制，而虚拟装配系统则可以为用户创造一个接近真实环境的虚拟场景，很好地帮助用户实现模型的装配模拟过程。另外，虚拟装配系统还可以多次循环使用，并支持多个用户协作完成任务，大大地提高了训练效率。虚拟装配系统以其经济性、安全性、灵活性、高效性等特点，打破了传统装配环境中的时间、空间、硬件条件等限制，极大地方便了用户的使用。此外，有些装配过程需要多用户、多工种的协作完成，因此，支持多人协同交互对于虚拟装配系统来说是很有必要的，如何为用户提供协同装配虚拟环境也成为学者们的研究重点之一。

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面向切削过程监测的高速低功耗工业无线数据采集处理系统

先进制造技术作为制造业的核心技术和支柱，在航天、军工和汽车等领域扮演着越来越重要的作用，而其中刀具是先进制造技术的重中之重。由于无法准确掌握传统装备的加工状态，其实际生产效率和生产质量不足理论值的一半。而准确掌握刀具的加工状态可以有效的提高切削效率，降低工件次品率，防止由于刀具磨损甚至损坏造成的停机甚至更大的安全事故。近年来，如何实时、准确、快速的掌握刀具的加工状态已经成为了国内外学者研究的重点难点。传统的智能装备数据采集系统大多采用有线传输的方式，传输距离短、传输效率低、不能快速准确的掌握加工状态。而无线传输不仅传输速度快、距离远、效率高，同时可以实现多设备同时通信，在智能装备信号监测系统中有着广阔的应用空间。

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数字化发电厂的设计与应用

数字化发电厂的设计与应用，未来发电厂的改革与创新

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产品个性化定制与信息可视化系统的设计与实现

随着工业互联网的发展，个性化制造被列为五种智能制造创新模式之一,被作为重点模式推进。如何将个性化服务融入工业制造领域，满足“制造即服务”的理念是个性化制造的研究核心。论文在分析国内外学者对个性化定制研究成果的基础上，针对个性化定制当前存在的用户群体不明确、用户参与度和定制效率偏低等问题，研究提出了面向不同目标群体的个性化定制算法模型，并通过研究工厂与物流信息的可视化技术，设计开发了产品个性化定制与信息可视化系统（Product CustomizationandInformation Visualization System，PCAIVS1.0）。借助该系统提升了不同目标群体进行个性化定制的参与度，实现了“个性定制—加工制造—物流运输”透明化，并通过实例应用验证了系统的合理性和实用性。论文的主要研究成果和结论如下

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基于统计过程控制的SMT印刷工序质量控制系统研究与应用

SMT（ Surface Mount Technology）表面贴装生产线自动化程度高、可靠性好，在电子信息制造业广泛应用。锡膏印刷是 SMT 生产线第一道工序，据统计，70%以上的 SMT 生产线焊后缺陷都与锡膏印刷工序的质量控制有关。因此，印刷环节的质量控制研究具有非常重要的意义。论文结合国家智能制造专项―移动终端主板智能制造新模式‖课题，以 SMT 锡膏印刷工序为对象，研究其质量控制方法，设计并开发印刷工序质量控制系统，旨在为 SMT 印刷工序质量控制提供一种有效的解决方案。

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供应链管理下集团型企业生产计划研究

随着信息技术和知识经济的到来，使整个制造业发生了重大变化，“智能制造”已成为未来先进制造业的重点发展领域之一。智能制造时代的到来，推动制造业从企业之间的竞争向供应链之间的竞争转变，制造业正面临这一转型挑战。供应链竞争下企业管理的难点和核心是生产计划的制定，如何制定科学合理的生产计划是供应链管理最主要的任务之一。

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基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术的研究

随着物联网技术突飞猛进的发展，对离散制造车间传统的生产模式产生了深刻的影响，本文在“十二五”国防基础科研重点项目的资助下，研究了物联网技术在军工离散制造车间应用的相关理论和关键技术，并开发了面向离散制造车间的制造数据管理系统。论文的主要研究工作及成果如下

2021-07-01
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一种灵巧作业机器人的设计与标定方法

智能制造 2025 战略的提出以及我国老龄化问题的涌现，给应用于家庭及服务领域的灵巧作业机器人带来技术支持与应用空间。灵巧作业机器人主要通过全向移动底盘、机械臂、云台、升降机构以及各种传感器的有机结合，配套智能算法进行自主移动、目标识别以及智能抓取，为老人和残疾人提供端水、开灯等服务，辅助他们完成日常生活和工作，本文对灵巧作业机器人系统及其标定方法进行研究，主要研究内容如下

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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。