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『簡體書』“中国制造2025”出版工程--智能制造系统与智能车间

書城自編碼: 3506100
分類: 簡體書→大陸圖書
作 者: 王进峰 著
國際書號(ISBN): 9787122355072
出版社: 化学工业出版社
出版日期: 2020-05-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 588

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編輯推薦:
本书是中国制造2025出版工程丛书之一,也是中央高校基本科研项目离散制造系统车间生产调度方法研究的研究成果之一。本书主要介绍了智能制造系统和智能车间的相关理论和典型案例。内容新颖,科技前沿;理论完善,案例典型。
內容簡介:
《智能制造系统与智能车间》围绕智能制造系统和智能车间的基础共性技术, 从切削参数智能优选、智能工艺规划、智能制造车间及调度、工艺规划与车间调度智能集成四个方面系统地介绍了制造系统的智能化技术及应用。本书突出基础理论与工程实践相结合。基础理论部分较为清晰地阐述了制造系统智能化的基础问题, 包括智能制造核心支撑技术, 切削参数优化、工艺优化和调度的基本理论和模型, 智能制造车间模型的基本概念、智能优化方法等。工程实践部分列举了大量研究案例, 力图较为清晰地阐述了制造系统智能化的基础问题,每一章均有典型的案例, 使读者更好地理解和掌握本章涉及的基本理论和基础知识。本书可供从事智能制造研究与开发的工程技术人员参考, 也可作为高等院校机械工程、智能制造工程、机械设计制造及其自动化、工业工程等相关专业师生的参考书。
目錄
第1 章 智能制造总论  1
 1.1 智能制造概述  2
 1.2 智能制造核心技术  3
 1.2.1 工业机器人  3
 1.2.2 3D 打印技术  6
 1.2.3 RFID 技术  7
 1.2.4 无线传感器网络技术  9
 1.2.5 物联网与信息物理融合系统  10
 1.2.6 工业大数据  11
 1.2.7 云计算技术  13
 1.2.8 虚拟现实技术  15
 1.2.9 人工智能技术  16
 1.3 智能制造系统的体系结构  17
 参考文献  21
第2 章 切削参数智能优选  23
 2.1 切削参数智能优选概述  24
 2.2 切削参数优化建模  26
 2.2.1 优化目标  26
 2.2.2 切削参数优化的边界约束条件  30
 2.3 切削参数敏感性分析及优化  31
 2.3.1 田口法  31
 2.3.2 灰度关联法  34
 2.3.3 基于田口法的单目标切削敏感性分析和切削参数优化  41
 2.3.4 基于灰度关联法的多目标切削参数优化  48
 2.4 最优切削参数预测  55
 2.4.1 利用理论公式计算的方法预测切削力  57
 2.4.2 利用有限元仿真的方式预测切削力  67
 2.4.3 利用试验数据拟合经验公式的方式预测切削力、表面粗糙度  77
 参考文献  80
第3 章 智能工艺规划  85
 3.1 研究背景  86
 3.2 智能工艺规划建模  90
 3.2.1 基于特征向量的工艺知识表述方法  90
 3.2.2 工艺知识表述实例  95
 3.3 利用遗传算法求解工艺规划与编程  96
 3.3.1 遗传算法  96
 3.3.2 基于遗传算法的加工工艺智能规划  97
 3.3.3 典型案例  108
 3.4 改进的工艺规划与编程深度求解方法  109
 3.4.1 蚁群算法  109
 3.4.2 改进的工艺知识表述方法  111
 3.4.3 利用蚁群算法求解工艺规划问题  118
 3.4.4 两阶段蚁群算法求解工艺规划问题  124
 3.4.5 典型案例及分析  127
 参考文献  134
第4 章 智能制造车间及调度  136
 4.1 智能制造车间  137
 4.2 车间生产智能调度  145
 4.2.1 调度问题描述  145
 4.2.2 典型调度问题  148
 4.2.3 调度问题的研究方法  152
 4.3 柔性作业车间调度问题  156
 4.3.1 柔性作业车间调度建模  156
 4.3.2 利用遗传算法求解柔性作业车间调度问题  161
 4.3.3 基于混合遗传算法的柔性作业车间调度方法研究  173
 4.3.4 典型案例及分析  177
 4.4 成批生产车间调度问题  179
 4.4.1 成批生产调度问题建模  179
 4.4.2 利用蚁群算法求解成批生产调度问题  181
 4.4.3 典型案例及分析  184
 参考文献  189
第5 章 工艺规划与车间调度智能集成  193
 5.1 工艺规划与车间调度智能集成建模  194
 5.1.1 研究背景  194
 5.1.2 工艺规划与车间调度集成建模  197
 5.2 利用遗传算法求解工艺规划与车间调度集成问题  202
 5.2.1 遗传算法的优化策略  202
 5.2.2 典型案例及分析  210
 5.3 利用蚁群算法求解工艺规划与车间调度集成问题  211
 5.3.1 蚁群算法的优化策略  211
 5.3.2 两段式的蚁群算法求解IPPS 问题  214
 5.3.3 改进的蚁群算法访问策略  220
 5.3.4 典型案例及分析  227
 参考文献  227
第6 章 智能制造系统案例分析  232
 6.1 汽车行业典型零部件智能车间案例  233
 6.1.1 MES 系统  233
 6.1.2 AGV 小车  238
 6.1.3 SCADA 系统  240
 6.1.4 Andon 系统  241
 6.2 航空发动机典型零部件智能制造车间案例  243
 6.2.1 航空发动机产品及其生产特点  243
 6.2.2 机匣产品及其工艺特点分析  244
 6.2.3 机匣车间的管理现状及存在问题  245
 6.2.4 机匣COE 生产组织方式及运作流程  246
 6.2.5 机匣COE 实施智能制造的主要内容  249
 6.2.6 机匣COE 实施智能制造的技术支撑体系  253
 6.2.7 机匣MES 软件的设计及实施  254
 6.3 企业WIS 案例  261
 6.3.1 背景  261
 6.3.2 企业WIS 总体规划  262
 6.3.3 车间数据采集方案  264
 6.3.4 WIS 系统建设方案  266
 6.3.5 建设后使用效果  274
 6.4 基于大数据的生产系统预测性维护与机床体检相关案例  275
 参考文献  278
附录  279
 附录A GMT 方法初始化过程  280
 附录B RS 方法初始化过程  283
 附录C FJSP 问题测试数据  286
索引  293
內容試閱
制造业是国民经济的支柱产业,是衡量国家综合实力的重要标志。近年来,随着科学技术的进步,大量新技术、新思想不断涌入制造业,形成了新产业模式、新经济形态。各国制造业只有不断创新制造模式,才能在国际竞争中取得领先优势。在此背景下,各国政府或工业团体先后出台政策,提升工业能力,应对新一轮工业革命。2012 年,德国提出工业4.0,发挥德国在制造技术和制造装备的传统优势,将制造业和互联网等技术融合,围绕智慧工厂和智能生产两大方向,形成了工业互联网,以保持德国在世界领先地位。2013 年,美国提出的工业互联网战略,通过对制造领域的不同环节植入智能传感器,结合互联网、大数据、云计算技术,感知制造实时数据,实现了对制造系统的精准计划与控制,促进了工业转型升级。2015 年,国务院发布了中国制造2025国家规划,强调了信息技术和制造技术的深度融合是新一轮产业竞争的制高点,而智能制造则是抢占这一制高点的主攻方向。
近年来,在国家自然科学基金、双一流项目等的资助下,作者所在团队在智能制造系统,尤其是制造执行系统领域做了一些研究工作,本书将研究工作中取得的成果进行归纳和总结,从切削参数智能优选、智能工艺规划、智能制造车间及调度、工艺规划与车间调度智能集成四个方面系统地介绍了制造系统的智能化技术及应用。本书突出理论与实践相结合。理论部分较为清晰地阐述了制造系统智能化的基础问题,包括智能制造核心技术,切削参数优化、工艺优化和调度的基本理论和模型,智能制造车间模型的基本概念、智能优化方法等。实践部分列举了大量研究案例,力图较为清晰地论证基本理论和基础知识。每一章均有典型的案例,使读者更好地理解和掌握基本理论和基础知识。
本书在撰写过程中,作者所在团队的范孝良、储开宇、康文利、丁海民给予了大力支持。本书中的图表由潘丽娟和李克英绘制。感谢沈阳机床的牟恩旭和周昱晟提供了部分案例。本书在撰写过程中得到了国内许多专家学者的鼓励和支持,借鉴了国内外许多知名学者的研究成果,在此表示衷心的感谢!
本书内容涉及智能制造关键技术,覆盖面广。而目前智能制造还处在起步和摸索阶段,相关理论、方法和技术还在不断完善中。随着我国智能制造试点示范工程的不断推进,高校等科研机构与产业联合不断深入,智能制造关键技术将在实际应用过程中日益完善。尽管本书是作者所在团队研究工作的总结,但是水平有限,书中难免存在不妥之处,恳请各位专家与读者给予批评与指正。
王进峰

 

 

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