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內容簡介: |
本书内容体系完整,内容先进,能反映目前智能制造的发展趋势,同时符合《中国制造2025》人才培养的教学需要。工程化教学和训练是高等工科院校学生的必修实践性教学环节,主要目的是培养学生的实际动手操作能力,同时培养学生对基本理论、基本专业知识的理解及应用,以提高学生的创新、创造能力。
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關於作者: |
葛英飞,1975年11月出生于安徽省含山县。1999年7月本科毕业于安徽理工大学,2001年至2007年在南京航空航天大学攻读硕士和博士学位,2007年9月毕业于南京航空航天大学机械制造及其自动化专业,获博士学业。2007年9月到南京工程学院,2010年起聘为副教授。在南京工程学院工作期间,2010-2011年在南京航空航天大学做省内高级访问学者;2010年和2011年受省委组织部选派分别到靖江市孤山镇和靖江市科技局挂职锻炼,分别任孤山镇党委副书记和靖江市科技局副局长,分管工业和科技;2012年开始在东南大学材料科学与工程博士后流动站从事企业博士后研究;2014年9月至2015年3月在英国斯克莱德大学机械与航空工程系进行为期半年的学术交流和访问。
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目錄:
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前言
第1章 智能制造技术概述
1.1 智能制造技术的发展、内涵和特征
1.2 智能制造模式和技术体系
1.3 智能制造技术的应用及发展趋势
第2章 智能设计技术
2.1 概述
2.2 设计方案的智能映射与决策
2.3 智能设计系统
2.4 智能CAD系统及设计方法
第3章 智能加工技术
3.1 概述
3.2 智能加工工艺
3.3 制造加工过程的智能预测
3.4 智能制造数据库及其建模
3.5 智能制造专家系统设计及实例
第4章 加工过程的智能监测与控制
4.1 概述
4.2 加工过程的无损检测技术
4.3 加工过程的智能诊断
4.4 机床加工精度的控制
第5章 智能制造系统
5.1 智能制造系统的定义及特征
5.2 智能制造系统体系架构
5.3 智能制造系统调度控制
5.4 智能制造系统供应链管理
5.5 智能管理与服务
第6章 智能制造装备
6.1 概述
6.2 智能数控机床
6.3 工业机器人
6.4 3D打印装备
6.5 智能生产线与智能工厂
第7章 人工智能
7.1 概述
7.2 知识表示方法
7.3 确定性推理
7.4 状态空间搜索
7.5 专家系统
7.6 机器学习
7.7 人工神经网络
7.8 人工智能的应用现状
参考文献
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