中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)研究與發(fā)展·智慧工業(yè)

定　價(jià)：￥178.00

作　者：	王時(shí)龍，劉檢華，楊波等著
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	國(guó)家出版基金項(xiàng)目·中國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)研究與發(fā)展
標(biāo)　簽：	暫缺

購(gòu)買(mǎi)這本書(shū)可以去

ISBN：	9787111697916	出版時(shí)間：	2022-01-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	392	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)系統(tǒng)地總結(jié)和歸納了團(tuán)隊(duì)在智慧工業(yè)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用成果，以人機(jī)物三元融合為核心，從理論基礎(chǔ)、核心裝備和管控技術(shù)三方面入手，著重介紹了智能感知技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜、智能決策和控制技術(shù)、智能工業(yè)裝備、智能物流、數(shù)字孿生及其在智能調(diào)度中的應(yīng)用、智能產(chǎn)線(xiàn)重構(gòu)等關(guān)鍵理論和技術(shù)。同時(shí)，以團(tuán)隊(duì)在流程和離散工業(yè)等多領(lǐng)域的豐富企業(yè)應(yīng)用案例，描述了上述關(guān)鍵技術(shù)的適用場(chǎng)景、實(shí)施辦法和應(yīng)用效果。

作者簡(jiǎn)介

　　王時(shí)龍教授，博士生導(dǎo)師，重慶大學(xué)副校長(zhǎng)，“長(zhǎng)江學(xué)者”特聘教授，國(guó)家杰出青年基金獲得者，“新世紀(jì)百千萬(wàn)人才工程”人選，享受?chē)?guó)務(wù)院政府特殊津貼專(zhuān)家。兼任國(guó)家“網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造和智能工廠”重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃專(zhuān)家組成員，中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)機(jī)械工業(yè)自動(dòng)化分會(huì)副主任委員等職務(wù)。在智能制造技術(shù)與系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同制造、齒輪加工技術(shù)與裝備等領(lǐng)域開(kāi)展了一系列原創(chuàng)研究，解決了支持生產(chǎn)設(shè)備集成運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)化制造關(guān)鍵技術(shù)、高性能齒輪精密加工技術(shù)與裝備、裝備制造業(yè)智能化關(guān)鍵技術(shù)及集成應(yīng)用等難題，獲國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)2項(xiàng)、教學(xué)成果獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、省部級(jí)技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)4項(xiàng)。

圖書(shū)目錄

目錄

CONTENTS

序言
前言
編寫(xiě)說(shuō)明
第1章.基于人機(jī)物協(xié)同的智慧工業(yè)概述.1
1.1.智慧工業(yè)概述.2
1.2.基于人機(jī)物協(xié)同的智慧工業(yè)關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀及
發(fā)展趨勢(shì).3
1.2.1.智能感知.3
1.2.2.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與基于本體的知識(shí)圖譜構(gòu)建.5
1.2.3.車(chē)間智能決策與控制方法.7
1.2.4.智能裝備.9
1.2.5.智能物流12
1.2.6.車(chē)間生產(chǎn)調(diào)度14
1.2.7.數(shù)字孿生15
1.2.8.產(chǎn)線(xiàn)重構(gòu)16
參考文獻(xiàn).19
第2章.智能感知技術(shù)27
2.1.概述28
2.1.1.智能感知技術(shù)的定義28
2.1.2.智能感知技術(shù)的研究現(xiàn)狀28
2.1.3.智能感知技術(shù)存在的問(wèn)題30
2.2.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)多源數(shù)據(jù)智能感知技術(shù)體系31
2.2.1.數(shù)據(jù)采集技術(shù)31
2.2.2.數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)64
2.3.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知架構(gòu)75
2.3.1.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知需求分析75
2.3.2.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知系統(tǒng)架構(gòu)77
2.3.3.工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能感知工作邏輯80
參考文獻(xiàn).83
第3章.大數(shù)據(jù)分析和知識(shí)圖譜85
3.1.大數(shù)據(jù)預(yù)處理方法87
3.1.1.數(shù)據(jù)集成87
3.1.2.數(shù)據(jù)清洗88
3.1.3.數(shù)據(jù)歸約89
3.1.4.數(shù)據(jù)融合90
3.2.大數(shù)據(jù)特征提取方法91
3.2.1.深度自編碼網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征提取91
3.2.2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征提取94
3.2.3.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征提取97
3.3.時(shí)空數(shù)據(jù)模型.100
3.3.1.車(chē)間時(shí)空數(shù)據(jù)模型.100
3.3.2.時(shí)空數(shù)據(jù)模型的組織形式.103
3.3.3.時(shí)空數(shù)據(jù)模型的分析操作.104
3.3.4.時(shí)空數(shù)據(jù)的處理方法.107
3.4.人機(jī)物知識(shí)圖譜融合的制造診斷決策.110
3.4.1.命名實(shí)體識(shí)別.112
3.4.2.實(shí)體關(guān)系抽取.114
3.4.3.實(shí)體對(duì)齊.116
3.4.4.知識(shí)存儲(chǔ).117
3.4.5.知識(shí)推理技術(shù).118
3.4.6.知識(shí)圖譜問(wèn)答技術(shù).121
3.4.7.人機(jī)物知識(shí)圖譜故障/質(zhì)量診斷總體結(jié)構(gòu)123
參考文獻(xiàn)125
第4章.智能決策和控制技術(shù).127
4.1.智能制造中的智能控制技術(shù).128
4.1.1.數(shù)據(jù)智能采集技術(shù).128
4.1.2.全互聯(lián)網(wǎng)集成技術(shù).129
4.1.3.協(xié)同自動(dòng)化技術(shù).130
4.1.4.制造全信息化技術(shù).131
4.2.智能制造分析與決策.133
4.2.1.智能制造分析與決策概述.133
4.2.2.優(yōu)化對(duì)象及目標(biāo).133
4.2.3.車(chē)間運(yùn)行分析與決策常用模式.134
4.2.4.“關(guān)聯(lián)+預(yù)測(cè)+調(diào)控”車(chē)間運(yùn)行分析與
決策新模式.138
4.3.智能控制算法.143
4.3.1.機(jī)器學(xué)習(xí).143
4.3.2.迭代學(xué)習(xí).149
4.3.3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).156
4.3.4.模糊控制.160
4.3.5.智能優(yōu)化算法.163
4.4.智能制造執(zhí)行系統(tǒng).166
4.4.1.智能生產(chǎn).167
4.4.2.智能工廠.167
參考文獻(xiàn)171
第5章.智能工業(yè)裝備.177
5.1.金屬3D打印178
5.1.1.選區(qū)激光熔化技術(shù).179
5.1.2.其他類(lèi)型的金屬3D打印技術(shù)191
5.2.工業(yè)機(jī)器人.200
5.2.1.工業(yè)機(jī)器人的全球發(fā)展趨勢(shì).200
5.2.2.國(guó)產(chǎn)品牌工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展趨勢(shì).202
5.2.3.我國(guó)在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的政策引導(dǎo).204
5.2.4.基于人工智能技術(shù)的協(xié)作機(jī)器人新趨勢(shì)及創(chuàng)新
應(yīng)用案例.205
5.3.數(shù)控機(jī)床.216
5.3.1.引言.216
5.3.2.新一代智能機(jī)床.219
參考文獻(xiàn)227
第6章.智能物流.229
6.1.引言.230
6.2.工業(yè)物流自主移動(dòng)機(jī)器人.233
6.2.1.認(rèn)識(shí)AMR233
6.2.2.構(gòu)成及關(guān)鍵技術(shù).235
6.2.3.AMR路徑規(guī)劃與調(diào)度系統(tǒng)238
6.2.4.AMR應(yīng)用場(chǎng)景241
6.3.AGV系統(tǒng)單向?qū)б窂骄W(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法.245
6.3.1.單向?qū)б窂骄W(wǎng)絡(luò)建模.245
6.3.2.單向?qū)б窂骄W(wǎng)絡(luò)模型求解.250
6.4.基于優(yōu)化路徑的缸蓋柔性產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備布局.252
6.4.1.傳統(tǒng)設(shè)備布局建模.252
6.4.2.缸蓋柔性產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備布局基礎(chǔ)數(shù)據(jù)計(jì)算.254
6.4.3.缸蓋柔性產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備布局建模及約束條件.257
6.4.4.基于優(yōu)化路徑的產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備布局算法解算.259
6.5.基于優(yōu)化路徑的缸蓋柔性產(chǎn)線(xiàn)設(shè)備布局.266
6.5.1.基于單向?qū)б窂降亩郃GV協(xié)調(diào)控制問(wèn)題描述.266
6.5.2.基于單向?qū)б窂降亩郃GV協(xié)調(diào)控制策略.267
6.5.3.仿真與分析.242
參考文獻(xiàn)276
第7章.數(shù)字孿生及其在智能調(diào)度中的應(yīng)用.281
7.1.數(shù)字孿生技術(shù).282
7.1.1.數(shù)字孿生概述.283
7.1.2.多維多尺度的數(shù)字孿生模型構(gòu)建技術(shù).290
7.1.3.數(shù)字孿生在智能車(chē)間中的應(yīng)用案例.305
7.1.4.數(shù)字孿生的發(fā)展趨勢(shì).311
7.2.智能調(diào)度技術(shù).313
7.2.1.智能調(diào)度概述.313
7.2.2.智能調(diào)度算法.320
7.2.3.數(shù)字孿生技術(shù)在智能調(diào)度中的應(yīng)用案例.329
7.2.4.智能調(diào)度的發(fā)展趨勢(shì).330
7.3.基于數(shù)字孿生模型的無(wú)人熱軋產(chǎn)線(xiàn)調(diào)度優(yōu)化方法.331
7.3.1.混合流水車(chē)間調(diào)度問(wèn)題研究現(xiàn)狀.331
7.3.2.基于熱軋產(chǎn)線(xiàn)數(shù)字孿生模型的混合流水車(chē)間動(dòng)態(tài)
調(diào)度模型描述.332
7.3.3.MOHFSP-DRP能耗評(píng)價(jià)方法.334
7.3.4.MOHFSP-DRP的多目標(biāo)整數(shù)規(guī)劃模型.335
7.3.5.提出求解MOHFSP-DRP的IMOWOA336
7.3.6.IMOWOA求解實(shí)際的MOHFSP-DRP模型341
7.4.基于數(shù)字孿生模型的無(wú)人熱水器內(nèi)膽焊接產(chǎn)線(xiàn)調(diào)度
優(yōu)化方法.344
7.4.1.基于數(shù)字孿生感知?jiǎng)討B(tài)事件的混合流水車(chē)間調(diào)度
問(wèn)題特征.345
7.4.2.求解實(shí)際的MOHFGSP-DE模型346
參考文獻(xiàn)350
第8章.智能產(chǎn)線(xiàn)重構(gòu).353
8.1.基于CPS制造組件的產(chǎn)線(xiàn)自主重構(gòu)方法.354
8.1.1.當(dāng)前產(chǎn)線(xiàn)制造系統(tǒng)現(xiàn)狀.354
8.1.2.復(fù)雜制造環(huán)境下無(wú)人產(chǎn)線(xiàn)特點(diǎn)分析.355
8.1.3.基于分形理論的無(wú)人產(chǎn)線(xiàn)自相似CPS制造
組件構(gòu)建.358
8.2. 基于群集協(xié)作的考慮實(shí)際約束的CPS制造組件自
組織分層聚集與動(dòng)態(tài)配置361
8.2.1.基于群集協(xié)作的C