一、面向航空企業(yè)制造單元的I_2DEF建模（論文文獻(xiàn)綜述）
付錦超[1]（2021）在《多品種晶圓重入加工的雙臂組合設(shè)備調(diào)度分析》文中研究指明半導(dǎo)體制造行業(yè)是社會(huì)信息化、數(shù)字化和智能化發(fā)展的基石。晶圓作為半導(dǎo)體制造的基礎(chǔ)元件,傳統(tǒng)大批量生產(chǎn)模式已無(wú)法滿足大尺寸晶圓加工要求。組合設(shè)備具備高效且可重構(gòu)的單晶圓加工環(huán)境,以應(yīng)對(duì)晶圓在加工過(guò)程中的苛刻約束條件。但是,晶圓尺寸不斷增加,加劇市場(chǎng)對(duì)多品種、小批量定制化產(chǎn)品的需求。而不同類(lèi)型的晶圓在組合設(shè)備生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行頻繁批量切換,使得設(shè)備調(diào)度控制與運(yùn)行更加困難,延長(zhǎng)系統(tǒng)生產(chǎn)周期,加劇生產(chǎn)成本。為了提高設(shè)備生產(chǎn)效率,降低產(chǎn)業(yè)投入,多品種晶圓加工的組合設(shè)備調(diào)度策略研究必將成為焦點(diǎn)。本文選取雙臂組合設(shè)備,研究了多品種晶圓流程模式相同、晶圓駐留時(shí)間約束、混合加工以及重入加工的調(diào)度問(wèn)題,主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）分析了相同流程模式下多品種晶圓重入加工的雙臂組合設(shè)備運(yùn)行過(guò)程。根據(jù)Petri網(wǎng)建模的基本定義以及性能特征,構(gòu)建了任意類(lèi)型晶圓i重入加工的雙臂組合設(shè)備面向資源Petri網(wǎng)（Resource-Oriented Petri Net,ROPN）模型?；谠撃Ｐ?提出了系統(tǒng)無(wú)死鎖控制規(guī)則,并通過(guò)分析晶圓加工的時(shí)間約束獲取系統(tǒng)活性。（2）基于改進(jìn)機(jī)械手交換策略,分析了系統(tǒng)局部與全局循環(huán)過(guò)程,得出了機(jī)械手作業(yè)時(shí)間與晶圓在PM內(nèi)逗留時(shí)間的關(guān)系。針對(duì)不同PM工作負(fù)載情形,分別提出了有效解析式獲取系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)調(diào)度的方案,并驗(yàn)證了相關(guān)調(diào)度情形定理的可行性與最優(yōu)性,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)最小晶圓周期調(diào)度;（3）為了直觀描述多品種晶圓重入加工的雙臂組合設(shè)備動(dòng)態(tài)運(yùn)行過(guò)程,建立相應(yīng)eM-Plant二維/三維仿真模型。通過(guò)內(nèi)嵌Sim Talk 2.0語(yǔ)言程序?qū)崟r(shí)控制機(jī)械手活動(dòng)與類(lèi)型晶圓加工,并實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)相關(guān)作業(yè)時(shí)間點(diǎn)。最后,通過(guò)分析晶圓在不同PM中的駐留時(shí)間以及系統(tǒng)生產(chǎn)節(jié)拍,驗(yàn)證了系統(tǒng)調(diào)度策略的有效性。（4）為了簡(jiǎn)化eM-Plant仿真模型數(shù)據(jù)交互,設(shè)計(jì)了Python調(diào)度架構(gòu)來(lái)確保相同流程模式下多品種晶圓重入加工的雙臂組合設(shè)備穩(wěn)態(tài)調(diào)度,并闡述了“算法-仿真”一體化擬態(tài)環(huán)境原理。以上研究表明,本文給出的調(diào)度方案、建立的eM-Plant仿真模型以及提出的Python數(shù)據(jù)交互理論,可適用于雙臂組合設(shè)備調(diào)度分析并豐富智能化仿真理論。
曹婷婷[2]（2021）在《中藥智能制造理論模型的構(gòu)建與應(yīng)用》文中認(rèn)為研究背景:（1）國(guó)際背景:中藥產(chǎn)業(yè)正處在以“智能制造”為主導(dǎo)的第四次工業(yè)革命國(guó)際大背景之下,“智能制造內(nèi)涵”隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步,科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展也在不斷演進(jìn)變化;大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、云計(jì)算等智能制造技術(shù)與制造業(yè)地深度融合與廣泛應(yīng)用推動(dòng)了智能制造發(fā)展;國(guó)內(nèi)外紛紛制定了一系列戰(zhàn)略計(jì)劃,積極推動(dòng)“智能制造”發(fā)展;無(wú)論從社會(huì)發(fā)展角度,技術(shù)發(fā)展角度,還是從國(guó)家戰(zhàn)略角度,“智能制造”已然成為各行各業(yè)占領(lǐng)未來(lái)市場(chǎng)的必由之路。（2）中藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展“智能制造”現(xiàn)狀:中藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展“智能制造”已勢(shì)不可擋;中藥智能制造范疇也將由簡(jiǎn)單的中藥生產(chǎn)過(guò)程智能化發(fā)展,延伸至中藥產(chǎn)品生產(chǎn)全生命周期的智能化轉(zhuǎn)型升級(jí);但目前對(duì)中藥智能制造理論尚缺乏系統(tǒng)而深入的研究,致使中藥企業(yè)缺乏科學(xué)的理論指導(dǎo),在盲目追求中藥智能制造發(fā)展中,出現(xiàn)了“中藥智能制造相關(guān)概念混淆”、“智能化發(fā)展方向偏差”、“發(fā)展路線模糊”等問(wèn)題,以至于中藥企業(yè)雖投入了大量的人力、物力、財(cái)力但企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)收效甚微。研究目的:本文通過(guò)中藥智能制造理論模型的構(gòu)建,以期為中藥企業(yè)發(fā)展智能制造提供一定的理論指導(dǎo),從而幫助企業(yè)正確理解中藥智能制造相關(guān)概念以及準(zhǔn)確把握中藥智能制造發(fā)展方向。通過(guò)對(duì)中藥智能制造理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的研究,一方面,可以為中藥煎藥機(jī)的智能化發(fā)展提供一個(gè)完整的“中藥智能煎藥系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案”,能夠?yàn)橹兴幃a(chǎn)業(yè)鏈信息化集成、智能化控制、遠(yuǎn)程管控的實(shí)現(xiàn),提供一個(gè)基礎(chǔ)系統(tǒng)即“中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)”;另一方面,旨在通過(guò)上述應(yīng)用研究,充分探索在中藥智能制造發(fā)展中,中藥智能制造理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的指導(dǎo)性和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,可以為中藥智能系統(tǒng)的構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和科學(xué)的理論指導(dǎo),降低智能系統(tǒng)構(gòu)建的復(fù)雜度,從而可以切實(shí)推動(dòng)中藥智能制造的發(fā)展。研究方法:理論模型是聯(lián)系科學(xué)理論與客觀事物的橋梁,是使科學(xué)研究和社會(huì)實(shí)踐具有可靠性的理論依據(jù)。因此,針對(duì)由于缺乏中藥智能制造理論研究而導(dǎo)致中藥企業(yè)發(fā)展智能制造過(guò)程中出現(xiàn)的一系列問(wèn)題,本文提出中藥智能制造理論模型,并將其應(yīng)用于指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的實(shí)踐中:（1）在“結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化、演進(jìn)化”的構(gòu)建準(zhǔn)則下,基于實(shí)體語(yǔ)法系統(tǒng),以物質(zhì)傳遞為規(guī)則,明確中藥智能制造相關(guān)概念,通過(guò)柔性化生產(chǎn)和智能化設(shè)備“兩化理念”結(jié)合,構(gòu)建中藥智能制造理論模型。（2）基于中藥智能制造理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的兩個(gè)應(yīng)用研究,即“中藥智能煎藥系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)”和“中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建”,探討在中藥智能制造發(fā)展中,中藥智能制造理論模型在智能系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)以及智能系統(tǒng)構(gòu)建中的指導(dǎo)性以及應(yīng)用價(jià)值。研究結(jié)果:（1）本文成功構(gòu)建了中藥智能制造理論模型,在該理論模型構(gòu)建過(guò)程中,定義了中藥智能制造相關(guān)概念,并將之與易混淆概念進(jìn)行了辨析;在實(shí)體語(yǔ)法系統(tǒng)理論框架的前提下,以物質(zhì)傳遞為規(guī)則,“兩化”概念相結(jié)合,構(gòu)建了一個(gè)具有“柔性化生產(chǎn)、個(gè)性化定制、網(wǎng)絡(luò)化傳輸”等智能化特征的智能制造范式,可通過(guò)一個(gè)四元組Q=（V,F,P,S）進(jìn)行表示,并進(jìn)一步給出了中藥智能制造理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的應(yīng)用流程和技術(shù)選擇原則;（2）基于中藥智能制造理論模型的指導(dǎo),成功設(shè)計(jì)了具有“遠(yuǎn)程監(jiān)管、個(gè)性化煎煮、柔性化調(diào)度”等智能化特征的智能煎藥系統(tǒng);給出了中藥智能煎藥系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)方案,主要包括中藥智能煎藥系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)圖、技術(shù)實(shí)現(xiàn)路線圖和工作流程圖;（3）基于中藥智能制造理論模型的指導(dǎo)和現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用,成功構(gòu)建了中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng),以服務(wù)用戶為本設(shè)計(jì)了擁有“用戶管理”、“傳感器管理”、“數(shù)據(jù)處理”和“應(yīng)用設(shè)備控制”等功能的智能服務(wù)系統(tǒng);在中藥智能制造理論模型指導(dǎo)下,構(gòu)建了中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)流邏輯框架;基于此,設(shè)計(jì)了中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)建方案,即中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)圖和技術(shù)實(shí)現(xiàn)路線圖;并進(jìn)一步通過(guò)技術(shù)選擇原則和技術(shù)的應(yīng)用,設(shè)計(jì)了中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)中的硬件設(shè)備板和軟件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)建和應(yīng)用功能檢測(cè)。研究結(jié)論:本文通過(guò)中藥智能制造理論模型的成功構(gòu)建與應(yīng)用,為中藥智能制造的發(fā)展提供了一定的理論指導(dǎo)。一方面,在中藥智能制造理論模型構(gòu)建過(guò)程中。通過(guò)對(duì)中藥智能制造相關(guān)概念的定義和與易混淆概念的辨析,為中藥企業(yè)正確理解和準(zhǔn)確把握中藥智能制造發(fā)展提供了參考和依據(jù)。中藥智能制造理論模型“柔性化、網(wǎng)絡(luò)化、個(gè)性化”的智能化理念,為該理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)的構(gòu)建提供了先進(jìn)的設(shè)計(jì)思想。進(jìn)一步地,通過(guò)對(duì)中藥智能制造理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的應(yīng)用流程和技術(shù)選擇原則研究,為該理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)的構(gòu)建提供保障。另一方面,在探討中藥智能制造理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的應(yīng)用中,基于中藥智能制造理論模型,設(shè)計(jì)了完整的中藥智能煎藥系統(tǒng)方案,為中藥煎藥機(jī)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)提供可能,并證實(shí)了中藥智能制造理論模型在指導(dǎo)智能系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)中的實(shí)踐性。通過(guò)中藥智能制造理論模型的指導(dǎo)和科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用構(gòu)建了中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng),為中藥產(chǎn)業(yè)智能化、現(xiàn)代化發(fā)展提供了基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)系統(tǒng),該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈中各環(huán)節(jié)的信息集成、資源統(tǒng)籌規(guī)劃、綜合管理。進(jìn)一步證實(shí)了,在中藥智能制造發(fā)展中,該理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建的可行性和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,可以切實(shí)有效地推動(dòng)中藥智能制造的發(fā)展。
殷士勇[3]（2020）在《環(huán)錠紡紗信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)研究》文中研究表明環(huán)錠紡紗是最主要的紗線生產(chǎn)方式,生產(chǎn)的紗線強(qiáng)力好、條干均勻度高和適紡產(chǎn)品范圍廣。目前國(guó)內(nèi)環(huán)錠紡紗錠數(shù)已超過(guò)1.37億錠,約占全球環(huán)錠紡紗總錠數(shù)的2/3,是具有國(guó)際化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)。近年來(lái)環(huán)錠紡紗生產(chǎn)招工難,少人化/無(wú)人化生產(chǎn)模式需求迫切;紡紗市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈,提升高質(zhì)量、高可靠性紗線生產(chǎn)能力是競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)。環(huán)錠紡紗工藝還難以做到全流程連續(xù)生產(chǎn),其生產(chǎn)設(shè)備品種多樣、通信接口復(fù)雜,面向少人化/無(wú)人化的互聯(lián)互通困難。高速、連續(xù)的環(huán)錠紡紗生產(chǎn)中需要及時(shí)處理各種任務(wù),以降低次品率和浪費(fèi)和滿足任務(wù)處理的高實(shí)時(shí)性要求。環(huán)錠紡紗工藝流程長(zhǎng),紗線質(zhì)量受環(huán)境、工藝、原料等多因素影響,質(zhì)量一致性控制難。信息物理系統(tǒng)（Cyber Physical System,CPS）是智能制造的核心,然而針對(duì)動(dòng)態(tài)、高速、連續(xù)和批量制造的環(huán)錠紡紗生產(chǎn),目前還沒(méi)有相關(guān)理論、技術(shù)和應(yīng)用方法的研究。本文率先提出基于信息物理系統(tǒng)的環(huán)錠紡紗生產(chǎn)體系,從系統(tǒng)架構(gòu)到環(huán)錠紡紗信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)（Cyber physical Production System,CPPS）核心要素,研究了關(guān)鍵工藝參數(shù)與控制指令傳輸、實(shí)時(shí)任務(wù)的計(jì)算與處理以及紗線質(zhì)量控制等技術(shù),并在實(shí)踐中展開(kāi)應(yīng)用。論文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新體現(xiàn)在以下四方面:（1）針對(duì)環(huán)錠紡紗工藝流程長(zhǎng)、纖維形態(tài)變化大、生產(chǎn)連續(xù)性與離散性混合,生產(chǎn)過(guò)程中數(shù)據(jù)流和控制流的關(guān)系多樣復(fù)雜等問(wèn)題,論文系統(tǒng)地研究了環(huán)錠紡紗CPPS系統(tǒng)構(gòu)架,提出基于“纖維流-數(shù)據(jù)流-控制流”融合的環(huán)錠紡紗CPPS模型,并給出其形式化定義描述?；谀Ｐ偷南到y(tǒng)工程（MBSE）方法,研究環(huán)錠紡紗CPPS的系統(tǒng)建模,采用Sys ML建立了環(huán)錠紡紗物理生產(chǎn)系統(tǒng)需求圖、用例圖、面向纖維流的作業(yè)序列圖、數(shù)據(jù)流的狀態(tài)機(jī)圖和控制流的時(shí)序活動(dòng)圖等。（2）針對(duì)環(huán)錠紡紗無(wú)人化/少人化生產(chǎn)的工廠管控以及關(guān)鍵工藝參數(shù)和控制指令傳輸?shù)目尚判詥?wèn)題,論文率先提出了基于區(qū)塊鏈的環(huán)錠紡紗關(guān)鍵工藝參數(shù)和控制指令的可信傳輸方法。研究了環(huán)錠紡紗CPPS互聯(lián)互通體系,提出了基于OPC UA的紡紗設(shè)備信息模型,建立了關(guān)鍵工藝參數(shù)與控制指令的云-邊傳輸模型。設(shè)計(jì)了邊緣節(jié)點(diǎn)內(nèi)和邊緣節(jié)點(diǎn)間關(guān)鍵工藝參數(shù)與控制指令的傳輸模型,研究了關(guān)鍵工藝參數(shù)與控制指令的區(qū)塊鏈構(gòu)建方法,提出了基于時(shí)效性獎(jiǎng)勵(lì)的委任權(quán)益證明共識(shí)機(jī)制,提高了成功投票率。（3）針對(duì)環(huán)錠紡紗高速生產(chǎn)中任務(wù)需要實(shí)時(shí)性處理的問(wèn)題,論文提出了基于邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)任務(wù)處理方法。基于環(huán)錠紡紗生產(chǎn)特點(diǎn),建立了1-1模式與N-1模式混合的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署模型,研究了邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同機(jī)制。分別研究了單個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與全部邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)任務(wù)處理模型,并設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)任務(wù)處理的算法,有效降低了任務(wù)處理的延遲率。（4）針對(duì)環(huán)錠紡紗中紗線質(zhì)量的影響因素多、耦合關(guān)系復(fù)雜、紗線質(zhì)量波動(dòng)隨機(jī)性問(wèn)題,論文提出了基于Actor-Critic深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的紗線質(zhì)量控制方法。根據(jù)環(huán)錠紡紗質(zhì)量控制現(xiàn)狀,從單工序、前序約束的相鄰工序間和全局工序三個(gè)控制策略,分別建立了基于質(zhì)量損失函數(shù)的紗線質(zhì)量控制Actor-Critic深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,包括單工序獨(dú)立控制模型、前序工序約束的嵌套控制模型以及全局工序的共享控制模型,有效提高了紗線質(zhì)量的一致性。最后,論文展開(kāi)了全面的環(huán)錠紡紗生產(chǎn)試驗(yàn)研究,設(shè)計(jì)了生產(chǎn)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方案,分別驗(yàn)證和分析了關(guān)鍵工藝參數(shù)和控制指令的可信傳輸方法、實(shí)時(shí)任務(wù)的處理方法和紗線質(zhì)量控制策略。結(jié)果表明:論文所提方法對(duì)解決環(huán)錠紡紗生產(chǎn)中的具體問(wèn)題有良好的效果。
王譯晨[4]（2020）在《面向制造單元的數(shù)字孿生體建模與管控技術(shù)研究》文中研究表明隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的加快和國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的加劇,以個(gè)性化為主要特征的市場(chǎng)需求要求企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)具備更高的柔性,同時(shí)以新型信息通訊技術(shù)為核心的信息物理融合系統(tǒng)（Cyber Physical System,CPS）賦能制造資源更多的分散化增強(qiáng)型智能特性,實(shí)現(xiàn)了制造資源的解耦,降低了生產(chǎn)系統(tǒng)的剛性,而制造單元作為CPS環(huán)境下生產(chǎn)系統(tǒng)的最小粒度單元,研究其建模與管控問(wèn)題對(duì)于提高CPS環(huán)境下生產(chǎn)系統(tǒng)的柔性以及支撐生產(chǎn)系統(tǒng)功能的實(shí)現(xiàn)具有重要的意義。數(shù)字孿生作為實(shí)現(xiàn)信息與物理融合的一種有效手段和新型技術(shù),由于其所具有的仿真與虛實(shí)映射特性,不僅能夠?yàn)橹圃靻卧芸叵到y(tǒng)的開(kāi)發(fā)和驗(yàn)證提供虛擬的硬件測(cè)試環(huán)境,而且能夠?yàn)樯a(chǎn)系統(tǒng)的離線仿真與實(shí)時(shí)運(yùn)行管控提供一種新的模式。因此,本文針對(duì)個(gè)性定制化市場(chǎng)需求對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)柔性所提出的更高要求,在結(jié)合CPS賦能生產(chǎn)系統(tǒng)更高的柔性以及其他功能與特性的基礎(chǔ)上,以CPS環(huán)境下的離散制造單元為研究對(duì)象,以制造單元的建模與管控問(wèn)題為研究切入點(diǎn),基于數(shù)字孿生所特有的虛實(shí)映射與仿真等特性,圍繞數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的制造單元建模與管控技術(shù)展開(kāi)研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）在對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行學(xué)習(xí)與綜述的基礎(chǔ)上,結(jié)合CPS與數(shù)字孿生的功能特性,定義基于數(shù)字孿生的制造單元內(nèi)涵、特征、功能以及資源組成,并構(gòu)建其管控架構(gòu),設(shè)計(jì)其運(yùn)行機(jī)制,為后續(xù)的研究?jī)?nèi)容提供整體支撐。（2）依據(jù)數(shù)字孿生體的建模規(guī)范,圍繞制造單元的運(yùn)行與管控場(chǎng)景需求,在運(yùn)用相關(guān)本體、混合Petri網(wǎng)等建模理論與方法的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究制造單元的資源結(jié)構(gòu)與管控行為等數(shù)字孿生體單視圖模型的構(gòu)建方法,進(jìn)而在集成制造單元幾何與物理模型的基礎(chǔ)上,提出基于數(shù)字孿生的制造單元多視圖管控場(chǎng)景集成建模方法,并在定義多視圖模型協(xié)同機(jī)制的基礎(chǔ)上,最終完成制造單元數(shù)字孿生體模型的構(gòu)建,為數(shù)字孿生體驅(qū)動(dòng)的制造單元管控技術(shù)的研究提供模型支撐。（3）依據(jù)制造單元管控的不同時(shí)效性需求,結(jié)合數(shù)字孿生體的虛實(shí)同步與離線仿真特性,在設(shè)計(jì)制造單元整體管控指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,基于制造單元數(shù)字孿生體模型,分別從可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控與生產(chǎn)異常診斷兩個(gè)方面的管控需求展開(kāi)研究。其中,圍繞可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控目標(biāo),在研究數(shù)字孿生制造單元的資源標(biāo)識(shí)與采集、虛實(shí)映射與通訊等關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上,通過(guò)構(gòu)建數(shù)字孿生制造單元的可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控模型,從而支撐制造單元的實(shí)時(shí)監(jiān)控需求,進(jìn)而凸顯數(shù)字孿生的虛實(shí)同步特性;其次,圍繞異常診斷需求與管控重點(diǎn),重點(diǎn)圍繞設(shè)備管控,在構(gòu)建制造單元故障樹(shù)及異常診斷專(zhuān)家知識(shí)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,研究基于知識(shí)推理的數(shù)字孿生制造單元生產(chǎn)異常診斷與反饋控制方法,凸顯數(shù)字孿生的離線仿真特性。（4）結(jié)合上述研究成果,在完成開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證環(huán)境搭建的基礎(chǔ)上,分別從系統(tǒng)運(yùn)行流程設(shè)計(jì)、數(shù)字孿生體模型構(gòu)建、管控場(chǎng)景集成開(kāi)發(fā)、仿真等環(huán)節(jié)進(jìn)行原型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證。通過(guò)上述研究,能夠證明數(shù)字孿生在改變CPS環(huán)境下制造單元的管控方式、提高制造單元管控能力方面的合理性與有效性,希望本文所提出方法能夠?yàn)閿?shù)字孿生在制造單元的管控以及生產(chǎn)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究提供研究案例與參考依據(jù)。
徐金輝[5]（2020）在《面向柔性制造單元生產(chǎn)排程優(yōu)化研究及應(yīng)用》文中研究說(shuō)明智能制造是我國(guó)乃至全世界發(fā)展現(xiàn)代工業(yè)的落腳點(diǎn),是提升制造型企業(yè)制造水平的“利器”。而柔性制造單元憑借其高度柔性化、自動(dòng)化、生產(chǎn)能力強(qiáng)等特點(diǎn),被廣泛地應(yīng)用到解決多品種、小批量的生產(chǎn)模式中,逐漸成為建設(shè)智能工廠的不可或缺的部分。對(duì)于柔性制造單元而言,高效的排程方案是提高車(chē)間生產(chǎn)效率、提高客戶對(duì)產(chǎn)品滿意度的關(guān)鍵所在,也是實(shí)現(xiàn)智能制造的基礎(chǔ)。本文就國(guó)內(nèi)某企業(yè)的一個(gè)柔性制造單元的生產(chǎn)排程問(wèn)題進(jìn)行研究,通過(guò)分析該制造單元的特點(diǎn),構(gòu)建了考慮加工過(guò)程中運(yùn)輸機(jī)器人在各加工設(shè)備之間的運(yùn)輸及空載時(shí)間且能處理常見(jiàn)的動(dòng)態(tài)事件的生產(chǎn)排程模型,并設(shè)計(jì)了一種混合優(yōu)化算法來(lái)求解該模型。然后將設(shè)計(jì)的排程方案應(yīng)用到企業(yè)的制造執(zhí)行系統(tǒng)中,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)“智能排程”,提高生產(chǎn)效率。在混合優(yōu)化算法設(shè)計(jì)中,以遺傳算法為主體框架,在算法的初始化過(guò)程中加入爬山算法特征,對(duì)一半的種群進(jìn)行“爬山操作”,以提高初始解的質(zhì)量;提出了一種“貪婪精英”與輪盤(pán)賭相結(jié)合的選擇方法,以增大優(yōu)良基因被遺傳的概率,便于種群朝著更優(yōu)的方向進(jìn)化;在交叉操作時(shí),融入粒子群算法的思想,對(duì)機(jī)器選擇部分染色體采用一種由當(dāng)前種群最優(yōu)個(gè)體指導(dǎo)交叉的方法來(lái)改進(jìn)交叉算子,以擴(kuò)大算法的搜索能力。最后,通過(guò)柔性作業(yè)車(chē)間基準(zhǔn)算例并結(jié)合文章中給出的運(yùn)輸機(jī)器人在各加工設(shè)備之間的移動(dòng)時(shí)間表驗(yàn)證了優(yōu)化算法的有效性。
董成林[6]（2020）在《一種新型五自由度混聯(lián)機(jī)器人的參數(shù)化建模與集成設(shè)計(jì)方法研究》文中提出本文密切結(jié)合我國(guó)高端裝備制造中對(duì)大型構(gòu)件現(xiàn)場(chǎng)加工的重大需求,系統(tǒng)研究了一種高性能五自由度混聯(lián)加工機(jī)器人的構(gòu)型創(chuàng)新、參數(shù)化建模與性能評(píng)價(jià),以及基于綜合性能驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)理論與方法,并開(kāi)展了與這些研究?jī)?nèi)容相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作。全文取得了以下創(chuàng)新性成果:（1）構(gòu)型綜合、優(yōu)選與機(jī)構(gòu)創(chuàng)新從分析平面運(yùn)動(dòng)鏈的共面約束入手,提出一種綜合一類(lèi)過(guò)約束1T2R（T——平動(dòng),R——轉(zhuǎn)動(dòng)）并聯(lián)機(jī)構(gòu)構(gòu)型的新方法,具有可視性好、簡(jiǎn)單直觀,易于工程技術(shù)人員掌握等優(yōu)點(diǎn)。提出了按照末端位姿能力恰當(dāng)性、支鏈結(jié)構(gòu)力學(xué)合理性、裝備可重構(gòu)性等遴選適合制成加工機(jī)器人模塊的選型準(zhǔn)則。根據(jù)上述構(gòu)型綜合方法和選型準(zhǔn)則,創(chuàng)造性地發(fā)明了一種新型五自由度混聯(lián)機(jī)器人——Tri Mule,具有模塊化程度高、可重構(gòu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),可用于搭建形式多樣的機(jī)器人化作業(yè)單元與制造系統(tǒng),應(yīng)用前景廣闊。（2）參數(shù)化建模與性能評(píng)價(jià)將旋量理論與結(jié)構(gòu)力學(xué)有機(jī)結(jié)合,提出了一套Tri Mule機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)、剛體動(dòng)力學(xué)、靜剛度及彈性動(dòng)力學(xué)參數(shù)化建模方法,所建模型具有列式簡(jiǎn)潔且力學(xué)意義清晰的優(yōu)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)加工用機(jī)器人的多種性能需求,利用矩陣奇異值理論和模態(tài)分析理論,建立了一套評(píng)價(jià)1T2R機(jī)構(gòu)與整機(jī)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并借助響應(yīng)面分析全面清晰地揭示出關(guān)鍵參數(shù)對(duì)系統(tǒng)局部和全域性能的影響規(guī)律,進(jìn)而為指導(dǎo)Tri Mule機(jī)器人整機(jī)系統(tǒng)的集成設(shè)計(jì)提供了重要的理論依據(jù)。（3）基于綜合性能驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)理論與方法提出了主參數(shù)驅(qū)動(dòng)、層次化和局部性能替代等設(shè)計(jì)策略,為降低Tri Mule機(jī)器人系統(tǒng)的設(shè)計(jì)復(fù)雜度和提高設(shè)計(jì)效率提供了一套行之有效的設(shè)計(jì)思路。在此基礎(chǔ)上,采用主參數(shù)驅(qū)動(dòng)的關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)、子系統(tǒng)靜剛度匹配與CAD-CAE信息交互等設(shè)計(jì)思想和設(shè)計(jì)手段,提出了一種兼顧工作空間/機(jī)構(gòu)體積比、加減速能力和靜動(dòng)態(tài)特性等多種性能的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,形成了一套集機(jī)械結(jié)構(gòu)方案設(shè)計(jì)、關(guān)鍵參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)、綜合性能快速預(yù)估與驅(qū)動(dòng)器參數(shù)選型于一體的Tri Mule機(jī)器人數(shù)字樣機(jī)設(shè)計(jì)體系和設(shè)計(jì)流程,進(jìn)而為工程樣機(jī)的開(kāi)發(fā)奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。利用本文提出的設(shè)計(jì)理論與方法,成功研制出Tri Mule-600機(jī)器人工程樣機(jī)。實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果表明,該機(jī)器人任務(wù)空間/機(jī)構(gòu)體積比達(dá)到2.7;末端參考點(diǎn)最大線速度和線加速度達(dá)到60 m/min和1G;末端參考點(diǎn)切向最小靜剛度與整機(jī)系統(tǒng)一階固有頻率在任務(wù)空間80%內(nèi)優(yōu)于2.1 Nμm和24 Hz。所開(kāi)發(fā)的工程樣機(jī)綜合性能優(yōu)良,已在鋁合金薄壁結(jié)構(gòu)件鏡像銑削、鋁合金/復(fù)材/鈦合金疊層構(gòu)件螺旋銑孔等應(yīng)用中得到了驗(yàn)證。本文研究成果對(duì)豐富和發(fā)展混聯(lián)機(jī)器人的設(shè)計(jì)理論與方法,促進(jìn)我國(guó)高性能機(jī)器人化加工裝備的自主創(chuàng)新和工程應(yīng)用具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
宋鎧鈺[7]（2020）在《基于信息互聯(lián)的數(shù)字化車(chē)間智能化關(guān)鍵技術(shù)研究》文中研究指明隨著網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,智能化、網(wǎng)絡(luò)化和綠色化已漸漸成為制造業(yè)發(fā)展的重要方向,數(shù)字化車(chē)間也逐漸從數(shù)字化向智能化轉(zhuǎn)變,為智能制造做準(zhǔn)備,因此數(shù)字化車(chē)間智能化技術(shù)也備受關(guān)注。本文以面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間為研究對(duì)象,對(duì)其智能化技術(shù)進(jìn)行了深入研究。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:（1）提出了面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間智能化技術(shù)體系架構(gòu)。為數(shù)字化車(chē)間向智能化車(chē)間轉(zhuǎn)變提供了新的研究思路與方向。智能技術(shù)特征、智能功能特征和智能網(wǎng)絡(luò)特征共同支撐起了該架構(gòu)。其中,智能技術(shù)特征用來(lái)描述數(shù)字化車(chē)間內(nèi)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備、生產(chǎn)管理和信息知識(shí)三個(gè)層面的智能化要素和水平,也是三個(gè)層面所具有的功能技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能化界定基礎(chǔ)。智能功能特征則給出了數(shù)字化車(chē)間內(nèi)生產(chǎn)制造及計(jì)劃管理等各層面所應(yīng)具有的智能化功能技術(shù)的整體架構(gòu)與描述。智能網(wǎng)絡(luò)特征主要描述了數(shù)字化車(chē)間為實(shí)現(xiàn)智能制造所應(yīng)具備的基本信息模型、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和信息共享機(jī)制。（2）針對(duì)存在于數(shù)字化車(chē)間生產(chǎn)制造中數(shù)字化控制設(shè)備及其與業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交換和共享中的問(wèn)題,基于分層建模的方法和面向服務(wù)的集成技術(shù),首次提出了一種面向智能制造數(shù)字化車(chē)間制造過(guò)程的信息互聯(lián)架構(gòu)。以數(shù)字化車(chē)間制造過(guò)程信息為對(duì)象,定義了基于XML（Extensible Markup Language）語(yǔ)言的工單定義格式（Worksheet Definition Format,簡(jiǎn)稱(chēng)WDF）和過(guò)程消息格式（Process Message Format,簡(jiǎn)稱(chēng)PMF）。構(gòu)建WDF信息組織結(jié)構(gòu),將數(shù)字化車(chē)間生產(chǎn)制造及計(jì)劃管理等各層面數(shù)據(jù)信息按照合理的邏輯組織關(guān)系統(tǒng)一描述在WDF文件中,以實(shí)現(xiàn)信息的高效傳遞和共享?；赪DF資源驅(qū)動(dòng)機(jī)制可實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)節(jié)拍平穩(wěn)控制。同時(shí),通過(guò)WDF信息互聯(lián)模型可解決不同廠商設(shè)備異構(gòu)和平臺(tái)差異性問(wèn)題,做到真正意義上的開(kāi)放式互聯(lián)共享機(jī)制。（3）創(chuàng)新性的設(shè)計(jì)了一種基于復(fù)雜工藝路徑規(guī)劃模型的智能調(diào)度方法。目前數(shù)字化車(chē)間為實(shí)現(xiàn)柔性化作業(yè)管理而采用的智能調(diào)度技術(shù),往往都是在依據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)確定的固定的工藝路徑及工序設(shè)定的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,會(huì)導(dǎo)致車(chē)間內(nèi)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備沒(méi)有被充分利用,生產(chǎn)效率有再被提高的可能性。因此,基于有向無(wú)環(huán)圖的理論提出了一種針對(duì)復(fù)雜工藝的工藝路徑規(guī)劃模型,即PR-AOV網(wǎng)和PP-AOE網(wǎng)。PR-AOV網(wǎng)對(duì)復(fù)雜工藝進(jìn)行拓?fù)渑判驅(qū)ふ页鏊锌赡艿墓に嚶窂?再通過(guò)PP-AOE網(wǎng)計(jì)算出這些工藝路徑的關(guān)鍵路徑。將該模型與人工智能算法（如遺傳算法）結(jié)合,實(shí)現(xiàn)柔性作業(yè)車(chē)間內(nèi)的準(zhǔn)靜態(tài)智能調(diào)度和動(dòng)態(tài)智能調(diào)度。此方法為實(shí)際生產(chǎn)中具有復(fù)雜工藝的智能調(diào)度提供了全新的思路和方法。（4）首次提出了通過(guò)主軸電流雜波成分識(shí)別復(fù)雜工況銑刀磨損狀態(tài)的研究思想。目前針對(duì)刀具磨損監(jiān)測(cè)的研究方法眾多,其中主軸電流監(jiān)測(cè)方法由于不影響到機(jī)床的正常加工而被廣泛采用,但目前方法很難適用于復(fù)雜工況下的刀具磨損監(jiān)測(cè),限制了其在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中的應(yīng)用。針對(duì)主軸電流受切削工藝參數(shù)影響無(wú)法適應(yīng)復(fù)雜工況條件下刀具磨損監(jiān)測(cè)的問(wèn)題,本論文開(kāi)創(chuàng)性的提出了一種基于主軸電流雜波和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜工況下刀具磨損監(jiān)測(cè)方法。通過(guò)剔除電流信號(hào)中反映切削參數(shù)變化的相關(guān)信息,保留與刀具磨損狀態(tài)相關(guān)性強(qiáng)的雜波成分,并基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)一種Le Net-WSRMC網(wǎng)絡(luò),自適應(yīng)地挖掘主軸電流雜波中蘊(yùn)含的刀具磨損狀態(tài)特征,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。（5）基于上述理論和方法研究,圍繞面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間信息互聯(lián)架構(gòu)及其智能功能搭建了仿真驗(yàn)證平臺(tái),基于客戶機(jī)/服務(wù)器（C/S）模式完成兩種數(shù)字化車(chē)間網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中MES層和SCADA監(jiān)控層應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā),構(gòu)建了數(shù)字化制造車(chē)間MES層、SCADA層和設(shè)備層三層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。并在該信息互聯(lián)架構(gòu)軟件環(huán)境下對(duì)本文提出的信息交互機(jī)制、WDF模型、PMF模型,WDF信息組織架構(gòu)及基于復(fù)雜工藝路徑規(guī)劃模型的智能調(diào)度方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。最后,將本文提出的面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間信息互聯(lián)模型及信息共享機(jī)制在北京北一機(jī)床有限公司數(shù)字化制造車(chē)間進(jìn)行了應(yīng)用驗(yàn)證通過(guò)仿真平臺(tái)與現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證,證明了本文的研究成果的可行性、適用性及有效性。
孫愷廷[8]（2020）在《基于數(shù)字孿生的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)研究》文中提出為滿足制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)日益增長(zhǎng)的需求,針對(duì)傳統(tǒng)二維表單、組態(tài)軟件和視頻監(jiān)控等方式存在的透明度低、實(shí)時(shí)性差、監(jiān)控方式單一,以及目前基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)存在的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)門(mén)檻高、開(kāi)發(fā)效率低、系統(tǒng)可移植性差等問(wèn)題,本文結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、三維實(shí)時(shí)仿真技術(shù)、數(shù)據(jù)交互技術(shù)等,設(shè)計(jì)了一種基于數(shù)字孿生、以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)作為數(shù)據(jù)總線、能實(shí)時(shí)展示車(chē)間生產(chǎn)過(guò)程的三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)。本文首先在詳細(xì)分析三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)需求的基礎(chǔ)上,參考數(shù)字孿生理論模型,結(jié)合虛擬監(jiān)控實(shí)際需求,提出面向制造過(guò)程的基于數(shù)字孿生的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)六維模型,并對(duì)六個(gè)維度的含義進(jìn)行闡述。其次,針對(duì)由于車(chē)間現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備協(xié)議不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)采集方法多樣導(dǎo)致車(chē)間數(shù)據(jù)采集困難的現(xiàn)狀,提出基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的車(chē)間數(shù)據(jù)采集方案,并對(duì)該方案中涉及到的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究。之后,對(duì)虛擬場(chǎng)景的構(gòu)建和三維實(shí)時(shí)映射方法就行了研究。最后,以個(gè)性化印章生產(chǎn)車(chē)間為應(yīng)用對(duì)象,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了個(gè)性化印章生產(chǎn)車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)主要功能的實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)介紹。
劉坤華[9]（2019）在《云制造模式下機(jī)械產(chǎn)品的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選方法研究》文中研究說(shuō)明云制造模式是在“制造即服務(wù)”理念上,基于云計(jì)算思想發(fā)展起來(lái)的新型制造模式。服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選是云制造模式研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,也是難點(diǎn)問(wèn)題。目前的技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)云制造模式下服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選功能,但不能實(shí)現(xiàn)智能的、高效的服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選。因此,研究云制造模式下智能的、高效的服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選方法,開(kāi)發(fā)云制造模式下智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選系統(tǒng),具有重要的理論研究和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文研究了云制造模式下面向全生命周期的服務(wù)類(lèi)型,提出了各服務(wù)類(lèi)型的服務(wù)分解原理和組合方法、智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)方案和服務(wù)優(yōu)選指標(biāo),云制造模式下以機(jī)械產(chǎn)品圖像和服務(wù)類(lèi)型為輸入、面向多服務(wù)優(yōu)選指標(biāo)、前k個(gè)最優(yōu)的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選架構(gòu),從原理上解決了目前研究中以關(guān)鍵字為輸入導(dǎo)致的智能化水平不足和效率低下等問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)方案里的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)面向機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)的服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法進(jìn)行了研究?；诰植慷的Ｊ剑↙ocal binary patterns:LBP）,提出了一種面向機(jī)械產(chǎn)品圖像的注意力圖（P LBP）和其增強(qiáng)層（PNet）,融合P Net和VggNet-16,提出了面向機(jī)械產(chǎn)品圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)（PVggNet）?；谛拚€性單元（Rectified linear unit:ReLU）的正半軸不存在梯度消失和雙曲正切函數(shù)（Hyperbolic tangent:tanh）的負(fù)半軸可以減輕神經(jīng)元死亡現(xiàn)象,提出了一個(gè)高效的激活函數(shù):基于tanh函數(shù)的修正線性單元（ThLU）。采集機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)集時(shí),提出從多個(gè)光線強(qiáng)度、多個(gè)拍攝角度和不同大小、不同形狀的遮擋3方面進(jìn)行拍照。通過(guò)以上采集措施收集機(jī)械產(chǎn)品圖像、網(wǎng)上下載圖像和從視頻中截取圖像3種途徑,收集了軸承、螺柱、齒輪、彈簧、滾輪、采煤機(jī)、刮板機(jī)、皮帶機(jī)、掘進(jìn)機(jī)和液壓支架10類(lèi)機(jī)械產(chǎn)品圖像,生成了機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)集,對(duì)機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)集進(jìn)行了預(yù)處理和質(zhì)量評(píng)估?；赑VggNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和ThLU激活函數(shù),訓(xùn)練得到了面向機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)集的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型）,其測(cè)試正確率為95.38%,測(cè)試損失為 0.1839。為實(shí)現(xiàn)服務(wù)組合方案前k個(gè)最值優(yōu)選,以?xún)?yōu)選前k個(gè)最小/大服務(wù)時(shí)間（服務(wù)費(fèi)用、制造能力和綜合能力）的服務(wù)組合方案為目標(biāo),建立了設(shè)計(jì)服務(wù)組合方案、生產(chǎn)服務(wù)組合方案、產(chǎn)品服務(wù)組合方案和產(chǎn)品方案的目標(biāo)函數(shù)和數(shù)學(xué)模型。通過(guò)對(duì)建立的數(shù)學(xué)模型分析,獲知:云制造模式下前k個(gè)最優(yōu)的服務(wù)優(yōu)選問(wèn)題為前k條最短/長(zhǎng)路徑的組合優(yōu)選問(wèn)題。為高效求解此問(wèn)題,提出了將服務(wù)組合過(guò)程有向圖表示的方法和將服務(wù)組合方案的有向圖轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)有向圖的方法、次短路徑定理和路徑擴(kuò)展方法,基于Dijkstra算法、次短路徑定理和路徑擴(kuò)展方法,提出了云制造模式下前k條最短路徑算法（kDijkstra算法）、云制造模式下前k條最長(zhǎng)路徑算法和云制造模式下前k條最短/長(zhǎng)路徑算法,高效地解決了云制造模式下前k個(gè)最優(yōu)的服務(wù)優(yōu)選問(wèn)題。設(shè)計(jì)了云制造模式下機(jī)械產(chǎn)品智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選系統(tǒng)的重要組成部分（系統(tǒng)需求、系統(tǒng)流程、系統(tǒng)架構(gòu)、云平臺(tái)、數(shù)據(jù)庫(kù)和iOS客戶端）,開(kāi)發(fā)了云制造模式下機(jī)械產(chǎn)品的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了以機(jī)械產(chǎn)品圖像和服務(wù)類(lèi)型為輸入,面向多個(gè)服務(wù)優(yōu)選指標(biāo)的服務(wù)優(yōu)選。
舒蕭[10]（2019）在《云制造環(huán)境下競(jìng)爭(zhēng)資源優(yōu)化配置及動(dòng)態(tài)調(diào)整方法研究》文中認(rèn)為云制造繼承了“按需制造、服務(wù)制造”的理念,兼顧了“分散資源集中共享”和“集中資源分散服務(wù)”的思想,服務(wù)模式不僅包括“一對(duì)多”、“多對(duì)一”,更強(qiáng)調(diào)了“多對(duì)多”的形式。但在以往云制造資源優(yōu)化配置研究中,缺少對(duì)多個(gè)服務(wù)需求者同時(shí)需求一個(gè)或多個(gè)服務(wù)而產(chǎn)生利益沖突（“多對(duì)多”服務(wù)形式）的研究。同時(shí),對(duì)于資源優(yōu)化配置過(guò)程中的動(dòng)態(tài)擾動(dòng)考慮較少,使得整個(gè)云制造柔性低。以上的研究?jī)?nèi)容對(duì)于云制造的落地具有重大意義,因此,本文針對(duì)云制造環(huán)境下競(jìng)爭(zhēng)資源優(yōu)化配置及動(dòng)態(tài)擾動(dòng)調(diào)整展開(kāi)研究。首先對(duì)云制造的資源優(yōu)化配置問(wèn)題進(jìn)行概述,分析了目前云制造資源優(yōu)化配置問(wèn)題的典型特點(diǎn)。以制造資源與制造任務(wù)的信息化模型為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)制造任務(wù)的合理分解。并對(duì)制造需求與制造能力的匹配過(guò)程進(jìn)行重點(diǎn)研究,實(shí)現(xiàn)單個(gè)制造子任務(wù)對(duì)應(yīng)的制造資源的初選、精選及終選過(guò)程。然后,提出面向多任務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)制造資源優(yōu)化配置模型,引入非合作博弈的思想,將服務(wù)需求方作為博弈參與者,以每個(gè)任務(wù)的制造執(zhí)行路徑作為博弈策略,以時(shí)間、合格率、成本和可靠性組成的綜合服務(wù)水平作為博弈支付函數(shù),建立一種多任務(wù)資源優(yōu)化配置的博弈決策數(shù)學(xué)模型。采用純策略納什均衡算法對(duì)該模型進(jìn)行求解,算例論證結(jié)果表明該模型的有效性、可行性。其次,以云制造服務(wù)過(guò)程中動(dòng)態(tài)擾動(dòng)為研究切入點(diǎn),對(duì)云制造全生命周期的動(dòng)態(tài)擾動(dòng)進(jìn)行監(jiān)控、識(shí)別及調(diào)整。建立云制造服務(wù)過(guò)程中的動(dòng)態(tài)調(diào)整框架,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)服務(wù)動(dòng)態(tài)監(jiān)控及感知,利用對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵信息的識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)的分類(lèi),并對(duì)不同的動(dòng)態(tài)擾動(dòng)給出調(diào)整策略,提高云制造服務(wù)全生命周期的柔性。最后,介紹作者開(kāi)發(fā)的基于UCML的云制造平臺(tái),在以前研究開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)上,本文對(duì)服務(wù)匹配模塊及動(dòng)態(tài)擾動(dòng)調(diào)整模塊進(jìn)行了重點(diǎn)開(kāi)發(fā)。
二、面向航空企業(yè)制造單元的I_2DEF建模（論文開(kāi)題報(bào)告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡(jiǎn)單簡(jiǎn)介論文所研究問(wèn)題的基本概念和背景，再而簡(jiǎn)單明了地指出論文所要研究解決的具體問(wèn)題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點(diǎn)或解決方法。
寫(xiě)法范例：
本文主要提出一款精簡(jiǎn)64位RISC處理器存儲(chǔ)管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計(jì)過(guò)程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個(gè)分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲(chǔ)器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁(yè)面大小,采用多級(jí)分層頁(yè)表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級(jí)頁(yè)表轉(zhuǎn)換過(guò)程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對(duì)象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對(duì)象從而得到有關(guān)信息。
實(shí)驗(yàn)法：通過(guò)主支變革、控制研究對(duì)象來(lái)發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過(guò)調(diào)查文獻(xiàn)來(lái)獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實(shí)證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要提出設(shè)計(jì)。
定性分析法：對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個(gè)方法需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過(guò)具體的數(shù)字，使人們對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對(duì)某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會(huì)科學(xué)用來(lái)分析社會(huì)現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個(gè)方面的影響。
模擬法：通過(guò)創(chuàng)設(shè)一個(gè)與原型相似的模型來(lái)間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、面向航空企業(yè)制造單元的I_2DEF建模（論文提綱范文）
（1）多品種晶圓重入加工的雙臂組合設(shè)備調(diào)度分析（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及研究意義 |
| 1.1.1 課題研究背景 |
| 1.1.2 課題研究意義 |
| 1.2 組合設(shè)備調(diào)度研究概述 |
| 1.2.1 組合設(shè)備 |
| 1.2.2 組合設(shè)備建模與分析 |
| 1.2.3 組合設(shè)備調(diào)度與控制現(xiàn)狀 |
| 1.2.4 相關(guān)調(diào)度問(wèn)題研究 |
| 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容與文章框架 |
| 1.3.1 課題來(lái)源 |
| 1.3.2 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.3 文章框架 |
| 1.4 本章小結(jié) |
| 第二章 系統(tǒng)Petri網(wǎng)建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 PN概述 |
| 2.2.1 PN的基本概念 |
| 2.2.2 PN的性能特性 |
| 2.2.3 PN在自動(dòng)化制造系統(tǒng)的應(yīng)用 |
| 2.3 多品種晶圓重入加工過(guò)程分析 |
| 2.4 系統(tǒng)PN建模 |
| 2.4.1 生產(chǎn)過(guò)程建模 |
| 2.4.2 活動(dòng)時(shí)間分析 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 多品種晶圓重入加工的雙臂組合設(shè)備穩(wěn)態(tài)調(diào)度分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系統(tǒng)周期調(diào)度策略 |
| 3.3 加工時(shí)間特性 |
| 3.4 調(diào)度情形分析 |
| 3.4.1 PM負(fù)載均衡 |
| 3.4.2 PM負(fù)載失衡 |
| 3.5 穩(wěn)態(tài)調(diào)度求解 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第四章 基于eM-Plant的多品種晶圓重入加工仿真模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 離散事件系統(tǒng)概述 |
| 4.2.1 離散事件系統(tǒng) |
| 4.2.2 離散事件系統(tǒng)建模與仿真 |
| 4.3 系統(tǒng)仿真平臺(tái)eM-Plant |
| 4.4 系統(tǒng)二維仿真模型設(shè)計(jì) |
| 4.4.1 模型框架 |
| 4.4.2 事件觸發(fā)與機(jī)械手控制原理 |
| 4.4.3 模型數(shù)據(jù)輸入與初始化 |
| 4.4.4 仿真結(jié)果分析 |
| 4.5 三維模型設(shè)計(jì) |
| 4.6 仿真實(shí)例 |
| 4.7 本章小結(jié) |
| 第五章 基于Python的擬態(tài)平臺(tái)設(shè)計(jì) |
| 5.1 引言 |
| 5.2 程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言Python |
| 5.3 系統(tǒng)Python調(diào)度架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 5.3.1 初始化模塊 |
| 5.3.2 機(jī)械手等待時(shí)間求解模塊 |
| 5.3.3 主模塊 |
| 5.4 算法-仿真擬態(tài)環(huán)境原理 |
| 5.4.1 eM-Plant仿真模型改進(jìn) |
| 5.4.2 數(shù)據(jù)交互設(shè)計(jì) |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 致謝 |
| 攻讀學(xué)位期間參研項(xiàng)目與主要研究成果 |
（2）中藥智能制造理論模型的構(gòu)建與應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 縮略詞表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 智能制造國(guó)際大背景 |
| 1.1.1 工業(yè)革命發(fā)展歷程研究 |
| 1.1.2 智能制造內(nèi)涵演進(jìn) |
| 1.1.3 智能制造關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用 |
| 1.1.4 國(guó)內(nèi)外智能制造發(fā)展戰(zhàn)略 |
| 1.2 中藥智能制造發(fā)展研究 |
| 1.2.1 中藥產(chǎn)業(yè)“智能制造”發(fā)展的必然性 |
| 1.2.2 中藥“智能制造”范疇 |
| 1.2.3 中藥“智能制造”意義 |
| 1.2.4 中藥“智能制造”發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 1.3 本文研究思路與意義 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究意義 |
| 第二章 基于實(shí)體語(yǔ)法系統(tǒng)構(gòu)建中藥智能制造理論模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 中藥智能制造理論模型構(gòu)建準(zhǔn)則和組成內(nèi)容研究 |
| 2.2.1 中藥智能制造理論模型構(gòu)建準(zhǔn)則設(shè)計(jì) |
| 2.2.2 中藥智能制造理論模型組成內(nèi)容確定 |
| 2.3 理論基礎(chǔ)—實(shí)體語(yǔ)法系統(tǒng) |
| 2.4 中藥智能制造理論模型基本概念和概念辨析的研究 |
| 2.4.1 中藥智能制造理論模型相關(guān)概念定義 |
| 2.4.2 中藥智能制造理論模型相關(guān)概念辨析 |
| 2.5 中藥智能制造理論模型的構(gòu)建 |
| 2.6 中藥智能制造理論模型指導(dǎo)智能系統(tǒng)構(gòu)建核心思想研究 |
| 2.7 中藥智能制造理論模型應(yīng)用流程研究 |
| 2.8 關(guān)鍵技術(shù)選擇原則 |
| 2.9 總結(jié)與討論 |
| 2.9.1 討論 |
| 2.9.2 小結(jié) |
| 第三章 基于中藥智能制造理論模型指導(dǎo)中藥智能煎藥系統(tǒng)方案設(shè)計(jì) |
| 3.1 引言 |
| 3.2 影響中藥湯劑質(zhì)量關(guān)鍵因素研究 |
| 3.3 用戶需求分析與智能煎藥系統(tǒng)性能設(shè)計(jì) |
| 3.3.1 用戶需求分析 |
| 3.3.2 中藥智能煎藥系統(tǒng)性能設(shè)計(jì) |
| 3.4 中藥智能煎藥系統(tǒng)構(gòu)建方案設(shè)計(jì) |
| 3.4.1 中藥智能煎藥系統(tǒng)理論框架設(shè)計(jì) |
| 3.4.2 中藥智能煎藥系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖設(shè)計(jì) |
| 3.4.3 中藥智能煎藥系統(tǒng)技術(shù)路線圖設(shè)計(jì) |
| 3.4.4 中藥智能煎藥系統(tǒng)工作流程圖研究 |
| 3.5 總結(jié)與討論 |
| 3.5.1 討論 |
| 3.5.2 小結(jié) |
| 第四章 基于中藥智能制造理論模型中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì) |
| 4.1 引言 |
| 4.2 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)需求分析與解決方案提出 |
| 4.2.1 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建背景 |
| 4.2.2 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)需求分析 |
| 4.2.3 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)解決方案的提出 |
| 4.3 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建可行性分析 |
| 4.4 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)整體概念的研究 |
| 4.5 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)前期準(zhǔn)備工作的研究 |
| 4.5.1 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)服務(wù)人群 |
| 4.5.2 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建目標(biāo)確定 |
| 4.5.3 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建原則設(shè)計(jì) |
| 4.5.4 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)服務(wù)端平臺(tái)功能設(shè)計(jì) |
| 4.6 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)構(gòu)建方案設(shè)計(jì) |
| 4.6.1 基于中藥智能制造理論模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)流邏輯框架 |
| 4.6.2 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖設(shè)計(jì) |
| 4.6.3 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)技術(shù)路線圖設(shè)計(jì) |
| 4.7 小結(jié) |
| 第五章 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案實(shí)現(xiàn) |
| 5.1 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)硬件設(shè)備原理圖設(shè)計(jì) |
| 5.1.1 嵌入式系統(tǒng)硬件設(shè)備原理圖設(shè)計(jì) |
| 5.1.2 傳感器板開(kāi)發(fā) |
| 5.1.3 應(yīng)用設(shè)備板開(kāi)發(fā) |
| 5.2 服務(wù)端平臺(tái)搭建與系統(tǒng)配置 |
| 5.2.1 中藥基礎(chǔ)智能服務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) |
| 5.2.2 平臺(tái)頁(yè)面搭建 |
| 5.3 服務(wù)端平臺(tái)運(yùn)行 |
| 5.4 小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 研究結(jié)論 |
| 6.2 創(chuàng)新點(diǎn) |
| 6.3 研究中存在的問(wèn)題與不足 |
| 6.4 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 致謝 |
| 在學(xué)期間主要研究成果 |
（3）環(huán)錠紡紗信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題來(lái)源與目的 |
| 1.2 課題背景與問(wèn)題提出 |
| 1.2.1 課題背景及意義 |
| 1.2.2 工程問(wèn)題提出 |
| 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 CPS發(fā)展與概念 |
| 1.3.2 CPS架構(gòu)與建模方法 |
| 1.3.3 CPS安全 |
| 1.3.4 實(shí)時(shí)任務(wù)處理 |
| 1.3.5 紗線質(zhì)量控制 |
| 1.3.6 擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題 |
| 1.4 研究體系架構(gòu) |
| 1.4.1 論文研究目標(biāo) |
| 1.4.2 論文研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4.3 論文組織結(jié)構(gòu) |
| 第二章 環(huán)錠紡紗CPPS建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 環(huán)錠紡紗CPPS的定義 |
| 2.3 纖維流-數(shù)據(jù)流-控制流定義與描述 |
| 2.3.1 纖維流定義 |
| 2.3.2 數(shù)據(jù)流定義 |
| 2.3.3 控制流定義 |
| 2.4 基于Sys ML的環(huán)錠紡紗CPPS建模 |
| 2.4.1 系統(tǒng)需求與用例建模 |
| 2.4.2 纖維流-數(shù)據(jù)流-控制流融合建模 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 環(huán)錠紡紗CPPS關(guān)鍵工藝參數(shù)與控制指令的可信傳輸 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 環(huán)錠紡紗CPPS互聯(lián)互通與傳輸模型 |
| 3.2.1 互聯(lián)互通體系 |
| 3.2.2 設(shè)備信息建模 |
| 3.2.3 云-邊傳輸模型 |
| 3.3 關(guān)鍵工藝參數(shù)和控制指令可信傳輸方法 |
| 3.3.1 關(guān)鍵工藝參數(shù)和控制指令區(qū)塊鏈構(gòu)建 |
| 3.3.2 基于時(shí)效性獎(jiǎng)勵(lì)的DPoS共識(shí)機(jī)制 |
| 3.3.3 基于區(qū)塊鏈的可信傳輸方法 |
| 3.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 環(huán)錠紡紗CPPS的實(shí)時(shí)任務(wù)處理方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 環(huán)錠紡紗CPPS的實(shí)時(shí)任務(wù)模型 |
| 4.2.1 實(shí)時(shí)任務(wù)類(lèi)型 |
| 4.2.2 實(shí)時(shí)任務(wù)模型 |
| 4.3 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)模型 |
| 4.3.1 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)服務(wù)內(nèi)核框架 |
| 4.3.2 邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署模型和協(xié)作機(jī)制 |
| 4.4 基于邊緣計(jì)算的實(shí)時(shí)任務(wù)處理 |
| 4.4.1 面向單個(gè)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)任務(wù)處理建模 |
| 4.4.2 面向全部邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的實(shí)時(shí)任務(wù)處理建模 |
| 4.4.3 算法設(shè)計(jì) |
| 4.5 仿真實(shí)驗(yàn)與分析 |
| 4.5.1 調(diào)度算法對(duì)實(shí)時(shí)任務(wù)處理的影響 |
| 4.5.2 任務(wù)數(shù)量對(duì)實(shí)時(shí)任務(wù)處理的影響 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第五章 環(huán)錠紡紗CPPS的紗線質(zhì)量控制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 環(huán)錠紡紗CPPS紗線質(zhì)量控制模型 |
| 5.2.1 質(zhì)量損失函數(shù)定義 |
| 5.2.2 基于質(zhì)量損失函數(shù)的紗線質(zhì)量控制模型 |
| 5.3 基于Actor-Critic學(xué)習(xí)的紗線質(zhì)量控制方法 |
| 5.3.1 問(wèn)題定義 |
| 5.3.2 獨(dú)立工序的單獨(dú)控制模型 |
| 5.3.3 工序約束的嵌套控制模型 |
| 5.3.4 全局工序的共享控制模型 |
| 5.3.5 仿真實(shí)驗(yàn)與分析 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第六章 環(huán)錠紡紗CPPS生產(chǎn)試驗(yàn)研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 生產(chǎn)試驗(yàn)平臺(tái)設(shè)計(jì) |
| 6.3 試驗(yàn)結(jié)果與分析 |
| 6.3.1 可信傳輸 |
| 6.3.2 實(shí)時(shí)任務(wù)處理 |
| 6.3.3 紗線質(zhì)量控制 |
| 6.4 試驗(yàn)總結(jié) |
| 第七章 總結(jié)與展望 |
| 7.1 論文工作總結(jié) |
| 7.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn) |
| 7.3 研究工作展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀博士學(xué)位期間的研究成果 |
| 致謝 |
（4）面向制造單元的數(shù)字孿生體建模與管控技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 致謝 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 緒論 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 單元化生產(chǎn)模式的產(chǎn)生與發(fā)展趨勢(shì) |
| 1.2.2 生產(chǎn)運(yùn)行管控研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì) |
| 1.2.3 數(shù)字孿生在生產(chǎn)系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用 |
| 1.3 研究目的與意義 |
| 1.4 課題主要來(lái)源 |
| 1.5 課題的主要研究?jī)?nèi)容及整體架構(gòu) |
| 2 基于數(shù)字孿生的制造單元及管控策略 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 DT-MCell概述 |
| 2.2.1 DT-MCell內(nèi)涵與特征 |
| 2.2.2 DT-MCell 組成與功能 |
| 2.3 DT-MCell管控策略 |
| 2.3.1 DT-MCell管控架構(gòu) |
| 2.3.2 DT-MCell運(yùn)行機(jī)制 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 3 制造單元數(shù)字孿生體建模方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制造單元數(shù)字孿生體建模流程 |
| 3.3 基于語(yǔ)義本體的DT-MCell資源結(jié)構(gòu)建模 |
| 3.3.1 DT-MCell制造資源形式化表達(dá) |
| 3.3.2 DT-MCell語(yǔ)義本體模型 |
| 3.3.3 DT-MCell數(shù)據(jù)本體模型 |
| 3.4 基于混合建模方法的DT-MCell管控行為建模 |
| 3.4.1 混合建模方法概述 |
| 3.4.2 混合模型定義與形式化表達(dá) |
| 3.4.3 DT-MCell管控行為的混合建模 |
| 3.5 DT-MCell多視圖管控場(chǎng)景集成建模方法與協(xié)同機(jī)制 |
| 3.5.1 DT-MCell多視圖管控場(chǎng)景集成建模方法 |
| 3.5.2 DT-MCell多視圖模型協(xié)同機(jī)制 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 4 數(shù)字孿生體驅(qū)動(dòng)的制造單元管控技術(shù) |
| 4.1 引言 |
| 4.2 數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的制造單元管控指標(biāo)體系設(shè)計(jì) |
| 4.2.1 基于公理化設(shè)計(jì)的管控指標(biāo)體系設(shè)計(jì) |
| 4.2.2 DT-MCell管控?cái)?shù)據(jù)模型 |
| 4.3 基于虛實(shí)同步技術(shù)的可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控 |
| 4.3.1 DT-MCell物理資源標(biāo)識(shí)和采集技術(shù) |
| 4.3.2 DT-MCell虛實(shí)映射和通訊技術(shù) |
| 4.3.3 DT-MCell可視化實(shí)時(shí)監(jiān)控模型 |
| 4.4 基于知識(shí)推理的DT-MCell生產(chǎn)異常診斷方法 |
| 4.4.1 DT-MCell生產(chǎn)異常分析及其故障樹(shù)構(gòu)建 |
| 4.4.2 DT-MCell生產(chǎn)異常專(zhuān)家知識(shí)系統(tǒng)構(gòu)建 |
| 4.4.3 基于推理機(jī)的生產(chǎn)異常診斷及反饋控制方法 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 5 DT-MCell原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證環(huán)境概述 |
| 5.2.1 開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證環(huán)境搭建 |
| 5.2.2 硬件架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 5.3 原型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與驗(yàn)證 |
| 5.3.1 系統(tǒng)運(yùn)行流程設(shè)計(jì) |
| 5.3.2 孿生體模型構(gòu)建 |
| 5.3.3 管控系統(tǒng)集成開(kāi)發(fā) |
| 5.3.4 仿真與驗(yàn)證 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 6 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果 |
| 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
（5）面向柔性制造單元生產(chǎn)排程優(yōu)化研究及應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 課題的背景及意義 |
| 1.1.1 課題的背景 |
| 1.1.2 研究的意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究綜述 |
| 1.2.1 生產(chǎn)排程優(yōu)化問(wèn)題研究綜述 |
| 1.2.2 柔性制造單元排程問(wèn)題研究綜述 |
| 1.3 課題的研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu) |
| 1.3.1 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排 |
| 1.4 本章小結(jié) |
| 第2章 柔性制造單元生產(chǎn)排程關(guān)鍵理論概述 |
| 2.1 柔性制造單元生產(chǎn)排程相關(guān)理論 |
| 2.1.1 柔性制造單元概述 |
| 2.1.2 柔性制造單元排程問(wèn)題描述 |
| 2.1.3 柔性制造單元生產(chǎn)排程評(píng)價(jià)指標(biāo) |
| 2.2 排程系統(tǒng)理論基礎(chǔ) |
| 2.2.1 MES基本理論 |
| 2.2.2 MES環(huán)境下的生產(chǎn)排程服務(wù)概述 |
| 2.3 遺傳算法概述 |
| 2.3.1 遺傳算法理論基礎(chǔ) |
| 2.3.2 遺傳算法基本特點(diǎn) |
| 2.4 爬山算法概述 |
| 2.4.1 爬山算法基本理論 |
| 2.4.2 爬山算法基本特點(diǎn) |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 靜態(tài)環(huán)境下柔性制造單元生產(chǎn)排程問(wèn)題研究 |
| 3.1 柔性制造單元排程問(wèn)題模型定義 |
| 3.2 求解柔性制造單元排程問(wèn)題優(yōu)化算法設(shè)計(jì) |
| 3.2.1 編碼與解碼 |
| 3.2.2 適應(yīng)度值設(shè)定 |
| 3.2.3 種群的初始化 |
| 3.2.4 選擇操作 |
| 3.2.5 交叉操作 |
| 3.2.6 變異操作 |
| 3.3 混合遺傳算法求解流程 |
| 3.4 算法性能測(cè)試 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 動(dòng)態(tài)環(huán)境下柔性制造單元的排程問(wèn)題研究 |
| 4.1 生產(chǎn)車(chē)間動(dòng)態(tài)排程問(wèn)題分析 |
| 4.1.1 生產(chǎn)車(chē)間動(dòng)態(tài)排程問(wèn)題描述 |
| 4.1.2 車(chē)間動(dòng)態(tài)事件分類(lèi) |
| 4.2 柔性制造單元?jiǎng)討B(tài)排程策略 |
| 4.2.1 柔性制造單元?jiǎng)討B(tài)排程關(guān)鍵技術(shù) |
| 4.2.2 動(dòng)態(tài)排程觸發(fā)機(jī)理 |
| 4.3 柔性制造單元?jiǎng)討B(tài)排程框架 |
| 4.4 混合遺傳算法求解柔性制造單元生產(chǎn)動(dòng)態(tài)排程問(wèn)題 |
| 4.4.1 機(jī)器故障/修復(fù)處理 |
| 4.4.2 緊急訂單處理 |
| 4.4.3 動(dòng)態(tài)排程仿真 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 MES下柔性制造單元生產(chǎn)排程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) |
| 5.1 MES下柔性制造單元生產(chǎn)排程模塊需求分析 |
| 5.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)概要 |
| 5.2.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)架構(gòu)與環(huán)境 |
| 5.2.2 柔性制造單元總體通訊結(jié)構(gòu) |
| 5.3 排程模塊詳細(xì)設(shè)計(jì) |
| 5.3.1 排程模塊數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)流程 |
| 5.3.2 排程模塊數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) |
| 5.4 排程服務(wù)具體實(shí)現(xiàn) |
| 5.4.1 訂單信息管理 |
| 5.4.2 工藝信息管理 |
| 5.4.3 設(shè)備信息管理 |
| 5.4.4 計(jì)劃與排程信息管理 |
| 5.4.5 動(dòng)態(tài)事件處理 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀學(xué)位期間的研究成果 |
（6）一種新型五自由度混聯(lián)機(jī)器人的參數(shù)化建模與集成設(shè)計(jì)方法研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注釋表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及研究意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 并聯(lián)機(jī)構(gòu)的構(gòu)型綜合 |
| 1.2.2 運(yùn)動(dòng)學(xué)建模與性能評(píng)價(jià) |
| 1.2.3 剛體動(dòng)力學(xué)建模與性能評(píng)價(jià) |
| 1.2.4 靜剛度建模與性能評(píng)價(jià) |
| 1.2.5 彈性動(dòng)力學(xué)建模與動(dòng)態(tài)特性評(píng)價(jià) |
| 1.2.6 設(shè)計(jì)理論與方法 |
| 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容 |
| 第二章 過(guò)約束1T2R機(jī)構(gòu)構(gòu)型綜合與TriMule機(jī)器人概念設(shè)計(jì) |
| 2.1 引言 |
| 2.2 過(guò)約束1T2R并聯(lián)機(jī)構(gòu)的構(gòu)型綜合 |
| 2.2.1 構(gòu)型綜合策略 |
| 2.2.2 含恰約束從動(dòng)支鏈的構(gòu)型綜合 |
| 2.2.3 不含恰約束從動(dòng)支鏈的構(gòu)型綜合 |
| 2.3 拓?fù)錁?gòu)型的篩選準(zhǔn)則 |
| 2.3.1 準(zhǔn)則一:位姿能力匹配的恰當(dāng)性 |
| 2.3.2 準(zhǔn)則二:支鏈結(jié)構(gòu)的力學(xué)合理性 |
| 2.3.3 準(zhǔn)則三:機(jī)器人模塊的可重構(gòu)性 |
| 2.3.4 準(zhǔn)則四:位置正逆解析解的簡(jiǎn)易性 |
| 2.4 五自由度混聯(lián)機(jī)器人的概念設(shè)計(jì) |
| 2.5 小結(jié) |
| 第三章 運(yùn)動(dòng)學(xué)建模與分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 坐標(biāo)系建立 |
| 3.3 位置分析 |
| 3.3.1 位置逆解模型 |
| 3.3.2 位置正解模型 |
| 3.4 工作空間分析 |
| 3.4.1 可達(dá)空間解析 |
| 3.4.2 任務(wù)空間解析 |
| 3.4.3 任務(wù)空間/機(jī)構(gòu)體積比的定義 |
| 3.5 運(yùn)動(dòng)傳遞特性分析 |
| 3.5.1 運(yùn)動(dòng)傳遞模型 |
| 3.5.2 切向與法向運(yùn)動(dòng)傳遞特性的定義 |
| 3.5.3 切向運(yùn)動(dòng)傳遞特性的各向同性條件 |
| 3.6 關(guān)鍵參數(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)性能的影響規(guī)律 |
| 3.7 小結(jié) |
| 第四章 剛體動(dòng)力學(xué)建模與分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 剛體動(dòng)力學(xué)建模 |
| 4.2.1 速度建模 |
| 4.2.2 加速度建模 |
| 4.2.3 剛體動(dòng)力學(xué)模型 |
| 4.3 1T2R機(jī)構(gòu)的加減速特性分析 |
| 4.3.1 簡(jiǎn)化的剛體動(dòng)力學(xué)模型 |
| 4.3.2 切向與法向加減速特性的定義 |
| 4.3.3 關(guān)鍵參數(shù)對(duì)加減速特性的影響規(guī)律 |
| 4.4 小結(jié) |
| 第五章 靜剛度建模與分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 整機(jī)靜剛度建模 |
| 5.2.1 1T2R機(jī)構(gòu)剛度建模 |
| 5.2.1.1 受力分析與公共約束力系分解 |
| 5.2.1.2 笛卡爾剛度矩陣與界面剛度矩陣間的關(guān)系 |
| 5.2.1.3 界面剛度矩陣與元件剛度矩陣間的關(guān)系 |
| 5.2.1.4 笛卡爾剛度矩陣與元件剛度矩陣間的關(guān)系 |
| 5.2.2 A/C擺角頭與整機(jī)剛度建模 |
| 5.3 1T2R機(jī)構(gòu)的柔度特性分析 |
| 5.3.1 驅(qū)動(dòng)與約束柔度矩陣的構(gòu)造 |
| 5.3.2 柔度特性的定義 |
| 5.3.3 參考位形下的柔度特性解析 |
| 5.3.4 參考位形下切向柔度的各向同性條件 |
| 5.3.5 關(guān)鍵參數(shù)對(duì)柔度特性的影響規(guī)律 |
| 5.4 小結(jié) |
| 第六章 彈性動(dòng)力學(xué)建模與分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 彈性動(dòng)力學(xué)建模 |
| 6.2.1 1T2R機(jī)構(gòu)彈性動(dòng)力學(xué)建模 |
| 6.2.1.1 空間支鏈的動(dòng)能和彈性勢(shì)能 |
| 6.2.1.2 平面混聯(lián)運(yùn)動(dòng)鏈的動(dòng)能和彈性勢(shì)能 |
| 6.2.2 A/C擺角頭的動(dòng)能和彈性勢(shì)能 |
| 6.2.3 整機(jī)彈性動(dòng)力學(xué)模型 |
| 6.3 基于簡(jiǎn)化模型的動(dòng)態(tài)特性分析 |
| 6.3.1 彈性動(dòng)力學(xué)模型的簡(jiǎn)化 |
| 6.3.2 關(guān)鍵參數(shù)對(duì)低階動(dòng)態(tài)特性的影響規(guī)律 |
| 6.4 小結(jié) |
| 第七章 TriMule機(jī)器人的設(shè)計(jì)理論與方法 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 設(shè)計(jì)目標(biāo)與設(shè)計(jì)策略 |
| 7.3 A/C擺角頭的設(shè)計(jì) |
| 7.3.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案簡(jiǎn)介 |
| 7.3.2 基于綜合性能驅(qū)動(dòng)的主參數(shù)設(shè)計(jì)方法 |
| 7.3.2.1 減速器剛度配置準(zhǔn)則 |
| 7.3.2.2 減速器/伺服電機(jī)選型 |
| 7.3.3 設(shè)計(jì)實(shí)例 |
| 7.4 1T2R機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì) |
| 7.4.1 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案簡(jiǎn)介 |
| 7.4.2 基于綜合性能驅(qū)動(dòng)的主參數(shù)設(shè)計(jì)方法 |
| 7.4.2.1 主參數(shù)的定義 |
| 7.4.2.2 主參數(shù)與性能評(píng)價(jià)指標(biāo)的響應(yīng)面分析匯總 |
| 7.4.2.3 主參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法與步驟 |
| 7.4.2.4 伺服電機(jī)選型 |
| 7.5 整機(jī)性能快速預(yù)估流程與步驟 |
| 7.6 工程實(shí)例 |
| 7.6.1 設(shè)計(jì)結(jié)果與綜合性能預(yù)估 |
| 7.6.2 綜合性能實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 7.6.2.1 位姿能力實(shí)驗(yàn) |
| 7.6.2.2 加減速能力實(shí)驗(yàn) |
| 7.6.2.3 實(shí)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析 |
| 7.7 小結(jié) |
| 第八章 總結(jié)與展望 |
| 8.1 全文總結(jié) |
| 8.2 本文創(chuàng)新點(diǎn) |
| 8.3 工作展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 A 1T2R機(jī)構(gòu)的參考位形與尺度參數(shù) |
| 附錄 B 響應(yīng)面模型 |
| 發(fā)表論文和參加科研情況說(shuō)明 |
| 致謝 |
（7）基于信息互聯(lián)的數(shù)字化車(chē)間智能化關(guān)鍵技術(shù)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 數(shù)字化車(chē)間是制造業(yè)向著智能化發(fā)展的基礎(chǔ) |
| 1.1.2 制造過(guò)程信息的互聯(lián)互通是制造車(chē)間智能化的關(guān)鍵 |
| 1.1.3 信息模型是互聯(lián)互通的基礎(chǔ) |
| 1.1.4 制造車(chē)間智能化技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能制造的核心技術(shù) |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 數(shù)字化車(chē)間智能化技術(shù)及應(yīng)用研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 數(shù)字化車(chē)間信息模型研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 信息集成研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.4 數(shù)字化車(chē)間智能調(diào)度研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.5 數(shù)字化車(chē)間智能監(jiān)控研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.6 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析 |
| 1.3 課題來(lái)源及主要主要研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.1 課題來(lái)源 |
| 1.3.2 課題的主要研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4 論文研究?jī)?nèi)容的總體框架 |
| 第2章 面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間智能化技術(shù)體系架構(gòu)研究 |
| 2.1 面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間的智能化技術(shù)體系架構(gòu) |
| 2.1.1 智能技術(shù)特征 |
| 2.1.2 智能功能特征 |
| 2.1.3 智能網(wǎng)絡(luò)特征 |
| 2.2 面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu) |
| 2.3 面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間信息交互機(jī)制 |
| 2.3.1 工單定義格式 |
| 2.3.2 過(guò)程消息格式 |
| 2.3.3 解析器 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 面向智能制造的數(shù)字化車(chē)間信息模型研究 |
| 3.1 面向智能制造數(shù)字化車(chē)間制造過(guò)程信息互聯(lián)架構(gòu) |
| 3.2 工單定義格式(WDF) |
| 3.2.1 功能模型 |
| 3.2.2 資源模型 |
| 3.3 WDF信息組織結(jié)構(gòu) |
| 3.3.1 縱向嵌套規(guī)則 |
| 3.3.2 橫向鏈接規(guī)則 |
| 3.4 資源驅(qū)動(dòng)機(jī)制 |
| 3.5 WDF的生命周期 |
| 3.6 過(guò)程消息格式(PMF) |
| 3.6.1 消息族 |
| 3.6.2 信息交互模式 |
| 3.6.3 消息傳遞級(jí)別 |
| 3.7 本章小結(jié) |
| 第4章 基于復(fù)雜工藝路徑規(guī)劃的數(shù)字化車(chē)間智能調(diào)度研究 |
| 4.1 高級(jí)計(jì)劃與排程(APS)概述 |
| 4.1.1 APS的構(gòu)成 |
| 4.1.2 APS的定位 |
| 4.2 數(shù)字化車(chē)間調(diào)度問(wèn)題研究 |
| 4.2.1 傳統(tǒng)作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題描述 |
| 4.2.2 柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題描述 |
| 4.3 工藝路徑規(guī)劃模型 |
| 4.3.1 PR-AOV網(wǎng)絡(luò) |
| 4.3.2 PP-AOE網(wǎng)絡(luò) |
| 4.4 基于工藝路徑規(guī)劃模型的多目標(biāo)柔性作業(yè)車(chē)間調(diào)度方法 |
| 4.5 數(shù)字化作業(yè)車(chē)間的準(zhǔn)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)調(diào)度 |
| 4.5.1 準(zhǔn)靜態(tài)調(diào)度 |
| 4.5.2 動(dòng)態(tài)調(diào)度 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 基于主軸電流雜波的刀具磨損狀態(tài)智能識(shí)別研究 |
| 5.1 主軸電流雜波映射刀具磨損機(jī)理 |
| 5.1.1 銑削力與刀具磨損關(guān)系 |
| 5.1.2 主軸電流與銑削力關(guān)系 |
| 5.2 銑刀磨損狀態(tài)的智能識(shí)別方法 |
| 5.3 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 |
| 5.3.1 輸入層 |
| 5.3.2 卷積層 |
| 5.3.3 池化層 |
| 5.3.4 全連接層 |
| 5.3.5 輸出層 |
| 5.3.6 損失函數(shù) |
| 5.3.7 反向傳播算法 |
| 5.4 試驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 5.4.1 實(shí)驗(yàn)裝置 |
| 5.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集 |
| 5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果討論與分析 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第6章 驗(yàn)證與分析 |
| 6.1 現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證 |
| 6.1.1 企業(yè)概述 |
| 6.1.2 企業(yè)數(shù)字化車(chē)間信息互聯(lián)存在的問(wèn)題分析 |
| 6.1.3 驗(yàn)證現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境 |
| 6.1.4 驗(yàn)證方案 |
| 6.1.5 驗(yàn)證步驟及過(guò)程 |
| 6.2 仿真平臺(tái)驗(yàn)證 |
| 6.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)及開(kāi)發(fā)工具的選擇 |
| 6.2.2 MES應(yīng)用程序 |
| 6.2.3 SCADA應(yīng)用程序 |
| 6.3 本章小結(jié) |
| 結(jié)論 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄A 常用數(shù)據(jù)類(lèi)型的描述和編碼 |
| 附錄B Function類(lèi)可能包含的屬性和元素 |
| 附錄C Resource類(lèi)可能包含的屬性和元素 |
| 附錄D PMF消息可能包含的屬性和元素 |
| 附錄E 典型零件的圖紙與工藝 |
| 攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
| 致謝 |
（8）基于數(shù)字孿生的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景與意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 數(shù)字孿生技術(shù) |
| 1.2.2 車(chē)間虛擬監(jiān)控技術(shù) |
| 1.3 主要工作內(nèi)容 |
| 1.3.1 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.2 論文體系結(jié)構(gòu) |
| 1.4 課題來(lái)源 |
| 2 基于數(shù)字孿生的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)理論 |
| 2.1 三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)需求分析 |
| 2.2 基于數(shù)字孿生的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)理論模型 |
| 2.2.1 數(shù)字孿生理論模型 |
| 2.2.2 車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)理論模型 |
| 2.3 車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 3 基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的車(chē)間數(shù)據(jù)采集技術(shù) |
| 3.1 車(chē)間數(shù)據(jù)分析 |
| 3.1.1 數(shù)據(jù)特點(diǎn) |
| 3.1.2 數(shù)據(jù)分類(lèi) |
| 3.1.3 車(chē)間數(shù)據(jù)采集現(xiàn)狀分析 |
| 3.2 基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)流 |
| 3.2.1 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)簡(jiǎn)介 |
| 3.2.2 車(chē)間數(shù)據(jù)流 |
| 3.3 數(shù)據(jù)采集關(guān)鍵技術(shù) |
| 3.3.1 基于RFID技術(shù)的物料識(shí)別與跟蹤 |
| 3.3.2 基于OPC協(xié)議的信息讀取 |
| 3.3.3 基于RPC框架的信息傳輸 |
| 3.3.4 基于JSON的文本數(shù)據(jù)傳輸 |
| 3.3.5 基于REST FUL架構(gòu)的數(shù)據(jù)交換技術(shù) |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 4 車(chē)間虛擬場(chǎng)景構(gòu)建 |
| 4.1 虛擬場(chǎng)景構(gòu)建流程 |
| 4.2 基于場(chǎng)景樹(shù)的幾何建模 |
| 4.3 虛擬場(chǎng)景構(gòu)建方法選擇 |
| 4.3.1 三維動(dòng)畫(huà)制作 |
| 4.3.2 OpenGL/Direct 3D |
| 4.3.3 Web3D |
| 4.3.4 多專(zhuān)業(yè)軟件協(xié)同開(kāi)發(fā) |
| 4.4 基于人機(jī)交互的場(chǎng)景漫游 |
| 4.4.1 幾何變換 |
| 4.4.2 場(chǎng)景漫游的實(shí)現(xiàn) |
| 4.5 虛擬場(chǎng)景優(yōu)化 |
| 4.5.1 優(yōu)化目的 |
| 4.5.2 虛擬場(chǎng)景渲染流程 |
| 4.5.3 場(chǎng)景優(yōu)化 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 5 基于孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)映射 |
| 5.1 多層次映射體系 |
| 5.2 車(chē)間運(yùn)行邏輯建模 |
| 5.2.1 模型假設(shè) |
| 5.2.2 模型構(gòu)建 |
| 5.3 基于孿生數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)映射 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 6 車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) |
| 6.1 個(gè)性化印章生產(chǎn)車(chē)間概述 |
| 6.1.1 生產(chǎn)系統(tǒng)組成 |
| 6.1.2 印章加工過(guò)程 |
| 6.1.3 自動(dòng)化控制系統(tǒng) |
| 6.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)平臺(tái) |
| 6.2.1 模型創(chuàng)建平臺(tái) |
| 6.2.2 模型渲染平臺(tái) |
| 6.2.3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) |
| 6.2.4 虛擬現(xiàn)實(shí)開(kāi)發(fā)平臺(tái) |
| 6.3 系統(tǒng)硬件組成與開(kāi)發(fā)流程 |
| 6.3.1 系統(tǒng)硬件組成 |
| 6.3.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)流程 |
| 6.4 系統(tǒng)總體架構(gòu) |
| 6.5 系統(tǒng)功能驗(yàn)證 |
| 6.5.1 虛擬場(chǎng)景構(gòu)建 |
| 6.5.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與管理 |
| 6.5.3 孿生數(shù)據(jù)映射 |
| 6.5.4 前端展示 |
| 6.5.5 系統(tǒng)運(yùn)行效果 |
| 6.6 本章小結(jié) |
| 7 總結(jié)與展望 |
| 7.1 總結(jié) |
| 7.2 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
（9）云制造模式下機(jī)械產(chǎn)品的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選方法研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 變量注釋表 |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與存在問(wèn)題 |
| 1.3 主要研究?jī)?nèi)容 |
| 1.4 章節(jié)安排 |
| 2 機(jī)械產(chǎn)品的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選架構(gòu) |
| 2.1 面向全生命周期的服務(wù)類(lèi)型研究 |
| 2.2 服務(wù)分解原理和組合方法 |
| 2.3 智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)方案設(shè)計(jì) |
| 2.4 服務(wù)優(yōu)選指標(biāo)研究 |
| 2.5 智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選架構(gòu)設(shè)計(jì) |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 3 基于CNN的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)算法研究 |
| 3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 |
| 3.2 面向機(jī)械產(chǎn)品圖像的P_VggNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)研究 |
| 3.3 基于tanh函數(shù)的修正線性單元研究 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 4 機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)集及智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型訓(xùn)練 |
| 4.1 機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)采集 |
| 4.2 機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)預(yù)處理 |
| 4.3 機(jī)械產(chǎn)品數(shù)據(jù)集質(zhì)量評(píng)估 |
| 4.4 智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型訓(xùn)練 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 5 云制造模式下前k個(gè)最優(yōu)的服務(wù)優(yōu)選算法研究 |
| 5.1 前k個(gè)最優(yōu)的服務(wù)組合方案數(shù)學(xué)建模 |
| 5.2 數(shù)學(xué)模型分析 |
| 5.3 云制造模式下前k條最短/長(zhǎng)路徑算法設(shè)計(jì) |
| 5.4 試驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 6 智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其驗(yàn)證 |
| 6.1 智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選系統(tǒng)需求分析 |
| 6.2 智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選系統(tǒng)設(shè)計(jì) |
| 6.3 云平臺(tái)設(shè)計(jì) |
| 6.4 iOS客戶端設(shè)計(jì) |
| 6.5 智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選系統(tǒng)開(kāi)發(fā) |
| 6.6 試驗(yàn)驗(yàn)證 |
| 6.7 本章小結(jié) |
| 7 總結(jié)與展望 |
| 7.1 總結(jié) |
| 7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn) |
| 7.3 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄1 |
| 附錄2 |
| 附錄3 |
| 附錄4 |
| 附錄5 |
| 附錄6 |
| 附錄7 |
| 附錄8 |
| 作者簡(jiǎn)歷 |
| 致謝 |
| 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
（10）云制造環(huán)境下競(jìng)爭(zhēng)資源優(yōu)化配置及動(dòng)態(tài)調(diào)整方法研究（論文提綱范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 緒論 |
| 1.1 我國(guó)制造業(yè)的發(fā)展 |
| 1.1.1 我國(guó)制造業(yè)的發(fā)展歷程 |
| 1.1.2 制造業(yè)發(fā)展的新趨勢(shì) |
| 1.2 云制造模式簡(jiǎn)介和課題研究意義 |
| 1.2.1 云制造模式簡(jiǎn)介 |
| 1.2.2 課題研究意義 |
| 1.3 論文相關(guān)領(lǐng)域研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 云制造實(shí)體建模及匹配研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.2 云制造資源優(yōu)化配置研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.3 云制造服務(wù)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)監(jiān)控及調(diào)整策略研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.4 研究不足 |
| 1.4 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu) |
| 2 云制造實(shí)體建模及匹配 |
| 2.1 云制造資源優(yōu)化配置問(wèn)題概述 |
| 2.2 云制造資源的信息化模型 |
| 2.3 制造任務(wù)與制造資源的分解 |
| 2.4 制造任務(wù)與制造資源的匹配過(guò)程 |
| 2.4.1 制造資源的初選 |
| 2.4.2 制造資源的精選 |
| 2.4.3 制造資源的終選 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 初選 |
| 2.5.2 精選 |
| 2.5.3 終選 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 3 面向多任務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)制造資源優(yōu)化配置 |
| 3.1 云制造環(huán)境下競(jìng)爭(zhēng)資源優(yōu)化配置概述 |
| 3.2 競(jìng)爭(zhēng)資源優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型 |
| 3.2.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù) |
| 3.2.2 參數(shù)無(wú)量綱化處理 |
| 3.3 博弈論 |
| 3.3.1 參與者 |
| 3.3.2 博弈策略 |
| 3.3.3 博弈支付 |
| 3.3.4 納什均衡 |
| 3.3.5 純策略納什均衡算法(PSNE) |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 假設(shè)及初始條件 |
| 3.4.2 結(jié)果分析 |
| 3.4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn) |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 云制造服務(wù)動(dòng)態(tài)擾動(dòng)監(jiān)控及調(diào)整策略 |
| 4.1 云服務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)整框架 |
| 4.2 動(dòng)態(tài)監(jiān)控 |
| 4.3 動(dòng)態(tài)信息分析識(shí)別 |
| 4.3.1 非消極動(dòng)態(tài)擾動(dòng)識(shí)別 |
| 4.3.2 消極動(dòng)態(tài)擾動(dòng)識(shí)別 |
| 4.4 動(dòng)態(tài)調(diào)整策略制定 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 5 云制造平臺(tái)應(yīng)用研發(fā) |
| 5.1 云制造平臺(tái)研發(fā)環(huán)境 |
| 5.2 云制造平臺(tái)系統(tǒng)各模塊介紹 |
| 5.3 服務(wù)組合及其動(dòng)態(tài)調(diào)整的平臺(tái)實(shí)現(xiàn) |
| 5.3.1 服務(wù)組合 |
| 5.3.2 服務(wù)動(dòng)態(tài)調(diào)整 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 6 結(jié)論與展望 |
| 6.1 本文工作總結(jié) |
| 6.2 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| A.作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果 |
| B.作者在攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目 |
| C.作者在攻讀學(xué)位期間獲得的獎(jiǎng)勵(lì) |
| D.學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 |
| 致謝 |
四、面向航空企業(yè)制造單元的I_2DEF建模（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]多品種晶圓重入加工的雙臂組合設(shè)備調(diào)度分析[D]. 付錦超. 江西理工大學(xué), 2021
- [2]中藥智能制造理論模型的構(gòu)建與應(yīng)用[D]. 曹婷婷. 北京中醫(yī)藥大學(xué), 2021(02)
- [3]環(huán)錠紡紗信息物理生產(chǎn)系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 殷士勇. 東華大學(xué), 2020
- [4]面向制造單元的數(shù)字孿生體建模與管控技術(shù)研究[D]. 王譯晨. 北京交通大學(xué), 2020(03)
- [5]面向柔性制造單元生產(chǎn)排程優(yōu)化研究及應(yīng)用[D]. 徐金輝. 南昌大學(xué), 2020(01)
- [6]一種新型五自由度混聯(lián)機(jī)器人的參數(shù)化建模與集成設(shè)計(jì)方法研究[D]. 董成林. 天津大學(xué), 2020(01)
- [7]基于信息互聯(lián)的數(shù)字化車(chē)間智能化關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 宋鎧鈺. 北京工業(yè)大學(xué), 2020
- [8]基于數(shù)字孿生的車(chē)間三維虛擬監(jiān)控系統(tǒng)研究[D]. 孫愷廷. 南京理工大學(xué), 2020(01)
- [9]云制造模式下機(jī)械產(chǎn)品的智能服務(wù)發(fā)現(xiàn)與優(yōu)選方法研究[D]. 劉坤華. 山東科技大學(xué), 2019(02)
- [10]云制造環(huán)境下競(jìng)爭(zhēng)資源優(yōu)化配置及動(dòng)態(tài)調(diào)整方法研究[D]. 舒蕭. 重慶大學(xué), 2019(09)
標(biāo)簽：智能制造論文; 系統(tǒng)仿真論文; 建模軟件論文; 信息發(fā)展論文; 動(dòng)態(tài)模型論文;