機電產品智慧化裝配技術
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內容簡介
本書圍繞機電産品裝配，重點闡述了藉助人工智慧技術提昇機電産品裝配規劃的能力，實現機電産品智慧化裝配的關鍵技術。本書共8章，第1~3章詳細介紹了智慧化裝配及人工智慧技術的相關基礎知識；第4~8 章結合實例展示了人工智慧技術在機電産品裝配中的應用，如面向裝配序列智慧規劃的時空語義知識建模與知識獲取、基於知識檢索與規則推理的裝配規劃、基於神經網絡的産品裝配規劃及其仿真、裝配生産線數學模型、重卡裝配生產線的調度優化設計與裝配車間3D仿真等，內容由淺入深，循序漸進，理論結合實際，實用性強，是人工智慧與製造技術深度融合的典型範例。
本書可供從事數位化設計與製造等領域研究的科研人員以及從事計算機積體製造的企業界科技工作者閲讀，也可作爲大學機械工程、自動化及計算機應用等專業高年級本科生和研究生的參考用書。
本書可供從事數位化設計與製造等領域研究的科研人員以及從事計算機積體製造的企業界科技工作者閲讀，也可作爲大學機械工程、自動化及計算機應用等專業高年級本科生和研究生的參考用書。
目錄
第1 章 智能製造及智能化裝配
1.1 智能製造及其關鍵技術
1.1.1 智能製造的背景與意義
1.1.2 智能製造的概念
1.1.3 智能製造的特徵
1.1.4 智能製造的關鍵技術
1.2 智能化裝配及其關鍵技術
1.2.1 智能化裝配
1.2.2 智能裝配規劃
1.2.3 裝配生産線調度優化
第2 章 智能化裝配技術基礎
2.1 裝配技術基礎
2.1.1 産品的可裝配性
2.1.2 産品裝配過程
2.1.3 産品裝配組織形式
2.1.4 産品裝配流程
2.1.5 裝配連接方法
2.2 裝配生産線設計基礎
2.2.1 手工裝配生産線節拍與工序設計
2.2.2 自動化裝配生産線節拍與工序設計
第3 章 人工智能技術基礎
3.1.1 知識表示
3.1.2 知識建模
3.1.3 知識檢索與推理
3.1.4 知識獲取
3.2 神經網絡
3.2.1 人工神經網絡
3.2.2 BP 神經網絡
3.3 遺傳算法
3.3.1 遺傳算法中的基本概念
3.3.2 遺傳編碼算法
3.3.3 適應度函數
3.3.4 遺傳操作
3.3.5 遺傳算法的基本過程
第4 章 面向裝配序列智能規劃的時空語義知識建模與獲取
4.1 産品時空語義知識建模
4.1.1 産品空間語義知識建模
4.1.2 産品時間語義知識建模
4.2 産品時空語義知識系統
4.2.1 産品空間語義知識本體模型
4.2.2 産品時間語義知識本體模型
4.2.3 産品時空語義知識系統
4.3 産品時空語義知識獲取需求與來源
4.4 基於SolidWorks 的産品時空語義知識提取技術
4.4.1 SolidWorks API 對象
4.4.2 産品裝配時空語義信息提取
4.4.3 産品時空語義知識的存儲
4.5 基於CATIA 的産品時空語義知識提取技術
4.5.1 CATIA Automation API 對象
4.5.2 裝配體時空語義信息提取方法
4.5.3 挖掘機裝配體應用實例
第5 章 基於知識檢索與規則推理的裝配規劃
5.1 系統框架設計
5.2 基於本體檢索與推理的裝配規劃
5.2.1 時空工程語義知識檢索
5.2.2 時空工程語義知識規則推理
5.2.3 産品裝配序列智能規劃
5.3 裝配規劃的評價及篩選
5.3.1 評價指標
5.3.2 單因素評價
5.3.3 模糊綜合評價
5.4 直線電動機裝配規劃
5.4.1 直線電動機知識系統
5.4.2 子裝配體裝配序列規劃
5.4.3 直線電動機裝配序列規劃
5.5 基於DELMIA 的直線電動機裝配序列規劃仿真
第6 章 基於神經網絡的裝配規劃
6.1 面向裝配規劃的裝配模型
6.2 基於神經網絡的裝配規劃
6.3 基於神經網絡的裝配規劃仿真
第7 章 裝配生産線數學模型及求解
7.1 生産調度理論
7.1.1 生産調度
7.1.2 車間調度問題
7.1.3 調度規則
7.2 重卡裝配生産線設計及調度
7.2.1 重卡裝配生産線設計
7.2.2 重卡裝配生産線調度
7.3 重卡柔性裝配生産線數學模型
7.4 基於遺傳算法的生産調度優化
7.4.1 遺傳算子的設計
7.4.2 基於Plant Simulation 的遺傳算法求解
第8 章 裝配生産線調度仿真
8.1 仿真理論
8.1.1 仿真的概念
8.1.2 離散事件系統仿真步驟
8.2 數據的採集與處理
8.3 基於遺傳算法的生産線調度優化仿真
8.4 裝配車間的3D 仿真
參考文獻
1.1 智能製造及其關鍵技術
1.1.1 智能製造的背景與意義
1.1.2 智能製造的概念
1.1.3 智能製造的特徵
1.1.4 智能製造的關鍵技術
1.2 智能化裝配及其關鍵技術
1.2.1 智能化裝配
1.2.2 智能裝配規劃
1.2.3 裝配生産線調度優化
第2 章 智能化裝配技術基礎
2.1 裝配技術基礎
2.1.1 産品的可裝配性
2.1.2 産品裝配過程
2.1.3 産品裝配組織形式
2.1.4 産品裝配流程
2.1.5 裝配連接方法
2.2 裝配生産線設計基礎
2.2.1 手工裝配生産線節拍與工序設計
2.2.2 自動化裝配生産線節拍與工序設計
第3 章 人工智能技術基礎
3.1.1 知識表示
3.1.2 知識建模
3.1.3 知識檢索與推理
3.1.4 知識獲取
3.2 神經網絡
3.2.1 人工神經網絡
3.2.2 BP 神經網絡
3.3 遺傳算法
3.3.1 遺傳算法中的基本概念
3.3.2 遺傳編碼算法
3.3.3 適應度函數
3.3.4 遺傳操作
3.3.5 遺傳算法的基本過程
第4 章 面向裝配序列智能規劃的時空語義知識建模與獲取
4.1 産品時空語義知識建模
4.1.1 産品空間語義知識建模
4.1.2 産品時間語義知識建模
4.2 産品時空語義知識系統
4.2.1 産品空間語義知識本體模型
4.2.2 産品時間語義知識本體模型
4.2.3 産品時空語義知識系統
4.3 産品時空語義知識獲取需求與來源
4.4 基於SolidWorks 的産品時空語義知識提取技術
4.4.1 SolidWorks API 對象
4.4.2 産品裝配時空語義信息提取
4.4.3 産品時空語義知識的存儲
4.5 基於CATIA 的産品時空語義知識提取技術
4.5.1 CATIA Automation API 對象
4.5.2 裝配體時空語義信息提取方法
4.5.3 挖掘機裝配體應用實例
第5 章 基於知識檢索與規則推理的裝配規劃
5.1 系統框架設計
5.2 基於本體檢索與推理的裝配規劃
5.2.1 時空工程語義知識檢索
5.2.2 時空工程語義知識規則推理
5.2.3 産品裝配序列智能規劃
5.3 裝配規劃的評價及篩選
5.3.1 評價指標
5.3.2 單因素評價
5.3.3 模糊綜合評價
5.4 直線電動機裝配規劃
5.4.1 直線電動機知識系統
5.4.2 子裝配體裝配序列規劃
5.4.3 直線電動機裝配序列規劃
5.5 基於DELMIA 的直線電動機裝配序列規劃仿真
第6 章 基於神經網絡的裝配規劃
6.1 面向裝配規劃的裝配模型
6.2 基於神經網絡的裝配規劃
6.3 基於神經網絡的裝配規劃仿真
第7 章 裝配生産線數學模型及求解
7.1 生産調度理論
7.1.1 生産調度
7.1.2 車間調度問題
7.1.3 調度規則
7.2 重卡裝配生産線設計及調度
7.2.1 重卡裝配生産線設計
7.2.2 重卡裝配生産線調度
7.3 重卡柔性裝配生産線數學模型
7.4 基於遺傳算法的生産調度優化
7.4.1 遺傳算子的設計
7.4.2 基於Plant Simulation 的遺傳算法求解
第8 章 裝配生産線調度仿真
8.1 仿真理論
8.1.1 仿真的概念
8.1.2 離散事件系統仿真步驟
8.2 數據的採集與處理
8.3 基於遺傳算法的生産線調度優化仿真
8.4 裝配車間的3D 仿真
參考文獻
序／導讀
前言
製造業是國民經濟的支柱產業和經濟增長的發動機，體現了社會生產力的發展水平，是決定國家發展水平的最基本因素之一。全球主要經濟體已不約而同地把機械製造業的發展放在首要位置，先後提出了國家性的製造業或工業轉型升級戰略規劃布局。以技術創新引領製造產業升級，智能化已成爲製造業高質量發展的必然趨勢。智能製造產業的發展成爲世界各國競爭的焦點，把握智能製造將是當前各國競相推動的新一輪產業革命的關鍵。特別是以人工智能爲代表的新一代信息技術爆發式發展，智能技術與製造技術深度融合，將重塑製造業的模式。裝配是製造系統的重要組成環節，是產品製造全生命週期中最重要的、耗費精力和時間最多的步驟之一，在很大程度上決定了產品最終質量、製造成本和生產週期。因此，採用先進的人工智能技術，提升產品裝配的自動化、智能化程度是新一代智能製造中急需解決的關鍵問題，具有非常重要的工程意義。
本書圍繞機電產品智能化裝配，重點闡述了藉助人工智能技術提升機電產品裝配規劃的能力，實現基於人工智能的機電產品智能化裝配的關鍵技術。全書共分8章：第1章綜述了智能製造及其關鍵技術、智能化裝配及其關鍵技術；第2章闡述智能化裝配技術基礎，著重介紹裝配技術基礎和裝配生產線設計基礎；第3 章論述人工智能技術基礎，主要包括知識工程、神經網絡及遺傳算法等；第4章闡述建立時空語義知識本體模型的原則與方法，建立產品時空語義知識模型，系統地研究面向裝配序列規劃的時空語義知識獲取，建立產品時空語義知識系統，實現了基於Solid-Works 和CATIA 的產品時空語義知識提取；第5章研究基於知識檢索與規則推理的裝配規劃，主要包括系統框架設計、基於本體檢索與推理的裝配規劃、裝配規劃的評價及篩選及其在直線電動機裝配中的應用；第6章建立面向裝配規劃的裝配模型，進行基於神經網絡的裝配規劃與仿真；第7章闡述生產調度理論，研究重卡裝配生產線設計與調度，建立重卡柔性裝配生產線數學模型並進行優化；第8章進行重卡裝配生產線的數據採集與處理，進行基於遺傳算法的重卡裝配生產線調度優化仿真及裝配車間的3D仿真。
本書由陳繼文、楊紅娟、張進生著， 崔嘉嘉、吕洋、王琛、王凱、尹國運、周金林等的研究成果爲本書的形成做出了貢獻。感謝山東建築大學機電工程學院、山東省綠色製造工藝及其智能裝備工程技術研究中心的支持。
鑒於著者學術水平有限，一些學術觀點的不妥之處懇請專家、學者指正。書中文法的欠妥之處，懇請讀者指正。
製造業是國民經濟的支柱產業和經濟增長的發動機，體現了社會生產力的發展水平，是決定國家發展水平的最基本因素之一。全球主要經濟體已不約而同地把機械製造業的發展放在首要位置，先後提出了國家性的製造業或工業轉型升級戰略規劃布局。以技術創新引領製造產業升級，智能化已成爲製造業高質量發展的必然趨勢。智能製造產業的發展成爲世界各國競爭的焦點，把握智能製造將是當前各國競相推動的新一輪產業革命的關鍵。特別是以人工智能爲代表的新一代信息技術爆發式發展，智能技術與製造技術深度融合，將重塑製造業的模式。裝配是製造系統的重要組成環節，是產品製造全生命週期中最重要的、耗費精力和時間最多的步驟之一，在很大程度上決定了產品最終質量、製造成本和生產週期。因此，採用先進的人工智能技術，提升產品裝配的自動化、智能化程度是新一代智能製造中急需解決的關鍵問題，具有非常重要的工程意義。
本書圍繞機電產品智能化裝配，重點闡述了藉助人工智能技術提升機電產品裝配規劃的能力，實現基於人工智能的機電產品智能化裝配的關鍵技術。全書共分8章：第1章綜述了智能製造及其關鍵技術、智能化裝配及其關鍵技術；第2章闡述智能化裝配技術基礎，著重介紹裝配技術基礎和裝配生產線設計基礎；第3 章論述人工智能技術基礎，主要包括知識工程、神經網絡及遺傳算法等；第4章闡述建立時空語義知識本體模型的原則與方法，建立產品時空語義知識模型，系統地研究面向裝配序列規劃的時空語義知識獲取，建立產品時空語義知識系統，實現了基於Solid-Works 和CATIA 的產品時空語義知識提取；第5章研究基於知識檢索與規則推理的裝配規劃，主要包括系統框架設計、基於本體檢索與推理的裝配規劃、裝配規劃的評價及篩選及其在直線電動機裝配中的應用；第6章建立面向裝配規劃的裝配模型，進行基於神經網絡的裝配規劃與仿真；第7章闡述生產調度理論，研究重卡裝配生產線設計與調度，建立重卡柔性裝配生產線數學模型並進行優化；第8章進行重卡裝配生產線的數據採集與處理，進行基於遺傳算法的重卡裝配生產線調度優化仿真及裝配車間的3D仿真。
本書由陳繼文、楊紅娟、張進生著， 崔嘉嘉、吕洋、王琛、王凱、尹國運、周金林等的研究成果爲本書的形成做出了貢獻。感謝山東建築大學機電工程學院、山東省綠色製造工藝及其智能裝備工程技術研究中心的支持。
鑒於著者學術水平有限，一些學術觀點的不妥之處懇請專家、學者指正。書中文法的欠妥之處，懇請讀者指正。
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