智能制造领域论文范文

先给你点资料看看，写论文还是要自己动脑筋的！激光加工技术是利用激光束与物质相互作用的特性对材料(包括金属与非金属)进行切割、焊接、表面处理、打孔、微加工以及做为光源，识别物体等的一门技术，传统应用最大的领域为激光加工技术。激光技术是涉及到光、机、电、材料及检测等多门学科的一门综合技术，传统上看，它的研究范围一般可分为：　　激光加工系统。包括激光器、导光系统、加工机床、控制系统及检测系统。　　激光加工工艺。包括切割、焊接、表面处理、打孔、打标、划线、微调等各种加工工艺。　　激光焊接：汽车车身厚薄板、汽车零件、锂电池、心脏起搏器、密封继电器等密封器件以及各种不允许焊接污染和变形的器件。目前使用的激光器有YAG激光器，CO2激光器和半导体泵浦激光器。　　激光切割：汽车行业、计算机、电气机壳、木刀模业、各种金属零件和特殊材料的切割、圆形锯片、压克力、弹簧垫片、2mm以下的电子机件用铜板、一些金属网板、钢管、镀锡铁板、镀亚铅钢板、磷青铜、电木板、薄铝合金、石英玻璃、硅橡胶、1mm以下氧化铝陶瓷片、航天工业使用的钛合金等等。使用激光器有YAG激光器和CO2激光器。 　　激光打标：在各种材料和几乎所有行业均得到广泛应用，目前使用的激光器有YAG激光器、CO2激光器和半导体泵浦激光器。　　激光打孔：激光打孔主要应用在航空航天、汽车制造、电子仪表、化工等行业。激光打孔的迅速发展，主要体现在打孔用YAG激光器的平均输出功率已由5年前的400w提高到了800w至1000w。国内目前比较成熟的激光打孔的应用是在人造金刚石和天然金刚石拉丝模的生产及钟表和仪表的宝石轴承、飞机叶片、多层印刷线路板等行业的生产中。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主，也有一些准分子激光器、同位素激光器和半导体泵浦激光器。　　激光热处理：在汽车工业中应用广泛，如缸套、曲轴、活塞环、换向器、齿轮等零部件的热处理，同时在航空航天、机床行业和其它机械行业也应用广泛。我国的激光热处理应用远比国外广泛得多。目前使用的激光器多以YAG激光器，CO2激光器为主。　　激光快速成型：将激光加工技术和计算机数控技术及柔性制造技术相结合而形成。多用于模具和模型行业。目前使用的激光器多以YAG激光器、CO2激光器为主。　　激光涂敷：在航空航天、模具及机电行业应用广泛。目前使用的激光器多以大功率YAG激光器、CO2激光器为主。

作者：成飙成表来源：古滕伯格前段时间参加了一个关于化工智能制造的论坛，听了一些报告，也同一些业内人士和专家作了一些交流。结合我之前写的关于大数据和人工智能的系列文章，写一篇参会感，简单总结一下自己对人工智能和智能制造的看法。2007年我在写博士毕业论文时，第一章绪论的第一句话就是，“《十六大报告》（2002）中明确提出‘以信息化带动工业化，以工业化促进信息化’”。 后来十七大（2007）提出：“工业化和信息化融合”；再后来十八大（2012）提出：“两化深度融合”。为这个两化，国家在2008年还组建了“工业和信息化部”，说明国家对这个发展战略问题有深刻的认识和重视。十几年过去了，还在不断地提两化，说明这件事情并不容易，推进并不如政府想的那么顺利。这两年，由于人工智能在某些领域 （并非是工业领域）的突出表现，有些人开始乐观起来，觉得中国在要通过“互联网+”和人工智能实现制造业、工业化的弯道超车。真的会有这么乐观吗？我一贯的风格，不了解的事情不谈，其他工业我不了解，只谈化学工业。捋一捋人工智能到底和化学工业有啥关系？谈谈我对几个问题的认识：智能是什么？目前化学工业的制造水平在智能制造中处于什么位置？ 化学工业的智能制造重点方向在哪？1智能有几个层次？《三体智能革命》一书给出了判断一个系统是否智能的五个特征，“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。”，即20字箴言。将这五点作不同的组合，可以产生3个不同层次的智能水平：1、初级智能系统，具备三个基本特征：状态感知、自动决策、即刻执行，即有感知，自决策，善动作。系统决策所使用的依据和知识是人工定义和预先输入，决策时只需简单的比较运算或者数值计算。化学工业生产中的反馈控制系统便是这个层次的智能，传感器仪表对应状态感知，控制器PID算法最近自动决策，控制阀对应即可执行。初级智能系统基本属于传统自动化范畴。2、恒定智能系统，具备四个基本特征：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行。相对初级智能，多了一个“实时分析”，实现不止单一环节、单一功能的自动化，而是全流程的自动化。实时分析使用来自多个传感器的数据，决策规则更为复杂、使用除了比较、算术运算外、加入了更多的“if-then”规则。现在家用的全自动洗衣机便属于这个“恒定智能系统”，它会根据衣服多少、污垢程度自动实现从预洗、洗涤、漂洗、甩干、烘干各个环节的最佳设定。化工中某些间歇生产过程的全流程全自动控制，也属于此范围。我认为连续过程中的多变量模型预测控制也属于这个层次的智能，实时分析数据和建模，估计模型参数，再调整控制目标。这个系统已经嵌入大量的专业领域知识，决策时需要复杂专业模型计算。之所以称为“恒定智能系统”，在于决策所使用的工业知识均是预先设定，知识内容和知识量为恒定不变，无法自我学习升级。我喜欢将这个智能水平称为“知识自动化”。3、开放智能系统，具备五个基本特征：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。相对恒定智能系统，多了“学习提升”，它已有一定的认知能力，具备了持续自我改善、学习提升的进化能力。这样的系统必须具备强大的计算能力，需要使用人工智能技术或认知计算技术，可以实现对大数据的分析与处理，并能不断应用、积累和创造知识，这是真正的“人工智能”范畴。显然AlphaGo就是这样的开放智能系统；化工生产上有没有这样的例子？我还没有看到过，也想不到有什么地方可以这么干！不同的智能层次，核心的区别就是决策时所使用的“知识库”的大小和来源。若是预定人工输入的，则是自动化范围；若是系统自我学习并持续改善提升的，则属于人工智能领域。现在有些对制造业现实不了解的人，例如来自计算机领域的人或者装糊涂的人，在讨论智能制造时，直接谈人工智能，容易让人产生误解，并联想到人工智能在其他领域的成功从而对智能制造过于乐观。举个例子说明自动化和智能化的区别。2012年我在国外用谷歌地图，发现一个很牛的功能，它可以实时查看路况拥堵情况，用不同颜色表示。对开车的人来说，这个功能非常实用。现如今这个功能是所有的地图软件如百度地图、高德地图标准功能，但在当时还是觉得很神奇。我开始想谷歌到底是如何实现这个功能的？觉得谷歌不可能采用卫星实时监测每条路，很可能利用了所有google map用户的实时移动GPS信息，来判定某路段上所有用户的平均移动速度，进而判断路况。后来google了一下这个系统的实现原理，确实是这个道理？那么，这个谷歌地图实时路况路况功能到底算智能化，还算自动化的？首先看他用到的知识，“if 某路段大量用户的移动速度为零或很慢，then 这个路段处于拥堵状态”其次看这个知识的来源，显然这就是来自于程序开发者 （这个知识不复杂，我都能想到），而不是从数据中产生。如此看来，Google地图算一个恒定智能系统，即知识自动化，还算不上真正的人工智能。Google做的最大的创新，就是让每一台装有谷歌地图的手机成为一个数据传感器，并实时向谷歌服务器发送用户的GPS地理位置数据，谷歌根据这些汇总的数据进行实时分析以及根据已有知识来做出实时判定。谈了智能的三个层次，那么，化学工业的智能制造的方向到底在哪个层次？现实可行的路径在哪里？请关注后续更新文章！参考文献：赵敏：让AI发光发热莫发烧， 来自微信公众号 ”英诺维盛公司“赵敏：状态感知：智能系统的起点， 来自微信公众号 ”英诺维盛公司“

不是的！ 1、三D设计是新一代数字化、虚拟化、智能化设计平台的基础。它是建立在平面和二维设计的基础上，让设计目标更立体化，更形象化的一种新兴设计方法。学习设计的美术的确很重要。主要是要对立体方面有感觉，但如果经过自己的锻炼和对软件的熟练程度。克服这点小问题应该是可以的。最主要的就是你有足够的时间锻炼自己。熟练对软件的掌握。要相信自己可以。不要硬着头皮去做。每个东西都技巧。 2、人工智能技术的基本原理、控制方法及应用。在简述人工智能的理论与方法基础上，较详细地介绍了人工智能在工业领域中的应用，包括人工智能基础知识专家系统、智能控制、计算智能及其应用、数据挖掘与智能决策、智能制造、智能机器人、综合集成智能系统和智能系统及装备实例等。

浅谈自动化机械制造　　摘 要:自动化制造系统(FMS)系指具有自动化程度高的制造系统。目前所谈及的FMS通常是指在批量切削加工中以先进的自动化和高水平的自动化为目标的制造系统。　　关键词:制造规模;关键技术;发展趋势　　随着社会对产品多样化、低制造成本及短制造周期等需求日趋迫切,FMS发展颇为迅速,并且由于微电子技术、计算机技术、通信技术、机械与控制设备的发展。　　一、自动化机械制造规模　　按规模大小FMS可分为如下4类　　(一)自动化制造单元　　FMC:的问世并在生产中使用约比FMS晚6～8年,它是由1～2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成,具有设置应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS,是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物,其特点是实{目单机自动化化及自动化,迄今已进入普及应用阶段。　　(二)自动化制造系统　　通常包括4台或更多台全自动数控机床及人工中心与车削中心等),由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来,可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。　　(三)自动化制造线　　它是处于单一或少品种大批量非自动化自动线与中小批量多品种f:MS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床,亦可采用专用机床或NC专用机床,对物料搬运系统自动化的要求低于FMS,但生产率更高。　　(四)自动化制造工厂　　FMt是将多条FMS连接起来,配以自动化立体仓库,用计算机系统进行联系,采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM,并使计算机集成制造系统(C1MS)投入实际,实现生产系统自动化化及自动化,进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平,反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体,以信息流控制物质流的智能制造系统IMS)为代表,其特点是实现工厂自动化化及自动化。　　二、自动化关键技术　　(一)计算机辅助设计　　未来CAD技术发展将会引入专家系统,使之具有智能化,可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术,该项新技术是直接利用CAD数据,通过计算机控制的激光扫描系统,将三维数字模型分成若干层二维片状图形,并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描,被扫描到的液面则变成固化塑料,如此循环操作,逐层扫描成形,并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起,仅需确定数据,数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。　　(二)模糊控制技术　　模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能,可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整,使系统性能大为改善,其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更起人们极大的关注。　　(三)工智能、专家系统及智能传感器技术　　迄今,FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理,求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合,因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了自动化。展望未来,以知识密集为特征,以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术,预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初,人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术fIMT旨在将人工智能融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程,系统能自动监测其运行状态,在受到外界或内部激励时能自动调节其参数,以达到最佳工作状态,具备自组织能力。　　(四)人工神经网络技术　　人工神经网络fANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域,神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统,成为现代自支化系统中的一个组成部分。三、启动控制技术发展趋势　　(一)FMC将成为发展和应用的热门技术　　这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近,更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。　　(二)朝多功能方向发展　　由单纯加工型FMS进一步开发以焊接、装配、检验及钣材加工乃至铸、锻等制造工序兼具的多种功能FMS。FMS是实现未来工厂的新颖概念模式和新的发展趋势,是决定制造企业未来发展前途的具有战略意义的举措。日本从1991年开始实施的“智能制造系统”frms)国际性开发项目,属于第二代FMS:完善的第二代FMS正在不断实现。智能化机械与人之间相互融合、自动化地全面协调从接受订单货至生产、销售这一企业生产经营的全部活动。　　进入新世纪,FMS获得迅猛发展,几乎成生产自动化之热点。一方面是由于单项技术如NC加工中心、工业机器人、CAD/CAM、资源管理及高度技术等的发展,提供了可供集成一个整体系统的技术基础:另一方面,世界市场发生了重大变化,由过去传统、相对稳定的市场,发展为动态多变的市场,为了从市场中求生存、求发展,提高企业对市场需求的应变能力,人们开始探索新的生产方法和经营模式。