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人工智能:智能制造 版权信息
- ISBN：9787121401039
- 条形码：9787121401039 ; 978-7-121-40103-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
人工智能:智能制造 内容简介
本书从人工智能技术与先进制造技术融合的角度, 介绍了人工智能技术在产品设计与制造中的应用, 也就是智能制造技术, 着重介绍了定性立体建模和不确定性多学科设计优化等智能设计技术、设计理性知识建模和复杂产品研制工程知识管理等知识工程与管理技术, 以及智能装配序列规划和制造过程智能计算等智能生产与制造技术, 并结合具体示例介绍了相关技术方法的应用。
人工智能:智能制造 目录
目录
第1章绪论
1.1制造模式
1.1.1产品全生命周期
1.1.2制造模式的发展
1.2人工智能的发展
1.2.1人工智能发展回顾
1.2.2新一代人工智能
1.3智能制造的发展
1.3.1数字制造、智能制造（IM）与智能制造（SM）
1.3.2智能制造范式
参考文献
第2章定性立体建模
2.1产品概念设计
2.1.1产品概念设计过程
2.1.2产品概念形状设计
2.1.3定性几何推理
2.2定性立体表达
2.2.1时间区间代数
2.2.2三维形体的定性表达
2.2.3定性立体模型的直接构建
2.3定性立体模型的构造化
2.3.1问题提出
2.3.2定性立体模型构造化原理
2.3.3定性立体模型的多层次构造化
2.3.4构造化定性立体模型的复原
2.3.5示例
2.4定性立体操作
2.4.1领域演算
2.4.2领域变换操作
2.4.3复合领域操作
2.5产品可拆卸性分析
2.5.1定性装配模型
2.5.2拆卸性分析
2.6小结
参考文献
第3章不确定性多学科设计优化
3.1不确定性多学科设计优化概述
3.1.1多学科设计优化
3.1.2不确定性多学科设计优化
3.2不确定性数学建模理论
3.2.1不确定性分类
3.2.2不确定性数学建模
3.2.3不确定性在多学科系统中的传播
3.3多学科可靠性分析
3.3.1可靠性分析概念
3.3.2常用的可靠性分析方法
3.3.3多学科可靠性分析方法
3.4基于可靠性的多学科设计优化
3.4.1基于可靠性的多学科设计优化建模
3.4.2基于可靠性的多学科设计优化求解
3.5实例验证与分析
3.6小结
参考文献
第4章设计理性知识建模
4.1概述
4.1.1设计思考过程
4.1.2设计思考过程的相关研究
4.2设计理性知识概念模型
4.2.1设计理性知识语义模型
4.2.2设计理性知识程序性模型
4.2.3设计理性知识情节性模型
4.2.4实例
4.3设计理性知识模型粒化分级策略
4.3.1粒度化方法
4.3.2细粒度设计理性知识模型结构分析
4.3.3分层递阶设计理性知识粒度空间
4.3.4设计理性知识模型粒度层次划分
4.3.5分层递阶粒度层次空间构建
4.4基于粒度调整的设计理性知识模型变换方法
4.4.1重复设计过程约简
4.4.2设计理性知识片段归并
4.4.3设计理性知识模型主脉络抽取
4.4.4实例验证
4.5小结
参考文献
第5章复杂产品研制工程知识管理
5.1概述
5.1.1复杂产品领域本体
5.1.2复杂产品知识管理多领域本体应用模式
5.1.3面向复杂产品知识管理的动态本体
5.2基于研制任务需求的领域本体资源匹配
5.2.1领域本体资源倒排索引建模
5.2.2领域本体资源查询结构建模
5.2.3领域本体资源搜索
5.2.4算例
5.3外扩型领域本体子集的界定
5.3.1领域本体子集
5.3.2基于相关性分析的领域概念扩展
5.3.3领域概念相关度矩阵更新
5.3.4领域概念关系还原
5.3.5算例
5.4基于本体映射联结的领域子本体集成
5.4.1领域子本体映射
5.4.2动态本体骨架生成
5.4.3领域子本体合并
5.4.4算例
5.5小结
参考文献
第6章智能装配序列规划
6.1概述
6.1.1复杂产品的装配规划
6.1.2协同装配规划与序列优化
6.1.3基于智能算法的装配序列优化研究现状
6.2装配序列优化模型
6.2.1基于装配过程约束的装配成本模型
6.2.2不满足几何约束的零件推理
6.2.3不满足局部优先顺序的零件推理
6.2.4不稳定装配的零件推理
6.2.5装配方向、装配工具和装配类型的变化次数
6.2.6基础件的选择
6.3基于遗传算法的智能装配规划
6.3.1遗传算法原理与基本流程
6.3.2面向装配规划的遗传算法改进
6.3.3装配规划遗传算法步骤
6.4基于粒子群优化算法的智能装配规划
6.4.1粒子群算法原理与基本流程
6.4.2面向装配规划的粒子群算法改进
6.4.3装配规划粒子群优化算法步骤
6.5基于蚁群算法的智能装配规划
6.5.1蚁群算法原理与基本流程
6.5.2面向装配规划的蚁群算法改进
6.5.3装配规划蚁群算法步骤
6.6基于模拟退火算法的智能装配规划
6.6.1模拟退火算法原理与基本流程
6.6.2面向装配规划的模拟退火算法改进
6.6.3装配规划模拟退火算法步骤
6.7算法示例与分析
6.7.1应用示例一
6.7.2应用示例二
6.7小结
参考文献
第7章制造过程智能计算
7.1制造过程知识来源与管理
7.1.1制造常识
7.1.2制造经验
7.1.3制造数据的知识化
7.1.4制造过程知识管理框架
7.2制造知识图谱及其应用
7.2.1制造知识图谱构建
7.2.2高压开关装备制造知识图谱应用
7.3基于随机森林算法的工艺综合决策
7.3.1决策树与随机森林算法
7.3.2单数控机床工艺综合决策
7.4制造数据的深度学习
7.4.1深度学习概述
7.4.2刀具磨损识别
7.5小结
参考文献
展开全部
人工智能:智能制造 作者简介
刘继红，北京航空航天大学教授，计算机辅助设计与图形学学报副主编，国家科技部“十二五”制造业信息化科技工程总体专家组成员，主要从事复杂产品数字化设计制造与管理、现代设计理论与方法、飞机装配技术与装备、知识管理与知识工程、制造业信息化战略等研究与教学工作。获得2008年天津市科技进步二等奖1项，中航工业集团2014年科技进步一等奖，英国Emrald出版集团2012年Highly Recommended Paper奖。主要著作有《复杂产品协同装配设计与规划》和《双足步行机器人进化技术》。
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