分布式协同制造系统及关键技术
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作者朱海华[等]著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121464379
出版时间2023-10
装帧平装
开本其他
定价139元
货号14097178
上书时间2024-12-22
商品详情
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作者简介
朱海华：南京航空航天大学副教授，硕士研究生导师。机械工程学会生产工程分会生产系统专业委员会委员兼秘书，江苏省"双创”优秀博士人才计划、"绿杨金凤”优秀博士人才计划，国家留学基金委公派留学英国。长期致力于智能制造系统与技术领域的研究，在智能制造装备、制造系统自动化与智能化等研究方向取得了系列成果。主持承担国家和省部级科研项目10 余项，包括国家自然科学基金航天优选制造技术研究联合基金重点项目、国家重点研发计划、国防基础科研项目等，发表学术论文20 余篇，专著1部。
目录
第1章 绪论 001 引言 001 1.1 “互联网+”制造 002 1.2 制造系统的发展与现状 003 1.2.1 个性化定制推动制造系统升级 003 1.2.2 分布式协同制造系统的新发展 005 1.3 新一代关键使能技术概述 006 1.3.1 工业物联网 007 1.3.2 云计算 008 1.3.3 大数据 009 1.3.4 数字孪生 010 1.4 分布式协同制造的研究范畴 011 1.4.1 分布式制造资源的接入 011 1.4.2 虚拟制造社会与柔性制造系统构建 012 1.4.3 制造服务全生命周期管理 013 1.4.4 分散制造资源的高效协作与集成 013 1.5 本章小结 014 第2章 分布式协同制造的概念与模式 015 引言 015 2.1 个性化定制需求对制造模式的挑战 015 2.1.1 从大规模生产到个性化定制 015 2.1.2 企业如何实现大规模个性化定制 017 2.2 分布式协同制造的基本概念 019 2.2.1 分布式智能制造的体系框架 019 2.2.2 分布式智能制造的需求 021 2.2.3 分布式协同的概念 023 2.2.4 分布式智能制造的典型体系架构 025 2.3 分布式协同制造的模式 026 2.3.1 云制造 026 2.3.2 社会化制造 028 2.3.3 共享制造 029 2.3.4 分布式协同制造模式的局限性与调整 030 2.4 本章小结 031 第3章 分布式协同制造系统架构 032 引言 032 3.1 需求分析 032 3.2 系统的整体架构 035 3.3 系统的基本组成元素 036 3.3.1 制造资源 037 3.3.2 制造能力 038 3.3.3 制造服务 039 3.3.4 主体关系 039 3.4 系统的运行方式 040 3.5 分布式协同制造的典型应用 042 3.6 本章小结 044 第4章 面向云定制的分布式协同制造理论模型与建模方法 045 引言 045 4.1 任务描述建模 046 4.1.1 协同制造任务和逻辑制造单元 046 4.1.2 分布式协同制造加工路线信息模型 049 4.1.3 协同制造任务分解过程及建模 051 4.2 分布式协同制造资源建模 052 4.2.1 分布式协同制造资源信息模型构建 052 4.2.2 分布式协同制造技术资源模型构建 054 4.2.3 分布式协同制造支撑资源模型构建 056 4.3 分布式协同制造服务建模 057 4.3.1 分布式协同制造服务模型构建 058 4.3.2 制造服务规则建模 060 4.4 分布式协同制造系统建模 061 4.4.1 分布式协同制造模块化设计 061 4.4.2 分布式协同制造过程模型构建 063 4.5 本章小结 064 第5章 分布式制造资源协同生产运行机制 065 引言 065 5.1 面向复杂产品的多层级任务分解方法 065 5.1.1 基于物料清单的制造任务分解 065 5.1.2 基于物料清单的元任务分解 067 5.2 多维度制造任务聚合方法 068 5.2.1 元任务的聚合维度 068 5.2.2 任务粒度与加工精度等级分类器 070 5.2.3 基于高斯分布的尺寸分类器 072 5.2.4 基于LOUVAIN算法的元任务聚类 075 5.3 基于任务驱动的分布式制造资源协同生产运行机制 080 5.3.1 协同生产的特点 080 5.3.2 协同生产中的制造任务分配 081 5.4 本章小结 084 第6章 面向分布式制造过程的网络协同管控平台设计 085 引言 085 6.1 总体架构 085 6.1.1 平台架构 086 6.1.2 技术架构 087 6.2 边缘智能协同子系统 089 6.2.1 系统架构 090 6.2.2 功能架构 092 6.3 云端智能协同子系统 093 6.3.1 系统架构 093 6.3.2 技术架构 095 6.3.3 云端应用管理中心 095 6.4 工业智能服务引擎 098 6.4.1 工业智能服务引擎架构 098 6.4.2 工业智能开发环境及工具 099 6.5 OpenAPI服务 100 6.5.1 OpenAPI架构 101 6.5.2 OpenAPI标准接口 102 6.6 云边协同工业模型库 110 6.6.1 模型综合管理 111 6.6.2 模型分类及搜索 113 6.6.3 模型测试验证 114 6.7 系统适配技术路线 114 6.8 本章小结 116 第7章 异构制造资源实时信息主动感知与集成技术 117 引言 117 7.1 异构制造资源实时信息主动感知与集成体系架构 117 7.1.1 智能制造对象的配置 118 7.1.2 实时数据的感知与获取 120 7.1.3 实时制造信息的集成 120 7.1.4 应用服务 121 7.2 主动感知与多协议解析的硬件接口 121 7.2.1 主动感知技术 122 7.2.2 制造服务接入技术 122 7.2.3 多协议解析的硬件接口 124 7.2.4 通信接口设计和通信协议设计 125 7.2.5 数据访问接口设计 126 7.3 异构制造资源实时信息集成服务 129 7.3.1 数据处理服务 129 7.3.2 集成服务 131 7.4 异构制造资源实时信息跟踪与追溯 132 7.5 本章小结 134 第8章 分布式制造资源服务化封装与云端接入技术 135 引言 135 8.1 制造资源虚拟化研究框架 135 8.2 制造资源虚拟化理论方法 138 8.2.1 制造资源类型模型 139 8.2.2 制造资源类型属性模型 140 8.2.3 制造资源实例模型 141 8.2.4 服务资源模型 143 8.3 基于Java Web的制造资源虚拟化实现方法 146 8.3.1 制造资源虚拟化实现流程 146 8.3.2 制造资源虚拟化实例 147 8.4 本章小结 154 第9章 面向制造任务与资源匹配的分布式优化调度方法 156 引言 156 9.1 分布式制造资源概述 156 9.1.1 分布式制造资源的分类 156 9.1.2 分布式制造资源的特性 158 9.1.3 分布式制造资源优化调度过程分析 159 9.2 分布式制造资源的预处理方法 161 9.2.1 制造任务的形式化描述 161 9.2.2 任务分解原则 162 9.2.3 任务分解方法 163 9.2.4 分布式制造资源的初选 165 9.3 分布式制造资源优化配置问题描述与模型建立 166 9.3.1 问题描述 166 9.3.2 模型建立 167 9.4 基于MSMOPSO算法的分布式制造资源优化配置问题求解 170 9.4.1 多目标粒子群优化算法 170 9.4.2 基于MSMOPSO算法的问题求解过程 172 9.4.3 很优决策选择 177 9.5 实验仿真与结果分析 177 9.5.1 多目标优化算法评估 177 9.5.2 仿真实验 182 9.6 本章小结 185 第10章 分布式产线自组织自适应协同方法 186 引言 186 10.1 装备智能体建模 187 10.1.1 装备智能体构建问题描述 187 10.1.2 装备智能体体系结构 188 10.1.3 装备智能体功能结构 190 10.1.4 装备智能体总体方案模型 191 10.2 多智能体产线动态调度系统建模 192 10.2.1 多智能体产线动态调度系统物理架构 192 10.2.2 多智能体产线动态调度系统运行机制 194 10.3 多智能体产线自组织协作机制 196 10.3.1 多智能体协作关键技术研究 196 10.3.2 基于改进合同网协议的装备智能体协作机制 200 10.3.3 基于多智能体的异常事件调整策略 204 10.4 多智能体产线调度策略自适应优化 208 10.4.1 深度强化学习驱动的动态调度机制分析 208 10.4.2 多智能体产线多目标动态调度问题模型 213 10.4.3 基于复合奖励模型的CNP-DQN算法 221 10.5 仿真实验 229 10.5.1 实验设计 229 10.5.2 实验结果分析 231 10.6 本章小结 235 第11章 基于数字孪生的分布式制造过程可视化管控方法 236 引言 236 11.1 基于Unity 3D的智能工厂数字孪生模型构建技术 236 11.1.1 构建车间孪生模型的基本要求 237 11.1.2 车间孪生模型构建流程 238 11.1.3 基于3ds Max的三维建模技术 239 11.1.4 基于Unity 3D的孪生车间构建 242 11.2 信息集成与处理 244 11.2.1 分布式车间RFID数据采集的实现 245 11.2.2 多源异构信息数据集成 246 11.2.3 数据管理Agent客户端构建 247 11.2.4 基于JSON格式的多源异构数据统一集成处理 247 11.3 动态映射与实时交互 249 11.3.1 孪生车间动态映射 249 11.3.2 孪生数据实时交互 251 11.4 基于数字孪生的三维可视化系统 252 11.4.1 基于UGUI图表看板的数据映射 253 11.4.2 响应式数据动态映射 254 11.4.3 孪生虚拟车间的可视化系统 254 11.5 模型驱动的分布式制造过程可视化管控 257 11.6 本章小结 263 第12章 分布式制造资源协同管控集成系统应用案例 264 引言 264 12.1 INDICS平台架构 264 12.2 航空航天电子元器件智能制造案例 267 12.2.1 航空航天电子元器件行业面临的问题和挑战 267 12.2.2 工业互联网平台赋能航空航天电子元器件行业部署实施方案 267 12.2.3 应用成效和推广价值 269 12.3 纺织服装行业数字化转型公共服务应用案例 269 12.3.1 纺织服装行业面临的问题和挑战 269 12.3.2 工业互联网平台赋能纺织服装行业部署实施方案 269 12.3.3 应用成效和推广价值 271 12.4 钢铁行业一体化生产智能管控案例 271 12.4.1 钢铁行业面临的问题和挑战 271 12.4.2 工业互联网平台赋能钢铁行业部署实施方案 272 12.4.3 应用成效和推广价值 273 12.5 基于数字孪生的黑灯工厂应用案例 274 12.5.1 企业工厂监控面临的问题和挑战 274 12.5.2 数字孪生技术赋能企业工厂监控部署实施方案 274 12.5.3 应用成效和推广价值 275 12.6 航空航天行业供应链协同优化应用案例 276 12.6.1 航空航天行业供应链面临的问题和挑战 276 12.6.2 工业互联网平台赋能航空航天行业供应链部署实施方案 276 12.6.3 应用成效和推广价值 277 12.7 本章小结
内容摘要
分布式制造资源协同管控的过程越来越充满了不确定性，多目标、不确定性事件频繁发生，且经常伴有持续变化而又不可预知的任务(任务的变化、紧急订单的出现等)和事件(资源故障、等待某个制造资源等)，生产负荷基本上呈动态性与非线性。如何快速有效地应对制造环境中出现的各种不确定性因素是当前制造系统必须考虑的一个关键问题。 移动互联网、大数据、人工智能等技术的出现为传统制造业的升级转型提供了可能。本书围绕分布式协同制造关键技术，由制造模式的变革和制造系统的发展引出分布式协同制造的理念、框架、建模方法、关键使能技术等内容，以及相关应用实践案例。
主编推荐
本书围绕分布式协同制造关键技术，由制造模式的变革和制造系统的发展引出分布式协同制造的理念、框架、建模方法、关键使能技术等内容，以及相关应用实践案例。
精彩内容
分布式制造资源协同管控的过程越来越充满了不确定性，多目标、不确定性事件频繁发生，且经常伴有持续变化而又不可预知的任务(任务的变化、紧急订单的出现等)和事件(资源故障、等待某个制造资源等)，生产负荷基本上呈动态性与非线性。如何快速有效地应对制造环境中出现的各种不确定性因素是当前制造系统必须考虑的一个关键问题。 移动互联网、大数据、人工智能等技术的出现为传统制造业的升级转型提供了可能。本书围绕分布式协同制造关键技术，由制造模式的变革和制造系统的发展引出分布式协同制造的理念、框架、建模方法、关键使能技术等内容，以及相关应用实践案例。
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