基于多层次建模与柔性化仿真的可适应制造车间设计与优化
智能制造中柔性制造系统的设计与优化
智能制造中柔性制造系统的设计与优化一、引言随着科技的不断进步和信息技术的广泛应用，智能制造概念的兴起和推广，柔性制造系统作为一种高度自适应和灵活性强的生产系统模式，越来越受到制造业的重视和认可。
本文将详细探讨智能制造中柔性制造系统的设计与优化，从理论和实践的角度来分析其优势和应用。
二、柔性制造系统的概述柔性制造系统（Flexible Manufacturing System，FMS）是一种可以快速适应生产变化需求的自动化生产系统。
它利用计算机技术和先进的机电一体化技术，使得生产线能够快速调整和适应不同产品的制造要求。
柔性制造系统主要包括物料搬运系统、加工装备、控制系统和信息系统等组成部分，通过这些组成部分的协同工作，实现了对生产过程的灵活调度和管理。
三、柔性制造系统的设计与优化1. 柔性制造系统的设计原则柔性制造系统的设计需要考虑以下原则：（1）任务分配合理：根据产品的特点和生产要求，合理分配任务至多个加工单元，实现生产过程的灵活调度。
（2）模块化设计：采用模块化的设计思想，使得不同的任务可以独立进行，从而提高系统的可维护性和可扩展性。
（3）信息化管理：通过信息系统实现对生产过程的追踪和控制，提高生产计划的准确性和实时性。
（4）资源共享：多个加工单元之间应该能够共享资源，如设备、工具和人力资源等，提高资源利用效率。
2. 柔性制造系统的优化方法针对柔性制造系统的优化，可以从以下几个方面进行考虑：（1）生产调度优化：通过算法模型和计算机软件优化生产调度，实现生产过程的高效运行和资源的合理利用。
（2）制造过程优化：分析柔性制造系统的每个环节，对生产过程进行优化，例如优化物料搬运路径和加工工艺等。
（3）质量控制优化：通过引入自动化检测和控制技术，提高产品的质量稳定性和一致性。
（4）资源管理优化：综合考虑设备利用率、能源消耗和人力需求等因素，对资源进行合理分配和规划，提高生产效率和资源利用效率。
四、柔性制造系统在智能制造中的应用1. 自动化生产柔性制造系统利用先进的机电一体化技术，能够实现生产过程的自动化控制和管理。
多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法
多目标柔性作业车间调度的多交叉策略元胞进化算法林震;帅剑平;袁煜【摘要】Aiming at the limitations of classical job-shop scheduling problem,a multi-objective flexible job-shop scheduling optimization model is put forward which production cost,workload of the bottleneck machine,total workload of machines and the make span commonly concerned in complicated manufacturing system are considered.A multi-crossover strategy of multi-objective cellular genetic algorithm is proposed for MOFJSP.According to the complexity of the constructed model,an improved cellular genetic algorithm with multi-crossover strategy is proposed.Based on the analysis of the model,the binary level coding scheme is adopted and several crossover operators can work in coordination.According to the characteristics of the cellular genetic algorithm,an improved elitist strategy is proposed to ensure more elitist individuals in evolution to speed up the convergence of the new.The effectiveness of the proposed algorithm is validated through comparative analysis of two instances.Therefore,the new algorithm is adopted for a practical job-shop scheduling problem and a Pareto set is obtained.The analytic hierarchy process is utilized for find out the maximum satisfactory solution from the obtained Pareto set.The computation results prove its effectiveness of the new algorithm for solving multi-objective flexible job-shop scheduling problem.%针对经典Job-shop调度问题的局限性,构建了以加工成本、瓶颈机器负荷、机器总负荷及制造工期为目标函数的柔性作业车间调度多目标优化模型,提出了基于多交叉策略的元胞多目标遗传算法.在分析优化模型的基础上,使用双层编码方式,并采用多个交叉算子协同进化,提出一种多交叉策略的进化算子.针对元胞多目标遗传算法的特点,提出一种改进的精英策略,保证更多的精英个体参与进化,从而提升算法收敛速度.通过2个基准实例求解对比分析,表明所提方法的有效性.将新算法应用于实际生产企业的车间调度问题中,得到了一组Pareto解集,并采用层次分析法得到一种满意度最大的方案.数据结果表明,该算法在解决多目标FJSP的工程有效性.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2017(017)007【总页数】8页(P69-76)【关键词】柔性车间调度;元胞结构;多交叉策略;层次分析法;多目标优化【作者】林震;帅剑平;袁煜【作者单位】桂林电子科技大学教学实践部,桂林541004;桂林电子科技大学教学实践部,桂林541004;桂林电子科技大学教学实践部,桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TP301.6作业车间调度问题(job-shop scheduling problem, JSP)是生产管理领域的研究热点之一，尤其在工业4.0理念的倡导下，对JSP问题的深入研究具有重要意义。
基于RobotStudio的多机器人柔性制造生产线虚拟仿真设计
基于RobotStudio的多机器人柔性制造生产线虚拟仿真设计郝建豹;许焕彬;林炯南
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2018(046)011
【摘要】以多机器人柔性制造生产线为研究对象,介绍了一种利用SolidWorks和RobotStudio对多机器人自动线建模及虚拟生产的方案.构建了生产线的布局,为上下料机器人设计了专用夹具,依据生产线连续运行模式,创建了仿真运行I/O信号和动态Smart组件,实现了生产线的离线编程和仿真.仿真结果表明:实时改变机器人TCP速度等参数可动态输出机器人速度轨迹和生产节拍.该设计方案可以为多机器人自动化生产线在现代工业制造领域的推广和应用提供理论依据和试验平台.【总页数】5页(P54-57,81)
【作者】郝建豹;许焕彬;林炯南
【作者单位】广东交通职业技术学院机电工程系,广东广州510800;广东交通职业技术学院机电工程系,广东广州510800;广东交通职业技术学院机电工程系,广东广州510800
【正文语种】中文
【中图分类】TP165
【相关文献】
1.基于RobotStudio的多机器人生产线仿真设计 [J], 郝建豹;许焕彬;林炯南
2.基于RobotStudio的机器人柔性制造生产线的仿真设计 [J], 陆叶
3.基于RobotStudio的工业机器人柔性制造生产线的仿真设计 [J], 毛暖思
4.基于RobotStudio的陶瓷托辊轴承座自动装配生产线虚拟仿真 [J], 杨立洁;宗智锟;王桂梅;成树峰
5.基于RobotStudio的机器人码垛工作站虚拟仿真设计研究 [J], 孙红英
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基于多智能体仿真平台Swarm的研究综述
基于多智能体仿真平台Swarm的研究综述刘荣添叶民强（华侨大学数量经济与技术经济研究所，福建泉州，362021）摘要：Swarm是美国桑塔费研究所（SFI）研发的一种基于复杂适应系统发展起来的支持“自下而上”或称“基于过程”的建模工具集，其核心是提供一个面向对象的框架，研究仿真中相互作用的智能体和其他对象的行为。
近几年来，Swarm倍受国内外许多领域专家学者的极大关注。
通过对国内外基于智能体仿真平台Swarm应用研究进展的综述，为我们进一步开展Swarm应用研究构筑基础框架，也希望能为Swarm兴趣者提供参考依据。
关键词：Swarm；复杂适应系统（CAS）；多智能体仿真；研究综述Swarm是美国新墨西哥州的桑塔费研究所（The Santa Fe Institute，SFI）1994年起开发的一个面向对象程序设计（OOP）的多智能体仿真软件工具，是一种基于复杂适应系统（complex adaptive system，CAS）发展起来的支持“自下而上”或称“基于过程”的建模工具集[1]。
SFI的Swarm开发组定义Swarm为用于复杂自适应系统仿真的多智能体平台。
[2-3] 在短短十多年内，基于Swarm仿真平台的应用研究，得到迅速的发展，所涵盖的研究涉及经济学、金融学、政治学、社会学、生物学、生态学、物理学、地理学、军事以及计算机科学等许多领域。
一、CAS理论SFI开发Swarm的目的是通过科学家和软件工程师的合作制造一个高效率、可信、可重复使用的软件实验仪器，用来帮助科学家们分析复杂适应系统（Complex Adaptive System，简称CAS）。
而所谓的复杂适应系统是指经济、生态、免疫系统、胚胎、神经系统及计算机网络等系统的统称，[4]它是由遗传算法（Genetic Algorithms, 简称GA）的创始人霍兰（J. Holland）于1994年在SFI成立十周年时正式提出的，也迅速引起国内外学术界的极大关注，并被尝试用于观察和研究各种不同领域的复杂系统，成为当代系统科学引人注目的一个热点[5]。
先进制造技术02章节
2. 光栅扫描法
对于任一层片，先沿Y方向扫描固化，再沿X方向扫描固化。 研究表明，固化期间扭曲变形的程度与零件内部未固化树脂所占体积有关。 光栅扫描的基本思想是尽可能地减少零件内部的未固化树脂。
第二章 加工域活动中的先进工艺
3. STAR-WEAVE扫描法
这种扫描法的扫描路线为分形曲线，故又称为分形扫描路径。 当分形曲线的维数为2时，曲线可充满平面，生成非自交、简单且自相似的 结构，具有递归性，易于计算机处理。 分形扫描路径都是小折线，扫描方向在不断改变，使得刚刚烧过的部分沿扫 描方向能够自由收缩。所以零件内部应力较小，变形也小。
优点：
SLA工艺 的特点
由于紫外激光波长短，可以得到很小的 聚焦光斑，从而得到较高的尺寸精度。 缺点： 有时需要辅助支撑结构；翘曲变形大； 成本较高；材料有污染。
第二章 加工域活动中的先进工艺
第二章 加工域活动中的先进工艺
第二章 加工域活动中的先进工艺
2. 选择性激光烧结（selective laser sintering, SLS）
第二章 加工域活动中的先进工艺
③LEAF格式 LEAF（layer exchange ASCII format）格式采用二叉树形式表示整个实体模 型的分层 。基于CSG（Constructive Solid Geometry ）模型的切片几乎都能直接 在LEAF中表达，但该数据格式十分复杂。
④SLC格式 SLC（stereo lithography contour）是一个二维半的实体轮廓模型，由Z方向 上一系列逐步上升的横截面组成。SLC算法比较复杂，所需时间长。
SLS技术是C.R.Deckard于1989年研制成功，1992年由DTM公司推出商品化 产品。SLS原理与SLA十分相似，其主要区别是SLS使用的是粉末状的材料。 目前，可用于SLS技术的材料有四类：金属类、陶瓷类、塑料类和复合材料 类。 SLS采用二氧化碳类红外激光对已预热（或未预热）的粉末一层层地扫描加 热，使其达到烧结温度，最后烧结出由金属或塑料制成的立体结构。
多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略
多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略一、本文概述随着全球能源结构的转型和智能电网的快速发展，电力系统正面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的电力调度模型主要依赖于刚性负荷，但在可再生能源大规模接入和用户需求多样化的背景下，电力系统的稳定性、经济性和可持续性受到了严重挑战。
因此，如何有效管理和调度柔性负荷，实现多时间尺度的协调互动响应，成为了当前电力系统研究的热点和难点。
本文旨在提出一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型与策略。
通过对柔性负荷的精确建模和预测，结合电力系统的实际运行需求，构建了一个综合考虑经济、环境和社会效益的优化调度模型。
该模型能够实现在不同时间尺度下，柔性负荷与电力系统的协调互动，提高电力系统的稳定性、经济性和可持续性。
本文首先对柔性负荷的定义、分类及其在电力系统中的作用进行了深入分析和阐述。
在此基础上，提出了一种基于多时间尺度的柔性负荷互动响应调度框架，详细描述了各时间尺度下的调度目标和约束条件。
接着，通过构建优化调度模型，实现了对柔性负荷的精细化管理和调度。
通过算例分析和仿真实验，验证了所提模型和策略的有效性和可行性。
本文的研究不仅为电力系统调度提供了新的思路和方法，也为实现电力系统的可持续发展和能源转型提供了有力支持。
未来，我们将继续深入研究柔性负荷的互动响应特性和调度策略，为构建更加智能、高效、环保的电力系统做出更大贡献。
二、多时间尺度协调调度模型在电力系统中，负荷的调度和管理是一个复杂而关键的任务。
传统的调度模型往往只关注单一的时间尺度，难以应对现代电力系统中负荷的多样性和不确定性。
因此，本文提出了一种多时间尺度协调的柔性负荷互动响应调度模型，旨在更好地平衡电力供需，提高电力系统的稳定性和经济性。
该模型将负荷调度过程分为多个时间尺度，包括短期、中期和长期。
每个时间尺度都有不同的调度目标和策略，以适应不同的负荷特性和市场需求。
在短期时间尺度上，模型主要关注实时负荷的预测和调度，以确保电力系统的稳定运行。
工业机器人生产数字化车间系统架构设计
工业机器人生产数字化车间系统架构设计摘要：数字化车间作为智能制造的核心单元，是推动新一代信息技术与先进制造技术深度融合的主攻方向。
近年来，随着大数据、人工智能、5G等新技术的广泛应用，数字化车间在设计、实施、运行、维护等生命周期阶段均面临着与传统车间不同的危险与挑战。
一方面，生产制造过程中，制造工艺本身的危险、智能装备（如智能检测机器人、自动导引车等）的功能失效等，可能会引起生产制造产线的功能失控、产品质量下降等，从而对周边的人员、环境或财产造成严重危害和巨大损失。
数字化车间中物联网设备的部署、各生产环节数据的集成、生产控制网络与外部互联网络边界模糊等，使得生产效率提高的同时，也存在着一些可能引发并导致网络安全攻击的潜在危险源。
网络安全攻击可能会导致生产制造过程中断，给企业造成巨大经济损失。
基于此，本篇文章对工业机器人生产数字化车间系统架构设计进行研究，以供参考。
关键词：工业机器人；生产数字化；车间系统；架构设计引言工业互联网是实现工业智能的基础支撑，在产品设计、生产、制造、管理等环节进行高效、精准决策、实时动态优化、敏捷灵活响应。
所谓工业互联网，并非互联网技术和工业制造领域的简单融合，而是在技术、内涵层面进行深度外延。
工业互联网技术既是实现工业智能化转型的关键基础设施，也是云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与工业经济深度融合的应用模式，更是一种新业态，将重塑企业形态、供应链和产业链。
工业智能和工业互联网技术将推动传统制造业进行新兴裂变和升级演化，推进核心硬件、基础软件、机理分析与算法等基础技术融合发展，逐步构建工业智能和工业互联网技术产业体系。
工业互联网技术在工业制造业已形成平台化体系设计、智能化生产制造、网络化协同控制、个性化定制服务、服务化业务延伸、数字化管理决策等新模式，新一代信息技术提升产业增值作用不断显现，促进实体经济提质、增效、降本、绿色、安全发展。
1工业互联网的发展工业互联网是工业智能实施的基础，目标是建立人、机、物在内智能实体之间知识层次的互联互通，是一种直接面向工业智能的复杂协同自动化感知与决策系统。
柔性制造系统的建模设计
根据实际生产情况和突发状况，实时调整生产计划和调度安排。
调度系统开发
利用信息技术和自动化技术，开发高效、智能的生产调度系统。
06 柔性制造系统的未来发展 与挑战
未来发展趋势
智能化
绿色环保
随着人工智能和机器学习技术的不断 发展，柔性制造系统将更加智能化， 能够自主完成更复杂的生产任务。
生产过程优化
通过柔性制造系统实现对 生产过程的优化，提高生 产效率和产品质量。
03 柔性制造系统的建模方法
建模的基本原则
完整性
模型应完整地反映柔性制造系统的所 有相关要素，包括硬件、软件、人员 和环境等。
准确性
模型应准确地描述柔性制造系统的运 行状态和性能，以便进行有效的分析 和优化。
可扩展性
模型应具备可扩展性，以便适应未来 柔性制造系统的发展和变化。
通过合理安排设备和工位的相对位置，减 少物料搬运距离和时间。
设备布局再设计
设备布局仿真与优化
通过重新设计设备布局，实现紧凑、有序 和高效的生产环境。
利用计算机仿真技术对调整后的设备布局 进行模拟和优化。
生产调度优化
生产计划制定
根据市场需求、产品特性和生产能力制定合理的生产计划。
调度算法选择
选择适合生产环境和需求的调度算法，如遗传算法、模拟退火算法等。
通过实验和仿真，优化工艺参数以提 高生产效率。
设计步骤与流程
选择合适的设备
根据工艺流程和生产需求，选择合适的制造设备和检测设备。
布局规划
合理规划设备布局，确保生产流畅，提高工作效率。
设计步骤与流程
选择控制系统
根据系统需求，选择合适的控制系统，如PLC、工业PC等。
《2024年基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台》范文
《基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能制造已经成为现代工业生产的主要方向。
在这一大背景下，一个能够提供综合性实训机会的智能制造平台对于提高制造业的效率与竞争力具有不可估量的价值。
基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台便是一种顺应行业需求的创新之举。
该平台将先进的智能制造技术、模块化理念与实训教育相结合，为企业提供全面、灵活、高效的智能制造解决方案。
二、柔性模块化重组理念柔性模块化重组理念是针对智能制造领域提出的一种新型设计思路。
该理念强调通过模块化设计，将复杂的制造系统分解为一系列可独立运行的模块单元，这些模块单元可以根据实际需求进行灵活组合和调整。
柔性模块化重组理念的优势在于其高度灵活性、可扩展性和可重用性，可以满足不同行业、不同企业对于智能制造的多样化需求。
三、智能制造综合实训平台构建基于柔性模块化重组理念，构建智能制造综合实训平台需要从以下几个方面入手：1. 硬件设施建设：平台应包括一系列可灵活组合的模块化硬件设备，如智能机器人、传感器、执行器等。
这些设备应具备高度的集成性和可扩展性，以满足不同实训项目的需求。
2. 软件系统开发：平台应配备一套完善的软件系统，包括数据采集、处理、分析等模块。
软件系统应具备友好的人机交互界面，方便用户进行操作和监控。
3. 模块化设计：平台应采用模块化设计思想，将硬件和软件进行有机整合，形成一系列可独立运行的模块单元。
这些模块单元可以根据实际需求进行灵活组合和调整，以满足不同实训项目的需求。
4. 实训项目开发：平台应开发一系列具有代表性的实训项目，涵盖智能制造的各个环节，如产品设计、生产计划、工艺规划、设备管理、质量控制等。
四、平台功能与特点基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台具有以下功能与特点：1. 高度灵活性：平台采用模块化设计，可以根据实际需求进行灵活组合和调整，满足不同行业、不同企业的需求。
2. 综合性实训：平台涵盖智能制造的各个环节，提供全面、系统的实训项目，帮助企业和个人提升智能制造技能。
智能制造中的柔性生产线设计与优化
智能制造中的柔性生产线设计与优化1. 智能制造与柔性生产线简介1.1 智能制造的概念和发展趋势1.2 柔性生产线的定义和重要性2. 柔性生产线的设计原则2.1 模块化设计原则2.2 自适应设计原则2.3 可扩展性设计原则3. 柔性生产线设计的关键技术3.1 传感器技术3.2 自动化控制技术3.3 机器视觉技术3.4 数据分析与决策支持技术4. 柔性生产线优化方法4.1 线平衡与任务分配优化4.2 生产调度与物料配送优化4.3 能源利用与环境保护优化4.4 故障预测与维护优化5. 柔性生产线设计与优化的应用案例5.1 电子设备制造行业5.2 汽车制造行业5.3 食品加工行业6. 柔性生产线设计与优化面临的挑战和未来发展方向6.1 人机协同与安全性6.2 数据隐私与安全性6.3 智能制造标准与规范6.4 智能制造人才培养1. 智能制造与柔性生产线简介智能制造是指利用先进的信息技术、自动化技术和智能控制技术，将产品设计、工艺流程和生产线进行全面集成，实现生产过程的智能化、灵活化和高效性。
柔性生产线是智能制造中的重要组成部分，是指能够在不同产品和生产需求之间快速切换的生产线。
柔性生产线设计与优化旨在提高生产线的适应能力、灵活性和效率，以满足多品种、小批量、快速交付的生产需求。
2. 柔性生产线的设计原则2.1 模块化设计原则模块化设计是柔性生产线设计的基本原则之一。
通过将生产线划分为多个独立的模块，每个模块负责不同的工序或功能，实现生产流程的可替换和可重组。
这样一来，当产品发生改变或产能需求变化时，只需要对特定模块进行调整或更换，而无需对整个生产线进行重建。
2.2 自适应设计原则柔性生产线需要具备自适应能力，即能够根据产品的要求和环境的变化自动调整生产流程和生产能力。
自适应设计原则要求生产线能够通过感知和分析环境信息，自动调整设备的工作模式和参数，以实现生产效率的最大化。
2.3 可扩展性设计原则柔性生产线需要具备可扩展性，即能够根据市场需求的变化扩大或缩小生产规模。
智能制造中的柔性生产线设计与优化方法
智能制造中的柔性生产线设计与优化方法智能制造是当前制造业发展的重要方向，它通过对生产过程的优化与升级，提高生产效率、质量和灵活性。
柔性生产线作为智能制造的重要组成部分，在提高生产效率和应对市场需求变化方面具有重要作用。
本文将重点讨论柔性生产线设计与优化方法，以助于提升企业的竞争力和适应性。
柔性生产线是一种能够通过调整产能、生产周期和产品种类实现生产任务灵活安排的生产模式。
它具有以下几个关键特点：第一，多种生产能力的适应性。
柔性生产线能够应对不同生产任务的需求，根据市场变化自由调整生产线的产能和规模。
第二，改变生产线的生产周期。
柔性生产线具备较强的自适应能力，可以在短时间内调整生产周期，适应市场对产品交货期的要求。
第三，多产品种类生产。
柔性生产线能够同时生产不同类别、不同规格的产品，提高生产线的适应能力和生产效率。
为了实现柔性生产线的设计与优化，以下是几种常用的方法：首先，基于物联网的智能化管理。
物联网技术可以实现生产过程的自动化监控与数据采集，通过对实时数据的分析和处理，对生产过程进行调度和优化。
通过物联网感知设备的远程监控和控制，可以实现生产线的自动调整和优化。
其次，流程再造与优化。
柔性生产线需要对生产流程进行重新设计和优化，以适应不同的生产任务和产品需求。
通过对生产过程进行重新建模和优化，可以消除瓶颈、提高效率，并降低生产成本。
再次，灵活的生产调度策略。
柔性生产线需要制定灵活的生产调度策略，实现对生产任务的动态调配和优化。
通过动态调整生产线中设备的工作状态和生产任务的分派，可以最大限度地提高生产效率和适应市场需求变化。
此外，人工智能技术在柔性生产线的设计和优化中也起着重要的作用。
人工智能算法可以通过对生产数据的分析和处理，优化生产计划、降低故障率，并实现智能化的质量管理和异常监测。
需要指出的是，柔性生产线的设计与优化需要综合考虑多个因素。
例如，生产线的整体布局、生产资源的配置、工艺流程的优化等都会影响柔性生产线的性能和效果。
数字孪生技术简介
数字孪生技术目录一、什么是数字孪生（概念） (2)二、数字孪生特征 (2)三、数字孪生生命周期 (4)四、数字孪生作用 (5)五、数字孪生开发流程 (6)六、数字孪生涉及的技术领域 (8)七、数字孪生涉及的软件 (8)1一、什么是数字孪生（概念）数字孪生(Digital Twin)是一种基于数字技术的概念，它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。
信息镜像模型(Information Mirroring Model) :包括三个部分:真实世界的物理产品、虚拟世界的虚拟产品、连接虚拟和真实空间的数据和信息。
物理产品可以是任何实际存在的事物，例如机器、设备、建筑、城市、生态系统等。
虚拟产品则是基于物理实体的数据和信息进行建模，包括几何形状、结构、材料、运行状态、环境参数等，可以对物理实体进行仿真、预测、优化等操作。
以模型和数据为基础，通过多学科耦合仿真等方法，完成现实世界中的物理实体到虚拟世界中的镜像数字化模型的精准映射，并充分利用二者的双向交互反馈、迭代运行，以达到物理实体状态在数字空间的同步呈现，通过镜像化数字化模型的诊断、分析和预测，进而优化实体对象在其全生命周期中的决策、控制行为，最终实现实体与数字模型的共享智慧与协同发展。
二、数字孪生特征21、多领域综合的数字化模型数字孪生是仿真应用的发展和升级。
例如，产品数字孪生不仅具备传统产品仿真的特点，从概念模型和设计阶段着手，先于现实世界的物理实体构建数字模型，而且数字模型与物理实体共生，贯穿实体对象的整个生命周期，建立数字化、单一来源的全生命周期档案，实现产品全过程追溯，完成物理实体的细致、精准、忠实的表达。
多领域的知识集成。
多个物理系统融合、多学科、多领域融合。
数字孪生体和物理实体应该是“形神兼似”。
数据驱动的建模方法有助于处理仅仅利用机理/传统数学模型无法处理的复杂系统，通过保证几何、物理、行为、规则模型与刻画的实体对象保持高度的一致性来让所建立模型尽可能逼近实体。
柔性制造仿真模拟技术在装配线的应用
作业时间/min 6.87 5.45 8.44 11.06 6.18 6.14 6.75 5.12 8.96
传统的方法是利用线平衡墙袁 将各工序的作业 时间进行排列组合袁寻找最优的工艺流程方案遥 需要 通过人工不断的进行尝试袁 周期长袁 而且在系统描 述尧程序模拟过程中存在不足袁无法进行动态展示袁 并直观的展现优化过程的资源投入及有效性情况遥 2.1 仿真模型建立 2.1.1 绘制工艺流程图
本文以装载机某合套线为例袁 通过仿真模拟柔 性装配线生产过程袁改进工艺流程方案遥
合套线的工艺布局方式为环形布局袁环形生产线 主线有 8 个主线工位尧1 个支线工位渊 变速箱预装工 位冤 以及四个缓存工位遥
随着新产品的不断投入袁 需要频繁调整合套线 的生产流程袁将对批量产品的生产流程造成影响遥 本 文以某公司批量产品 A 为例袁 各工位的作业时间是
中图分类号：TP319
文献标识码：A
文章编号：1672-545X（2019）05-0203-05
1 研究背景
1.1 柔性制造技术 柔性制造技术就是对各种不同形状加工对象实
现程序化柔性制造加工的各种技术的综合遥 它是一 种技术密集型的技术群袁凡是侧重于柔性袁适应于多 品种尧中小批量渊 包括单件产品冤 的加工技术都属于 柔性制造技术[1]遥
柔性制造技术的特点是院1冤 三相似原则院形状相 似尧尺寸相似和工艺相似曰2冤 柔性生产线几乎无停工 损失袁设计利用率高曰3冤 柔性制造技术组合了当今机 床技术尧监控技术尧检测技术尧刀具技术尧传输技术尧 电子技术和计算机技术的精华袁具有高质量尧高可靠 性尧高自动化和高效率曰4冤 缩短新产品的发布时间袁 适应瞬息万变的市场需求曰5冤 减少工厂内库存袁改善 产品质量和降低产品成本曰6冤 减少工人数量袁减轻工 人劳动强度曰7冤 一次性投资大遥
《2024年基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台》范文
《基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台》篇一一、引言随着科技的快速发展，智能制造已经成为现代工业发展的重要方向。
为了满足企业对高素质技能人才的需求，基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台应运而生。
该平台以模块化、可重组为特点，通过柔性组合，为学员提供全面、系统的智能制造技能培训。
本文将详细介绍该实训平台的构建、功能及优势。
二、平台构建1. 硬件设施该平台以模块化硬件为基础，包括可编程逻辑控制器（PLC）、传感器、执行器、机器人等设备。
这些设备通过标准化的接口进行连接，方便进行拆分、组合和重组。
此外，平台还配备了高性能的计算机、网络设备等，为学员提供良好的实训环境。
2. 软件系统软件系统是该平台的核心部分，包括工业自动化软件、智能制造仿真系统、数据分析与处理软件等。
这些软件系统支持学员进行编程、仿真、数据分析等操作，帮助他们掌握智能制造的核心技能。
3. 模块化设计该平台采用模块化设计，将不同的功能单元划分为独立的模块。
这些模块可以根据需要进行拆分、组合和重组，以适应不同的实训需求。
此外，模块化设计还便于平台的维护和升级。
三、平台功能1. 技能培训该平台可为学员提供全面的智能制造技能培训，包括机械设计、电气控制、传感器技术、机器人技术、数据分析等方面的知识。
通过实际操作和仿真训练，学员可以掌握相关技能，提高实际操作能力。
2. 项目实践平台支持项目实践，学员可以在导师的指导下，完成实际项目的设计、开发和实施。
这有助于培养学员的团队协作能力、创新能力和解决问题的能力。
3. 竞赛活动该平台还可用于举办各类智能制造竞赛活动，激发学员的学习兴趣和创新能力。
通过竞赛活动，学员可以展示自己的技能和成果，提高自信心和竞争力。
四、平台优势1. 柔性模块化设计该平台采用柔性模块化设计，具有高度的灵活性和可扩展性。
通过拆分、组合和重组模块，可以轻松地适应不同的实训需求。
这有助于提高平台的利用率和降低维护成本。
2. 全面系统的培训内容该平台提供全面的智能制造技能培训，涵盖机械设计、电气控制、传感器技术、机器人技术、数据分析等多个方面。
湿粘附水凝胶设计策略_概述说明以及解释
湿粘附水凝胶设计策略概述说明以及解释1. 引言1.1 概述湿粘附水凝胶是一种在潮湿环境中具有黏附性能的水凝胶材料。
它在生物医学、化妆品、食品和纺织等领域具有广泛的应用前景。
湿粘附水凝胶通过吸收周围的水分，形成一层稳定的黏附界面，从而实现与潮湿表面的黏附。
这种特性使得湿粘附水凝胶在创可贴、药物缓释系统、人工关节和柔性传感器等方面有着重要作用。
1.2 文章结构本文将首先介绍湿粘附水凝胶的定义和特点，以便读者对其基本概念有清晰的理解。
接着，我们将探讨湿粘附水凝胶设计的原则，包括材料选择原则、结构设计原则和功能要求考虑。
然后，我们将深入研究湿粘附水凝胶的制备方法和工艺参数优化，并且提出相应的优化策略和案例研究。
最后，在结论部分对研究成果进行总结，并展望存在的问题和进一步研究方向。
1.3 目的本文的目的是对湿粘附水凝胶的设计策略进行全面概述，并解释其相关原则和制备方法。
通过对湿粘附水凝胶的深入研究，可以为材料科学领域中湿性黏附材料的设计和应用提供参考和指导。
希望通过本文的介绍，读者能够更加深入地了解湿粘附水凝胶，并在未来的研究中取得更好的成果。
2. 湿粘附水凝胶的定义和特点2.1 定义湿粘附水凝胶是一种具有高度吸附性和黏附性的材料，通常由高分子化合物制备而成。
它可以通过吸收并储存大量的液体，同时保持其自身形态稳定。
这种水凝胶材料在接触液体时会发生膨胀，形成低弹性固体结构，具有良好的柔韧性和可塑性。
2.2 特点湿粘附水凝胶具有以下特点：a) 吸附能力强：湿粘附水凝胶能够迅速吸收其自身重量数倍甚至数十倍的液体。
这使得它在许多领域中广泛应用，如医学敷料、卫生产品和农业土壤保护等。
b）黏附力高：湿粘附水凝胶能够紧密黏附在表面上，并在液体存在的条件下保持稳定。
这种特性使得它能够应用于拾取微小颗粒、填补缺损、保护伤口等需要均匀包裹或覆盖液体的应用中。
c）可逆性：湿粘附水凝胶对于液体的吸收和释放是可逆的。
一旦湿粘附水凝胶吸收了液体，它可以通过压力或温度变化等外部条件来释放所储存的液体，从而实现重复使用。
柔性制造系统的设计与优化
柔性制造系统的设计与优化随着科技的不断发展，人们对于生产效率及制造设备的要求也越来越高，而在这样的背景下，柔性制造系统应运而生。
柔性制造系统是一种能够在短时间内适应不同生产任务的制造系统，它能够适应生产线上的产品变化、生产工艺的变化以及产量的变化，从而实现高效率的制造。
下面，我们将探讨柔性制造系统的设计与优化。
一、柔性制造系统的设计1. 系统结构设计在柔性制造系统的设计中，系统结构设计是非常重要的一步。
柔性制造系统的基本结构通常被分为三个层次：控制层、执行层和制造层。
控制层是整个柔性制造系统的控制中心，它通过上位机来控制整个制造系统的生产过程。
执行层负责机器人的控制和操作，控制层和执行层之间通过总线进行数据传递和通信。
制造层则是物流系统和工厂环境的综合体，负责材料的输送和仓储管理等工作。
2. 设备选择与布局设计设备的选择是柔性制造系统设计中的一个关键环节。
选择合适的设备可以提高生产效率和生产质量。
在设备选择上，首先要考虑设备的稳定性和可靠性，其次是设备的生产速度和生产能力。
同时，在实际生产过程中，还需根据产品的特点和生产工艺的特点来选择合适的设备。
在柔性制造系统的布局中，需要考虑设备间的运输和传递，同时还需要考虑设备的排布位置是否符合生产流程和生产计划。
合理的设备排布可以提高生产效率和生产质量，同时还可以减少人力和物力资源的浪费。
3. 操作系统设计柔性制造系统的操作系统是整个系统的核心，它通过编写代码，来完成自动化生产过程中的控制和管理。
操作系统设计需要考虑到系统的可靠性、实时性和功能性。
实时性：柔性制造系统的操作需要实时响应，所以操作系统设计需要保证系统的实时性，来保障整个生产过程的顺利运行。
功能性：操作系统需要具备多种功能，可以操作和管理不同的设备和机器人，可以进行生产计划的制定和调整。
可靠性：操作系统需要具备高度的可靠性，来保障整个制造系统的稳定运行。
二、柔性制造系统的优化1. 运行效率优化柔性制造系统的运行效率优化是提高制造效率和生产质量的一个重要环节。
《2024年基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台》范文
《基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台》篇一一、引言随着科技的飞速发展，智能制造已经成为现代工业发展的新趋势。
柔性模块化重组技术，以其灵活多变、可快速重组的特点，在智能制造领域展现出强大的应用潜力。
本文将介绍一种基于柔性模块化重组的智能制造综合实训平台的设计与实现，以期为相关领域的科研人员和从业者提供参考。
二、平台设计1. 设计理念本平台以柔性模块化重组技术为核心，通过模块化、标准化、可重组的思路，实现设备的快速部署和调整，满足不同生产需求。
平台设计注重实际操作性和实用性，为相关领域的实践教学和实训提供支持。
2. 模块化设计本平台采用模块化设计，将设备、系统、工艺等元素划分为不同的模块。
每个模块具有独立的功能和接口，可独立运行，也可与其他模块进行组合和重组，实现设备的快速调整和扩展。
3. 柔性重组技术柔性模块化重组技术是实现本平台的关键。
通过采用先进的传感器技术、自动化控制技术、信息物理系统等技术手段，实现设备的自动化、智能化和柔性化。
同时，通过模块间的快速连接和拆卸，实现设备的快速重组和调整。
三、平台功能1. 设备实训功能本平台可提供各种智能制造设备的实训功能，如机器人、自动化生产线、智能仓储等。
通过模拟实际生产环境，让学生掌握相关设备的操作和维护技能。
2. 工艺实训功能本平台可根据实际生产需求，进行工艺流程的调整和优化。
通过模拟生产过程中的各个环节，让学生了解生产流程和工艺要求，提高其工艺设计和优化的能力。
3. 项目管理功能本平台具有项目管理功能，可对设备、工艺、人员等资源进行统一管理和调度。
通过项目管理软件，实现项目的计划、执行、监控和评估等全过程管理。
四、平台应用本平台可广泛应用于高校、科研机构和企业等单位。
在高校中，可用于智能制造相关专业的实践教学和实训；在科研机构中，可用于智能制造领域的研究和开发；在企业中，可用于员工培训和技能提升等方面。
同时，本平台还可根据不同用户的需求进行定制化开发和应用。
柔性制造系统在机械设计制造中的应用与优化
柔性制造系统在机械设计制造中的应用与优化柔性制造系统是现代制造业中非常重要的一种生产方式。
它通过利用先进的技术和灵活性强的设备，实现对不同产品的快速生产和适应各种变化的生产需求。
在机械设计制造中，柔性制造系统被广泛应用，为企业带来了许多优势。
本文将介绍柔性制造系统在机械设计制造中的应用和优化方法。
首先，柔性制造系统在机械设计制造中的应用非常广泛。
它主要通过以下几个方面来实现其应用：自动化设备、智能控制和良好的生产计划。
自动化设备包括各种数控机床、自动化装配线等，可以实现机械零件的高效生产。
智能控制系统通过激光测量、摄像头检测等技术，可以实时监测和控制机械加工过程，提高产品的质量和精度。
而良好的生产计划则通过合理的排产和调度，使得机械生产过程更加高效和灵活。
其次，优化柔性制造系统在机械设计制造中的方法可以从多个方面来进行。
首先是工艺流程的优化。
柔性制造系统可以根据产品的不同特点，灵活调整工艺流程，并利用CAD/CAM技术实现自动化的设计和制造。
其次是设备的优化。
在柔性制造系统中，各种设备都需要进行定期的维护和更新，保持其高效运行。
此外，在设备选型和布局上也可以进行优化，以提高生产效率和产品质量。
再次是生产计划的优化。
柔性制造系统可以通过合理的生产计划，减少物料和时间的浪费，提高资源利用率。
最后是质量控制的优化。
柔性制造系统可以通过智能控制系统提高产品的质量和检测效率，在生产过程中实时监测产品质量，并进行自动纠错。
柔性制造系统在机械设计制造中的应用和优化带来了许多显著的优势。
首先，它可以提高生产效率和生产灵活性。
柔性制造系统可以根据市场需求的变化，快速调整生产线和工艺流程，适应不同类型产品的生产，减少生产周期。
其次，它可以提高产品质量和精度。
柔性制造系统通过智能控制和自动化设备，可以实时监测和调整机械加工过程，减少人为因素对产品质量的影响。
第三，它可以降低生产成本。
柔性制造系统可以通过合理的生产计划和资源利用，减少物料和时间的浪费，提高生产效率，从而降低生产成本。
I-ideas
I-DEASMasterSeries是美国SDRC(StructuralDynamicsResearchCorporation)公司自1993年推出的新一代机械设计自动化软件，也是SDRC公司CAD/CAE/CAM领域的旗舰产品，并以其高度一体化、功能强大、易学易用等特点而著称。
I-DEASMasterSeries5于今年6月20日在美国首次展示，其最大的突破在于VGX技术的面市，极大地改进了交互*作的直观性和可靠性。
另外，该版本还增强了复杂零件设计、高级曲面造型以及有限元建模和耐用性分析等模块的功能。
在我国，正式使用I-DEASMasterSeries软件的用户已经超过400家，居于三维实体机械设计自动化软件的主导地位。
由于SDRC公司早期是以工程与结构分析为主逐步发展起来的，所以工程分析是该公司的特长。
SDRC公司近期还集中了优势力量大力加强数控加工功能的开发。
I－DEAS的最新版本为Master Series 9.0，它可运行于Windows/NT和UNIX平台上，共有七大主模块，下面我把它们逐一介绍给大家。
一、工程设计(Engineering Design)模块工程设计模块主要用于对产品进行几何设计，包括Master Modeler(建模)、Master Surfacing(曲面)、Master Assembly(装配)、Mechanism(机构)、Draft Setup(制图建模)几个子模块。
1.实体建模(Master Modeler)子模块以前，在零件未制造出时，是无法观看零件形状的，只能通过二维平面图进行想象。
现在，用3DS可以生成实体模型，但用3DS生成的模型在工程实际中是“中看不中用”。
用I－DEAS生成的实体建模，不仅中看，而且相当管用。
事实上，I－DEAS后阶段的各个工作数据的产生都要依赖于实体建模所生成的数据。
2.曲面(Master Surface)子模块前面由基本体素拼合成的实体，属于比较规则的物体。
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摘要面对全球化、经贸一体化、日新月异的科学技术、市场竞争日益加剧以及消费需求的个性化、多样化及动态快速多变对制造企业、制造系统及制造模式与方法等在灵活性(柔性)、快速性(敏捷性)、适应性等方面所提出的更多需要、更高要求，传统制造模式与制造方法已显得越来越不适应。
为此，本文通过构建一种更为灵活和易于重构的具有较大适应能力的新型先进制造模式——可适应制造，并对此模式在制造系统和车间层次上开展了相应的建模方法、生产设备布局优化方法和车间生产调度策略搜索方法的研究与应用，以为增强制造企业、制造系统对市场变化的适应性和灵捷性提供新方法、新途径。
本文通过分析如敏捷制造、网络化制造等先进制造模式在对因应市场动态多变的（被动/主动）适应能力的不足之处，提出了一种旨在增强制造企业、制造系统应对市场的适应能力的可适应制造模式。
为推动该模式在系统层面和车间层面上的应用与实施，本文创新性地将多Agent 理论与Petri 网方法结合，提出一种基于多Agent 的可扩展着色赋时Petri 网（Agent-oriented Extend Colored Timed Petri Net，AOECTPN）的建模方法，从而可以从不同层次上、不同粒度上以及系统相关行为特上对可适应制造系统进行建模，而且还针对可适应制造系统构建了相应的评价指标体系和多级模糊评价方法以对其适应性等多个特性进行评估。
同时，将基于AOECTPN 的建模方法应用于可适应制造车间的建模、设计与优化，并分别提出一种基于遗传算法与禁忌搜索算法的可适应制造车间生产设备布局优化方法和基于Petri 网编码的改进遗传算法的可适应制造车间生产调度策略的搜索方法，以为可适应制造车间在其生产设备和生产调度策略与方法上实现灵捷动态重构，应对市场的快速多变，提供新方法、新策略。
本文最后将上述的AOECTPN 建模方法、生产加工设备布局优化方法和生产调度策略搜索方法应用到深圳大学机械制造基础中心的柔性制造系中，构建了相应的可适应制造车间试验系统，从原理上验证了上述方法的正确性、可行性；相关仿真与实验结果表明，本文所提出的可适应制造模式及基于AOECTPN 的多层次建模方法、生产加工设备布局优化方法、生产调度策略搜索方法具有一定的可操作性和实用性，可望为制造业提供一种具有较大适应能力的灵捷制造模式，为可适应制造车间的设计、布局与优化提供一种新方法。
关键词：多层次建模，柔性仿真，可适应制造，车间布局，Petri 网，遗传算法AbstractThe face of globalization, trade and economic integration, the ever-changing science and technology, market, increased competition and rapidly changing consumer demand for personalized, diversified and dynamic manufacturing companies, manufacturing systems and manufacturing models and methods in the flexibility (flexible)fast (agility), adaptability more, higher demands, the traditional manufacturing model and manufacturing methods have become increasingly inadequate. In this paper, by constructing a more flexible and easy-to-reconstructed with greater ability to adapt to the new advanced manufacturing mode - can be adapted to manufacture, and model manufacturing systems and shop floor level to carry out the modeling method production equipment layout optimization methods and search methods of the workshop production scheduling policy research and applications that enhance the manufacturing enterprise and manufacturing systems on the market changes, the adaptability and agility of the new methods and new ways.This paper analyzes such as agile manufacturing, network manufacturing, and other advanced manufacturing mode changing in response to market dynamics (passive / active), the ability to adapt to the inadequacies of a designed to enhance the manufacturing companies, manufacturing systems to respond to market adaptation the ability to adapt to the manufacturing model. To promote the application of this mode on the system level and shop floor level and the implementation of this innovation to the Multi-Agent theory and Petri nets method is proposed based on Multi-Agent Extended Colored Timed Petri Net (Agent-oriented Extend, on Colored Timed Petri Net, AOECTPN) modeling method, which can be from different levels, different particle size and system-related behavior especially can be adapted to the manufacturing system modeling, but also can be adapted to the manufacturing system to build the evaluation system and multi-level fuzzy evaluation method to assess its adaptability and other characteristics.The same time, will be used in AOECTPN-based modeling method can be adapted to the modeling, design and optimization of the manufacturing plant, were proposed based on genetic algorithms and tabu search algorithm can be adapted to the production equipment of the manufacturing plant layout optimization method based on Petri net encoding improvements in the genetic algorithm search method can be adapted to the manufacturing plant production scheduling policy, In order to be adapted to the manufacturing plant in its production equipment and production scheduling strategies and methods to achieve the dynamic reconfiguration of agile response to rapidly changing market, providing new methods and new strategies.Finally, the above AOECTPN modeling methods, production and processing equipment layout optimization methods and search methods of production scheduling policies in flexible manufacturing systems applied to the center of Shenzhen University, machinery manufacturing base, building can be adapted to manufacturing plant test system, from the principle of verify the correctness of the above methods, feasibility; related simulation and experimental results show that the proposed manufacturing model can be adapted to multi-level modeling approach based on AOECTPN, production and processing equipment layout optimization methods, production scheduling policy search method operability and practicability, the manufacturing industry is expected to provide a greater ability to adapt to agile manufacturing model can be adapted to the manufacturing plant design, layout and optimized to provide a new method.Keywords：Multi-level modeling, Flexible Simulation, Adaptable Manufacturing, Workshop layout, Petri Net, Genetic Algorithms目录摘要 (I)目录 (IV)第1章绪论 (1)1.1 课题背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状与发展趋势 (3)1.3 论文主要工作与结构 (6)第2章可适应制造模式研究 (8)2.1 可适应制造的成因分析 (8)2.2 现代先进制造模式比较分析 (9)2.3 可适应制造的提出 (11)2.4 可适应制造模式的内涵与特征 (12)2.5 本章小结 (14)第3章可适应制造系统建模与仿真方法研究 (15)3.1 定义与特征 (15)3.2 基于AOECTPN的建模方法 (17)3.2.1 基于多Agent的多层次建模 (17)3.2.2 多Agent的可扩展着色赋时Petri网 (19)3.2.3 基于AOECTPN的制造系统模型 (21)3.3 柔性化仿真方法 (24)3.4 评价指标体系与方法 (27)3.4.1 评价指标体系 (27)3.4.2 评价方法 (29)3.4.3 案例分析 (31)3.5 本章小结 (33)第4章可适应制造车间的布局优化方法研究 (34)4.1 定义与特征 (34)4.2 基于遗传算法的生产设备布局优化方法 (35)4.2.1 问题描述 (35)4.2.2 生产设备布局建模 (37)4.2.3 遗传算法设计 (39)4.2.4 仿真结果 (42)4.3 基于改进遗传算法的生产调度策略搜索方法 (46)4.3.1 问题描述 (46)4.3.2 生产调度过程建模 (46)4.3.3 遗传算法设计 (50)4.3.4 仿真结果 (54)4.4 本章小结 (57)第5章可适应制造车间试验系统 (58)5.1系统的组成及体系结构 (58)5.2 硬件配置与软件架构 (60)5.3 试验运行与结果 (61)5.4 本章小结 (67)第6章总结与展望 (68)6.1 总结 (68)6.2 展望 (69)参考文献 (70)致谢 ........................................................ 错误！未定义书签。