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智能制造系統集成與優化方法 版權信息
- ISBN：9787122467249
- 條形碼：9787122467249 ; 978-7-122-46724-9
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
智能制造系統集成與優化方法 內容簡介
隨著工業互聯網、云計算、大數據、數字孿生等新一代信息技術與工業系統全方位深度融合，制造系統的透明化、智能化、服務化、智慧化發展受到各國政府、產業界和學術界的共同關注，學術研究日益活躍。本書以“感知互聯，系統集成，優化決策”為導向，聚焦制造系統的集成互聯與優化決策兩大核心問題，展開與其相關的基本理論、共性方法、優化模型與算法的闡述，重點探討幾類融合新一代人工智能、人機物協同的新興集成智能制造系統;在此基礎上，系統闡述多個智能決策優化方法，將遷移學習、圖神經網絡、深度強化學習等方法應用于復雜制造系統資源分配與優化調度，以期為智能制造系統提供優化創新手段和技術支撐。 本書可作為高等院校機械工程、智能制造工程、自動化、計算機科學與技術、管理科學與工程等相關專業的教材或參考書，也可供制造企業工程技術人員和管理人員參考。
智能制造系統集成與優化方法 目錄
**部分 綜述篇第1章 制造系統集成概述0021.1 制造業的發展機遇與挑戰0021.2 制造系統的內涵和特征0041.2.1 基礎制造技術0061.2.2 新型制造單元技術0061.2.3 先進制造模式/系統0091.2.4 現代集成制造系統特征0131.3 制造系統集成的體系架構與目標0151.3.1 制造系統集成的體系架構0161.3.2 制造系統集成的演進目標0211.4 制造系統集成的發展趨勢0241.4.1 從符號智能走向計算智能0251.4.2 從百花齊放走向統一融合026**部分 綜述篇第1章 制造系統集成概述0021.1 制造業的發展機遇與挑戰0021.2 制造系統的內涵和特征0041.2.1 基礎制造技術0061.2.2 新型制造單元技術0061.2.3 先進制造模式/系統0091.2.4 現代集成制造系統特征0131.3 制造系統集成的體系架構與目標0151.3.1 制造系統集成的體系架構0161.3.2 制造系統集成的演進目標0211.4 制造系統集成的發展趨勢0241.4.1 從符號智能走向計算智能0251.4.2 從百花齊放走向統一融合0261.4.3 從集中走向分布、從被動走向主動030
第2章 優化與決策方法概述0352.1 智能優化方法0352.1.1 發展歷史0362.1.2 典型特征0372.2 多目標優化0392.2.1 多目標優化問題0402.2.2 多目標優化方法0412.2.3 解集的評價指標0472.3 遷移學習0492.3.1 遷移學習的動機0502.3.2 遷移學習方法分類0522.4 多任務優化0542.4.1 多任務優化問題的數學描述0562.4.2 多任務優化的基本框架0562.4.3 遷移過程的自適應控制策略0602.5 深度學習和強化學習0632.5.1 深度學習0632.5.2 強化學習0662.5.3 深度Q 網絡0692.6 不確定多屬性決策0722.6.1 區間數多屬性灰色關聯分析0732.6.2 三角模糊數多屬性決策0742.6.3 二元語義多屬性決策0782.6.4 直覺模糊數多屬性決策081
第二部分 制造系統集成篇第3章 制造物聯與信息物理生產系統0843.1 制造物聯0843.1.1 定義及特征0863.1.2 參考體系架構0883.1.3 關鍵使能技術0893.2 信息物理生產系統0933.2.1 概述0933.2.2 系統模型0953.2.3 實現技術096
第4章 大數據驅動的主動制造系統1014.1 引言1014.2 制造中的大數據問題1034.3 主動制造的內涵1074.4 主動制造系統體系結構1094.5 案例分析114
第5章 人本智能制造系統1175.1 引言1175.2 工業5.0 1205.2.1 特征及定義1205.2.2 人機交互方式演化1225.2.3 “人-社會-自然-技術”視角下的工業4.0/5.0 1255.3 走向人機共生的人本智造1275.3.1 人機共生關系1285.3.2 生產模式演化與人類需求多樣化1305.3.3 人機協作應用案例1325.4 人本智能制造演化1335.5 人本智造示例136
第6章 自主智能制造系統1396.1 從人機交互到自主智能1396.2 自主智能制造系統的人機物交互1416.3 自主智能制造系統中人的角色1436.4 自主智能制造參考體系架構1446.5 應用實例149
第7章 可持續包容性制造1557.1 引言1557.2 包容性制造的內涵1587.3 包容性制造技術路線1617.4 應用案例165
第三部分 制造系統優化篇第8章 高維多目標制造云服務組合優化方法1688.1 引言1698.2 云服務組合模型1738.3 QoS 評估1748.4 對抗搜索驅動的高維多目標協同搜索方法1778.4.1 對抗分解的基本思想1788.4.2 算法步驟1808.4.3 實驗結果與分析1878.5 算法尋優過程計算資源動態配置策略1928.5.1 基本思想1938.5.2 算法設計1958.5.3 實驗結果與分析202
第9章 基于遷移學習的云制造多任務協同優化2139.1 基于特征空間映射的多任務優化2149.1.1 基于自編碼器的特征空間映射2149.1.2 模型構建2169.1.3 算法設計2199.1.4 云制造多任務協同優化案例仿真2249.2 在線學習機制驅動的多任務優化2329.2.1 知識遷移強度自適應2339.2.2 多源任務選擇策略2369.2.3 基于受限玻爾茲曼機的跨域適配機制2389.2.4 EMaTO-AMR 算法流程2409.2.5 案例仿真結果與分析2439.3 集成學習輔助的跨域適配自適應方法2529.3.1 基于DAE 的跨域適配技術2539.3.2 基于ADM 的跨域適配技術2549.3.3 基于RBM 的跨域適配技術2559.3.4 算法流程2579.3.5 仿真實驗264
第10章 深度強化學習驅動的分布式柔性車間調度28410.1 圖神經網絡28410.1.1 圖神經網絡一般框架28510.1.2 圖卷積網絡（GCN） 28710.1.3 GraphSAGE 28810.1.4 圖注意力網絡（GAT） 28910.2 深度強化學習相關算法29010.2.1 DQN 算法29110.2.2 DDPG 算法29210.3 基于圖神經網絡與深度強化學習的分布式柔性車間調度方法29310.3.1 動態分布式調度特征29310.3.2 問題建模29510.3.3 算法流程29810.3.4 柔性車間實時調度案例仿真306
第11章 模糊多屬性云制造資源決策理論與方法30911.1 引言30911.2 云服務資源發現與配置31111.3 基于二元語義的制造服務優選技術31311.3.1 二元語義相關基礎31311.3.2 模糊數與二元語義的轉化31511.3.3 多粒度二元語義權重信息的一致化處理31611.3.4 制造云服務優選評估流程31711.4 實例分析31911.4.1 計算關聯系數矩陣31911.4.2 確定指標權重系數32111.4.3 資源綜合評價322
參考文獻324
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