人工智慧：智慧型製造

書籍信息

作譯者：劉繼紅,江平夜汗幾臘宇

出版時間：2020-12 千店翻乃協字數：378 版次：01-01 頁數：344

開本：16開裝幀： I S B N ：9787121401039

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紙質書定價：￥98.0

內容簡介

本書從人工智慧技術與先進制造技術融合的角度，介紹了人工智慧技術在產品設計與製造中的套用，也就是智慧型製造技術，著重介紹了定性立體建模和不確定性多學科設計最佳化等智慧型設計技術、設計理性知識建模和複雜產品研製工程知識管理等知識工程與管理技術，以及智慧型裝配序列規劃乎請連和製造過程智慧型計算等智慧型生產與製造技術，並結合具體示例介紹了相關技術方法的套用。本書可以作為高等院校機械、信息、自動化等專業的教材，也可以作為與智慧型製造技術相關的廣大工程技術人員的參考用書。

圖書目錄

第1章緒論

11製造模式

111產品全生命周期

112製造模式的發展

12人工智慧的發展

121人工智慧發展回顧

122新一代人工智慧

13智慧型製造的發展

131數字製造、智慧型製造（IM）與智慧型製造（SM）

132智慧型製造範式

參考文獻

第2章定性立體建模

21產品概念設計

211產品概念設計過程

212產品概念形狀設計

213定性幾何推理

22定性立體表達

221時間區間代數

222三維形體的定性表達

223定性立體模型的直接構建

23定性立體模型凶和虹的構造化

231問題提出

232定性立體模型構造化原理

233定性立體戶雅罪模型的多層次構造化

234構造化定性立體模型的復原

235示例

24定性立體操作

241領域演算

242領域變換操作

243複合領域操作

25產品可拆卸性分析

251定性裝配模型

252拆卸性分析

26小結

參考文獻

第3章不確定性多學科設計最佳化

31不確定性多學科設計最佳化概述

311多學科設計最佳化

312不確定性多學科設計最佳化

32不確定性數學建模理論

321不確定性分類

322不確定性數學建模

323不確定性在多學科系統中的傳播

33多學科可靠性分煉滲諒析

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多學科可靠性分析方法

34基於可靠性的多學科設計最佳化

341基於可靠性的多學科設計最佳化建模

342基於可靠性的多學科設計最佳化求解

35實例驗證與分析

36小結

參考文獻

第4章設計理性知識建模

41概述

411設計思考過程

412設計思考過程的相關研究

42設計理性知識概念模型

421設計理性知識語義模型

422設計理性知識程式性模型

423設計理性知識情節性模型

424實例

43設計理性知識模型粒化分級策略

431粒度化方法

432細粒度設計理性知識模型結構分析

433分層遞階設計理性知識粒度空間

434設計理性知識模型粒度層次劃分

435分層遞階粒度層次空間構建

44基於粒度調整的設計理性知識模型變換方法

441重複設計過程約簡

442設計理性知識片段歸併

443設計理性知識模型主脈絡抽取

444實例驗證

45小結陵烏

參考文獻

第5章複雜產品研製工程知識管理

51概述

511複雜產品領域本體

512複雜產品知識管理多領域本體套用模式

513面向複雜產品知識管理的動態本體

52基於研製任務需求的領域本體資源匹配

521領域本體資源倒排索引建模

522領域本體資源查詢結構建模

523領域本體資源搜尋

524算例

53外擴型領域本體子集的界定

531領域本體子集

532基於相關性分析的領域概念擴展

533領域概念相關度矩陣更新

534領域概念關係還原

535算例

54基於本體映射聯結的領域子本體集成

541領域子本體映射

542動態本體骨架生成

543領域子本體合併

544算例

55小結

參考文獻

第6章智慧型裝配序列規劃

61概述

611複雜產品的裝配規劃

612協同裝配規劃與序列最佳化

613基於智慧型算法的裝配序列最佳化研究現狀

62裝配序列最佳化模型

621基於裝配過程約束的裝配成本模型

622不滿足幾何約束的零件推理

623不滿足局部優先順序的零件推理

624不穩定裝配的零件推理

625裝配方向、裝配工具和裝配類型的變化次數

626基礎件的選擇

63基於遺傳算法的智慧型裝配規劃

631遺傳算法原理與基本流程

632面向裝配規劃的遺傳算法改進

633裝配規劃遺傳算法步驟

64基於粒子群最佳化算法的智慧型裝配規劃

641粒子群算法原理與基本流程

642面向裝配規劃的粒子群算法改進

643裝配規劃粒子群最佳化算法步驟

65基於蟻群算法的智慧型裝配規劃

651蟻群算法原理與基本流程

652面向裝配規劃的蟻群算法改進

653裝配規劃蟻群算法步驟

66基於模擬退火算法的智慧型裝配規劃

661模擬退火算法原理與基本流程

662面向裝配規劃的模擬退火算法改進

663裝配規劃模擬退火算法步驟

67算法示例與分析

671套用示例一

672套用示例二

67小結

參考文獻

第7章製造過程智慧型計算

71製造過程知識來源與管理

711製造常識

712製造經驗

713製造數據的知識化

714製造過程知識管理框架

72製造知識圖譜及其套用

721製造知識圖譜構建

722高壓開關裝備製造知識圖譜套用

73基於隨機森林算法的工藝綜合決策

731決策樹與隨機森林算法

732單數控工具機工藝綜合決策

74製造數據的深度學習

741深度學習概述

742刀具磨損識別

75小結

參考文獻

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