工业智能:方法与应用电子书

前折页

内容简介

前言

第1篇 工业智能基础

第1章 工业智能概述

1.1 智能制造概述

1.1.1 智能制造的概念及参考架构

1.1.2 智能制造的核心

1.2 工业智能概述

1.2.1 工业智能的概念

1.2.2 工业智能的分类

第2章 工业智能基础

2.1 工业智能算法基础

2.1.1 工业智能的机器学习任务

2.1.2 常用工业智能经典算法

2.1.3 深度学习算法

2.2 工业智能流程

2.2.1 数据收集

2.2.2 数据预处理和特征工程

2.2.3 模型训练和强化

2.3 工业智能场景

2.3.1 预测性维护

2.3.2 质量检验与保证

2.3.3 制造流程优化

2.3.4 供应链优化

2.3.5 人工智能驱动的网络安全和隐私

2.3.6 自动物理安全

2.3.7 自动化数据管理

2.3.8 智能助手

2.3.9 人工智能驱动的研发

2.3.10 自主资源勘探

第2篇 设计阶段的工业智能

第3章 结构设计的特征识别与优化

3.1 智能设计研究现状

3.1.1 智能设计研究方法

3.1.2 产品智能CAD设计研究现状

3.2 产品智能设计框架

3.3 智能设计中的关键技术

3.3.1 三维模型检索技术

3.3.2 加工特征自动识别技术

3.3.3 设计方案优化

3.4 基于点云语义分割的下颌角术前截骨规划

3.4.1 计算机辅助技术在下颌角术前截骨规划中的应用

3.4.2 下颌角点云语义分割网络

3.4.3 实验设计与结果

第4章 设计文档结构化分析

4.1 国内外相关技术研究现状

4.1.1 标准电子文档文本提取及结构化相关研究

4.1.2 航空标准电子文档关键词自动提取技术的相关研究

4.1.3 航空标准电子文档信息检索技术相关研究

4.2 基于规则匹配的文本去噪和结构化方法

4.2.1 航空标准电子文档数据说明

4.2.2 航空标准电子文档文本去噪和结构化技术路线

4.2.3 基于开源工具的航空标准电子文档的文本提取实验

4.2.4 基于规则匹配的文本去噪方法

4.2.5 航空标准电子文档的文本数据存储结构

4.2.6 文本树的生成方法

4.3 航空标准电子文档关键词自动提取数据预处理方法

4.3.1 中文文档关键词自动提取方法技术路线

4.3.2 中文分词模型

4.3.3 停用词过滤

4.4 关键词提取案例

第5章 装配工艺智能设计

5.1 装配工艺设计进展与现状

5.1.1 装配工艺信息建模研究现状

5.1.2 装配工艺规划研究现状

5.1.3 装配工艺评价研究现状

5.2 基于知识图谱的装配工艺智能设计方法

5.2.1 基于知识图谱的装配工艺信息建模

5.2.2 基于Bi-LSTM的装配工艺信息模型构建方法

5.2.3 基于图嵌入的装配工艺生成方法

5.2.4 基于点云深度学习的装配干涉检测方法

5.3 某航空发动机压气机转子部件装配实例与验证

5.3.1 装配工艺知识图谱数据库自动构建

5.3.2 基于图嵌入的装配工艺自动生成

5.3.3 多装配工艺方案可行性评价

第3篇 制造阶段的工业智能

第6章 工业缺陷图像智能检测

6.1 工业缺陷图像检测进展与现状

6.1.1 工业缺陷图像检测的定义

6.1.2 工业缺陷图像检测发展历程

6.1.3 基于深度学习的工业缺陷图像检测进展

6.2 基于卷积神经网络的铸件缺陷检测模型

6.3 基于注意力机制的细粒度铸件缺陷识别方法

6.4 基于深度学习的铸件射线图像检测案例

6.4.1 输入分析

6.4.2 训练过程分析

6.4.3 输出分析

6.4.4 模型评估

6.4.5 成果展示

6.5 面向工业缺陷识别的可解释性深度学习方法

6.5.1 工业缺陷检测过程的可解释性需求分析

6.5.2 可解释性分析研究现状

6.5.3 基于可解释性方法的焊缝缺陷检测案例

第7章 人工作业行为检测与监控

7.1 作业行为检测与监控的进展与现状

7.2 作业行为检测与监控算法总体框架

7.2.1 人体姿态估计

7.2.2 行为检测

7.2.3 作业安全监控

7.3 基于深度学习的作业行为检测与监控方法

7.3.1 基于OpenPose的骨架提取与建模

7.3.2 基于双流LSTM融合网络的作业行为特征提取

7.3.3 作业行为检测识别

7.3.4 基于GRU的作业行为流程序列编码

7.3.5 基于规范性感知网络的作业行为规范性权重挖掘

7.3.6 基于逻辑回归的规范性判断

7.4 基于作业行为检测的人机协作装配案例

7.4.1 案例介绍

7.4.2 实验环境设置

7.4.3 功能验证

第8章 制造过程的人机协同

8.1 人机协同研究进展与现状

8.1.1 研究动机

8.1.2 目标物体检测

8.1.3 散乱对象拾取

8.1.4 人机协作

8.2 人机协作环境中的场景理解

8.2.1 散乱场景的虚拟数据集构建

8.2.2 基于视觉的物体识别与定位

8.2.3 抓取顺序与机器人姿态调节方法

8.3 基于强化学习的人机协同

8.3.1 机器人感知基础

8.3.2 基于强化学习的任务决策

8.3.3 基于强化学习的人机协同制造

8.4 案例研究

8.4.1 散乱零件的识别与拾取

8.4.2 发电机装配

第4篇 运维阶段的工业智能

第9章 生产作业运行智能管控

9.1 生产作业运行智能管控进展与现状

9.2 基于知识图谱的生产作业智能管控模型

9.2.1 生产全过程状态感知模型

9.2.2 面向生产过程的数据建模

9.2.3 面向生产全过程的知识图谱构建

9.3 数据驱动的生产作业智能管控优化技术

9.3.1 纺纱生产工艺流程设计与布局仿真优化技术

9.3.2 基于工业互联网平台的纺纱生产全流程

9.3.3 生产过程在线检测与生产状态远程监控技术

9.3.4 基于工业大数据平台的协同优化

9.4 生产作业智能管控案例

9.4.1 环锭纺纱能耗智能管控平台架构设计方案

9.4.2 基于最小量化误差的纺纱能耗智能监控与预警

9.4.3 基于状态驱动的纺纱能耗智能调控

9.4.4 基于核心影响因素的纺纱能耗分析预测

第10章 设备故障诊断与预防性维修

10.1 设备故障诊断与预防性维修进展与现状

10.2 设备故障诊断

10.2.1 基于CNN的设备故障诊断

10.2.2 基于卷积神经网络的设备故障诊断方法

10.2.3 基于卷积神经网络的设备故障诊断案例

10.3 设备预防性维修

10.3.1 基于迁移学习的设备预防性维修

10.3.2 基于迁移学习的设备预防性维修方法

10.3.3 基于迁移学习的设备预防性维修案例

第5篇 工业智能热点研究

第11章 设备故障诊断与预防性数字孪生与工业智能

11.1 数字孪生进展与现状

11.1.1 数字孪生发展历程

11.1.2 相关工作

11.1.3 数字孪生定义和参考模型

11.2 数字孪生装配

11.2.1 基于数字孪生的装调理论体系

11.2.2 体系方法

11.2.3 应用案例

11.3 数字孪生加工

11.3.1 面向加工的数字孪生模型

11.3.2 加工过程中的智能方法

11.3.3 数字孪生加工案例

11.4 数字孪生智能评估

11.4.1 模型智能评估思想

11.4.2 模型保真度评估方法

11.4.3 评估案例

第12章 设备故障诊断与预防性AI+AR辅助下的制造

12.1 AR概述

12.1.1 AR的定义及发展

12.1.2 AR关键技术

12.2 面向AR的加工过程信息多视图构建与交互

12.2.1 基于AR的加工过程信息集成模型描述与定义

12.2.2 面向AR的加工过程信息多视图构建方法

12.2.3 面向AR的加工过程信息多视图交互方法

12.3 基于多元信息融合的模型虚实融合方法

12.3.1 虚实融合基本思想与流程

12.3.2 梯度描述符离线学习

12.3.3 多元信息融合的在线识别与追踪

12.3.4 方法验证与讨论

12.4 基于AR的加工原型系统开发与案例分析

12.4.1 原型系统开发与实现

12.4.2 系统功能验证与应用实例

反侵权盗版声明

后折页