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数智赋能智能生产组线关键技术

数智赋能智能生产组线关键技术

  • 字数: 253
  • 出版社: 中国财富
  • 作者: 王红军//王翰洋|
  • 商品条码: 9787504783998
  • 适读年龄: 12+
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 225
  • 出版年份: 2025
  • 印次: 1
定价:¥62 销售价:登录后查看价格  ¥{{selectedSku?.salePrice}} 
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精选
内容简介
内容简介 我国大力推动数智赋能中小企业数字化转型,着力推进制造业信息化建设国产数控机床得到广泛应用。本书对国产数控机床组线技术进行研究,阐述了数控机床组线的技术规范和柔性生产线的可靠性保障技术,探讨了智能制造生产线的基本组成和发展趋势。本书是围绕国产数控机床组线关键技术,并结合作者在该领域的科研和工程实践写成的。 全书共分为5章,全面系统地介绍了各个行业对国产数控机床组线的需求、智能制造生产线组线布局技术、生产线布局的数字化建模、智能制造生产线组线性能的仿真分析;国产数控机床组线设备及刀具选型、国产数控机床生产控制规范、数控机床的可靠性评估与运维等。 本书可作为高等学校机械工程及自动化、机械电子工程、工业工程、管理工程等专业的本科生及研究生的参考教材,也可作为机械工程领域的企业工程师、智能制造领域的研究人员等的参考用书。
作者简介
王红军,北京信息科技大学教授,北京市高层次创新计划领军人才。获得教育部科技进步二等奖等科技奖励10多项,承担国家自然科学基金、国家科技重大专项等科研项目,出版专著6部,教材15部,发表学术论文150多篇。 王翰洋,博士,美国伊利诺伊大学芝加哥分校硕士学位,青年学者,主要从事人工智能与风险评估信息技术的研究,兼具跨学科领域视野,参加国家自然科学基金和北京市自然科学基金项目,研究内容包括深度学习模型,构建动态风险评估技术体系,发表学术论文多篇,出版著作1部。
精彩导读
1.1.3船舶工业需求 我国船用设备装船率达60%以上,实现船用设备年销售收入持续增加,形成了一批具有较强国际竞争力的船用设备专业化生产企业。船舶工业需要的设备主要有:船体加工设备、船用柴油机机体制造设备、零件加工设备、螺旋推进器制造设备和船用机械和仪表制造设备。 ①船体加工设备多为专用设备。如卷边设备、校平设备、压力机、折边机、型钢弯曲机、剪板机、刨边机、光电跟踪切割机、数控切割机、抛丸除锈设备等。 ②船用柴油机机体制造设备。该种设备主要用到重型和超重型龙门镗铣床、数控落地镗铣床、大型数控卧式镗铣中心,多轴五联动数控镗铣床、数控立式车床、大型数控成型砂轮磨齿机。 ③曲轴等零件加工设备。该种设备主要用到曲轴铣床、大型曲轴车铣中心、大型曲轴磨床等。 ④螺旋推进器制造设备。该种设备主要用到大型五轴立式车铣中心、多轴五联动数控镗铣中心、大型数控立式车床等。 ⑤船用机械和仪表制造设备。该种设备主要用到五轴立卧转换加工中心、五轴车铣中心、卧式加工中心、大型数控落地镗铣床、数控立式车床、各种规格的数控车床和车削中心等。 1.1.4汽车工业需求 汽车工业对数控机床的基本要求可以归纳为:高效柔性、精密可靠、环保成套。汽车工业的发展对机床行业有着巨大影响。汽车生产按工艺流程,大致可分为如下生产线:发动机(缸体、缸盖、曲轴、凸轮轴、连杆等)、变速箱、底盘零件、冲压、焊接、涂装、总装、铸造、锻造、热处理等生产线。 ①发动机零部件生产线加工设备。包括缸体、缸盖、曲轴、凸轮轴、连杆等的生产线,主要采用高效、高性能、高可靠性的数控机床和专用数控机床,缸体、缸盖加工柔性生产线大多由卧式加工中心组成。曲轴加工设备主要有车拉机床、数控曲轴内铣或外铣床、数控曲轴磨床、曲轴抛光机等设备。凸轮轴加工设备主要有凸轮轴数控车床、凸轮轴磨床等。连杆加工大多为专用设备,如双端面磨床等。变速箱加工设备基本上与缸体的加工设备类似。 ②大型覆盖件冲压、焊接、涂装、总装等设备。冲压设备主要用于加工大型覆盖件,如车门、侧围、前后盖、顶盖等板材类零件,冲压生产线可分为人工上下料和自动上下料两种,也有采用大型多工位压力机代替的。焊接设备中部件焊接大多采用悬挂式点焊机手工焊接,部分整车车身总成焊接采用焊接机器人焊接。涂装设备多采用机器人自动喷涂的方式。总装设备大多采用人工装配和机器人装配相结合的方法。 ③铸造、锻造、热处理设备。铸造设备主要用于铸造发动机缸体、缸盖及变速箱等铸件,大多采用气冲造型自动生产线,从上料、造型、浇注到清砂等过程全程自动化,部分中小铸件采用压铸或其他精密铸造方法。热处理设备主要采用高频淬火、渗碳渗氮、电镀、涂层及发蓝等方法。 ④各种汽车零部件生产设备。汽车的零部件有几千种,需要的机床各式各样,基本上覆盖了所有的机床品种。
目录
第1章绪论1 1.1国产数控机床的行业需求2 1.1.1航空工业需求2 1.1.2兵器工业需求2 1.1.3船舶工业需求3 1.1.4汽车工业需求4 1.1.5电力工业需求4 1.1.6工程机械需求5 1.1.7重型机械需求6 1.1.8农业机械需求6 1.1.9铁路行业需求6 1.2汽车行业生产线的现状7 1.2.1汽车行业数控机床发展现状7 1.2.2汽车生产线关键零部件的国内外发展现状8 1.2.3国产数控机床在汽车行业生产线的应用需求18 1.3智能制造与智能工厂19 1.3.1智能制造生产线组成20 1.3.2智能装配生产线组成22 1.4智能制造生产线的关键环节24 1.4.1生产线规划设计24 1.4.2信息系统建设25 1.4.3自动化设备集成25 1.4.4人员培训与组织变革26 第2章智能制造生产线组线布局技术27 2.1生产线布局的基本原则32 2.1.1生产线类型32 2.1.2生产线布局的基本形式33 2.1.3生产线布局设计的基本原则40 2.1.4生产线布局要素42 2.2基于SLP的车间布局设计43 2.2.1生产线布局规划方法43 2.2.2生产线布局约束条件43 2.2.3生产线布局初步设计43 2.3生产线布局的数字化建模46 2.3.1数字化建模涉及的因素47 2.3.2数字化建模的方法47 2.3.3构建生产线设备的3D数字模型48 2.4生产线物流系统分析与优化49 2.4.1生产线布局评价方法49 2.4.2构建物流模型51 2.5实例:汽车零部件凸轮轴生产线的布局规划设计51 2.5.1实例背景51 2.5.2凸轮轴生产线的布局设计52 2.5.3构建加工设备和物流设备的3D数字模型61 2.5.4生产线物流系统分析与优化61 2.6某铝合金结构件生产线的布局67 2.7某发动机叶片的生产线布局69 第3章智能制造生产线性能的仿真分析70 3.1智能制造生产线的仿真分析与优化70 3.1.1仿真优化的步骤71 3.1.2仿真的分析、优化和完善72 3.2智能制造生产线仿真分析设计规范75 3.2.1任务需求响应指标75 3.2.2生产资源管理指标76 3.2.3作业疲劳程度评价指标78 3.2.4生产线建模的完整性78 3.3设计阶段的评价指标体系79 3.3.1车间规划原则79 3.3.2设施布局方案评价指标79 3.3.3数控装备的选型原则80 3.4调试验证阶段的评价指标体系82 3.5运行阶段的评价指标体系83 3.5.1生产线可靠性评价指标83 3.5.2评价指标体系的构建84 3.5.3加工设备的可靠性评价指标84 3.5.4设备效能关键绩效指标90 3.5.5维修决策指标体系91 3.5.6生产线可靠性影响因素指标体系91 3.5.7生产线仿真模型的评价标准92 3.6凸轮轴生产线系统的仿真与性能评价93 3.6.1基于Petri网的生产线仿真模型构建93 3.6.2四期凸轮轴生产线系统仿真结果分析与优化95 3.6.3四期凸轮轴生产线人员规划与优化分析99 3.7基于数字孪生的叶片生产线仿真106 3.7.1生产线数字孪生模型构建108 3.7.2叶片生产线仿真分析与优化114 第4章国产数控机床组线设备及刀具选型116 4.1加工设备选择116 4.1.1加工设备选择指标116 4.1.2加工设备选择步骤118 4.1.3加工设备选择算法118 4.1.4国产数控机床的选择规范124 4.2刀具的选择126 4.2.1数控加工刀具的分类126 4.2.2数控加工对刀具的要求127 4.2.3数控刀具的失效形式128 4.2.4数控加工刀具的几何参数128 4.2.5刀具安装位置对刀具几何角度的影响132 4.2.6数控加工中切削用量的选择原则132 4.2.7数控加工刀具的选择方法133 4.2.8国产数控机床刀具的选择流程141 第5章国产数控机床生产控制规范143 5.1数控机床的结构特点143 5.2数控机床故障分类144 5.3数控机床故障总体特点145 5.4数控机床机械故障诊断方法147 5.4.1简单方法147 5.4.2现代诊断方法148 5.5数控机床运行状态监测的内容和步骤152 5.6数控机床的可靠性评估153 5.6.1可靠性的评估153 5.6.2可靠性研究中的概率分布160 5.6.3提高可靠性的方法162 5.7基于可靠性、动特性和精度的数控机床综合性能评价163 5.8汽车零部件生产线关键设备的故障间隔分析167 5.8.1生产线设备的故障间隔分析方法167 5.8.2某变速器生产线设备的故障间隔时间分布模型的应用175 5.9基于故障模式的生产线关键设备运行状态分析178 5.9.1设备故障模式分析的基本原理178 5.9.2生产线设备的故障模式、影响分析(FMEA)180 5.9.3生产线关键设备的危害性分析(CA)183 5.9.4某凸轮轴生产线磨床子系统故障分析184 5.9.5某凸轮轴生产线磨床的危害性分析187 5.10汽车零部件生产线设备的选择性维修决策技术190 5.10.1可靠性维修理论190 5.10.2生产线可靠性维修方式决策模型191 5.10.3汽车零部件生产线的选择性维修决策191 5.11汽车零部件生产线关键设备的故障预测技术198 5.11.1基于RBF神经网络生产线关键设备故障预测方法198 5.11.2基于RBF神经网络生产线关键设备故障预测应用201 5.11.3基于遗传算法优化神经网络的生产线关键设备故障 预测方法203 5.12基于网络的生产线服役状态监测与预测209 5.12.1基于网络的生产线服役状态监测与预测系统框架209 5.12.2生产线设备的状态监测与信息获取210 5.12.3基于网络的生产线服役状态监测与预测系统的功能模块212 5.12.4系统实现215 参考文献217

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