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| 編輯推薦： |
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智能算法在“制造系统、生产调度、工艺规划、切削加工、质量检测”等方面的应用非常重要，尤其是智能算法、机器视觉、数字孪生等信息技术与制造技术的融合方法和路径，对于智能制造领域的相关发展有着重要意义，本书的出版将会为该领域教材市场提供参考。
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| 內容簡介： |
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从“制造系统、生产调度、工艺规划、切削加工、质量检测”等方面阐述智能算法、机器视觉、数字孪生等信息技术与制造技术的融合方法和路径。首先，介绍了制造系统和生产计划的相关内容，其次，阐述了智能算法、机器视觉、数字孪生等技术求解生产调度、工艺规划、切削加工、质量检测的基本理论和基础知识，最后，阐述了通过相关信息技术在智能制造领域的应用案例。本书从产品全生命周期的角度较为全面的阐述了智能算法在“制造系统、生产调度、工艺规划、切削加工、质量检测”等方面的应用。
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| 關於作者： |
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王进峰，男，1977.8，博士，副教授，硕士生导师，华北电力大学机械设计制造教研室主任。研究方向：智能制造系统及技术（绿色制造、生产调度及优化），参编教材：《现代计算机辅助设计基础》，《数控机床原理与应用》、《机械制造技术基础》、《机械制造技术基础课程设计指导书》，《机械制造装备设计》、《工程材料及化学基础》。
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| 目錄：
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第1章制造系统概述
1.1制造与制造系统
1.2典型制造系统
1.2.1离散型/流程型制造系统
1.2.2单元/车间/企业级制造系统
1.2.3自动化制造系统
1.2.4柔性制造系统
1.2.5现代集成制造系统
1.2.6智能制造系统
习题
第2章切削加工建模与智能优化
2.1切削参数优化建模
2.1.1优化目标
2.1.2切削参数优化的边界约束条件
2.2切削参数敏感性分析及优化
2.2.1田口法
2.2.2基于田口法的表面粗糙度切削敏感性分析和优化
2.2.3最优切削参数预测
2.3基于灰度关联法的多目标切削参数优化
2.3.1灰度关联分析法
2.3.2基于灰度关联法的切削参数优化
2.4切削力理论建模与计算
习题
附录
第3章工艺规划建模与智能优化
3.1工艺规划问题概述
3.2工艺规划问题建模
3.2.1工艺知识表达方法
3.2.2工艺约束
3.2.3优化目标函数
3.3基于遗传算法的工艺规划方法
3.3.1遗传算法
3.3.2基因编码
3.3.3种群初始化
3.3.4适应度函数
3.3.5复制、交叉、变异
3.4改进的工艺规划问题建模
3.4.1改进的工艺知识表达方法
3.4.2改进的工艺约束
3.4.3改进的优化目标函数
3.5基于蚁群算法的工艺规划方法
3.5.1蚁群算法
3.5.2加权有向图
3.5.3基于蚁群算法的工艺规划方法
3.6工艺规划问题典型案例分析
习题
附录3-1
附录3-2
附录3-3
附录3-4
第4章车间调度建模与智能优化
4.1生产调度问题
4.1.1典型调度问题
4.1.2调度问题的研究方法
4.2柔性作业车间调度问题
4.2.1柔性作业车间调度问题建模
4.2.2优化目标函数
4.2.3柔性作业车间调度方案表达方法
4.3利用遗传算法求解柔性作业车间调度问题
4.3.1基因编码
4.3.2种群初始化
4.3.3适应度函数
4.3.4遗传操作
4.3.5基因解码
4.3.6典型案例分析
习题
附录4-1
附录4-2
附录4-3
附录4-4
第5章工艺规划与车间调度智能集成
5.1工艺规划与车间调度集成问题建模
5.2利用遗传算法求解工艺规划与车间调度集成问题
5.2.1基因编码
5.2.2种群初始化
5.2.3复制、交叉和变异
5.2.4适应度函数
5.3利用蚁群算法求解工艺规划与车间调度集成问题
5.3.1加权有向图
5.3.2两段式的蚁群算法求解IPPS问题
习题
附录5-1
附录5-2
第6章生产计划与智能排产
6.1主生产计划
6.1.1主生产计划对象
6.1.2主生产计划方式
6.1.3主生产计划逻辑模型
6.1.4主生产计划编制
6.1.5粗能力需求计划
6.2物料需求计划
6.2.1MRP处理过程
6.2.2MRP编制案例
6.2.3MRP系统的运行方式
6.3能力需求计划
6.3.1生产排产方法
6.3.2CRP编制
习题
第7章工程案例概述
7.1案例1： 智能柔性生产解决方案
7.1.1企业简介
7.1.2案例背景
7.1.3实施路径
7.1.4使用方法
7.1.5实施成效
7.2案例2： 航天设备机加工车间调度
7.2.1案例背景
7.2.2车间概况
7.2.3工艺分析
7.2.4软件介绍
7.3案例3： 精密电子装备装调车间调度
7.3.1案例背景
7.3.2案例介绍
7.3.3智能生产线调度软件系统
参考文献
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| 內容試閱：
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制造业是国家经济的支柱产业，也是国家综合国力的重要组成部分。它不仅支撑人类文明的建立与发展，而且对国家经济、科技进步和国防实力的提升产生直接影响。进入21世纪，全球主要国家越来越重视制造业的发展。2015年，我国提出《中国制造2025》战略，旨在通过分阶段实施，实现由制造业大国向制造业强国的转变，其中智能制造是主攻方向，是制造业发展的重点。为适应这一趋势，国内制造企业在国家政策的指导下，积极推进智能制造，并急需大量相关专业技术人员。截至2024年6月，已有337所高校开设智能制造工程专业，为我国制造业的智能化转型培养大量人才。
为了满足智能制造工程专业技术人才的培养需求，教材建设团队在整合传统机械工程专业核心课的基础上，融合新一代信息技术，规划了包括智能制造技术基础、智能制造系统建模与优化、智能制造装备控制基础等多门智能制造工程专业核心课，并编写相关教材。《智能制造系统建模与优化》在整合了生产计划与控制、机械制造技术基础等教材内容的基础上，对教材内容和章节结构进行了重新设计，具有以下特点：
（1） 将马克思主义立场观点与科学方法融合，用以解决“复杂制造问题”，提高学生正确认识、分析和解决问题的能力。同时，通过“中国制造2025”国家政策的引入，引导学生学习《智能制造工程实施指南2016-2020年》《国家智能制造标准体系建设指南》等资料，深刻理解我国在大力发展智能制造方面的举措，激发学生投身我国“制造强国”战略建设的斗志和热情，培养学生精益求精的大国工匠精神。
（2） 围绕离散制造系统智能制造车间的生产问题，探讨应用智能算法建模求解生产计划制订，车间作业调度安排，工艺规划和切削加工等问题的方法和手段。因此，教材整体内容包括两个方面： 一方面，对车间级制造系统切削加工、工艺规划、车间调度和生产计划的复杂制造问题进行建模； 另一方面，利用智能算法、计算方法对复杂问题模型进行求解和优化。
（3） 在构建车间级制造系统知识图谱的基础上，本书章节安排遵循基础知识、高阶知识前后贯通、延续递阶的原则，同时又强调以解决“复杂制造问题”为目标的工程教育思想的培养。因此，教材章节安排如下： 第1章为制造与制造系统，第2章为切削加工建模与智能优化，第3章为工艺规划建模与智能优化，第4章为车间调度建模与智能优化，第5章为工艺规划与调度智能集成，第6章为生产计划与智能排产，第7章为工程案例。
“智能制造
系统”慕课
（4） 本书同步建设数字教材等数字教学资源，在学堂在线平台上线了慕课“智能制造系统”。同时，教材中建设了大量的案例，以及用以求解案例的代码和程序。丰富多样的教学资源使学生有更多的方法和途径掌握相关的知识点。
(5) 在工程实践方面，本书结合了多个具有代表性的案例，详细阐述了智能制造系统在实际应用中的操作和优化。通过对这些实际工程问题的深入分析和对解决方案的介绍，旨在帮助读者理解智能制造系统的实际应用过程，掌握真实生产环境中应用智能技术的实际技能和策略。每个案例均包括详细的背景描述、问题分析及解决方案，确保读者全面理解智能制造系统在实际工程中的应用效果与面临的挑战。
本书的体系架构体现了系统、高阶、实用的特点，既可作为高等院校智能制造工程、机械工程、工业工程等相关专业的核心教材，也可供从事智能制造研究与开发的工程技术人员参考。
本书结构和大纲由王进峰、李新宇规划制定，王进峰负责编写第1、2、3、4章； 李新宇负责编写第5、6、7章； 丁海民参与编写第1、2章； 刘齐浩参与编写第5、7章。王进峰负责统稿，研究生鲁绍朴参与编辑和修订了书中的部分图、表、公式。
感谢刘杨编辑为本书顺利出版所做的卓有成效的工作。感谢清华大学出版社为此教材出版所做的重大贡献。
由于编者水平有限，书中缺点和错误在所难免，敬请读者批评指正。
编者
2024年10月
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