关键词： 机械设计   施工   数字化转型   路径  

摘要： 首先分析了机械设计和施工数字化转型的现状和必要性,然后探析了包括技术研发、人才培养、标准制定和政策支持等方面的数字化转型路径,最后提出了推进数字化转型的建议和措施。

关键词： 机械设计制造   机电一体化   应用  

摘要： 智能技术是近几年来兴起的一种新技术,它是实现机电系统数字化设计的一个关键步骤,它对提升机电设备的生产效率起到了至关重要的作用。将智能技术与机电一体化的数字设计相结合,可以推动机电一体化的发展,既可以提升其工作的效率,又可以打破传统的工艺操作的局限,避免出现滞后性、延迟性等问题。与此同时,由于智能技术的进一步运用,使得机电一体化自动化控制的结果与期望的结果十分相近,从而使员工的工作强度和设备的维护成本得到了极大地改善,从而能够解决目前在传统的机械化管理中所遇到的一些问题,以最为科学的方法来选取最优的控制措施,这可以帮助员工节省企业的生产和建设成本,增强相关企业的核心竞争力。因此,本文通过分析机电一体化技术基本原理,加强智能制造水平,提高制造效率。

关键词： 自动化技术   冶金   机械设计   机械制造  

摘要： 文章通过对自动化技术在冶金机械设计制造中的应用进行深入分析,旨在为冶金行业的技术进步和产业升级提供参考。文章从自动化技术的理论基础出发,分析了自动化技术在冶金机械设计中和机械制造中的应用,最后,文章提出了自动化技术在冶金机械设计制造中的技术创新。分析发现,自动化技术在冶金机械设计制造中的应用,将为冶金行业的可持续发展注入新的动力,推动冶金行业向更高效、更绿色、更智能的方向发展。

关键词： 冶金机械设计   有限元分析   几何特征  

摘要： 在工程技术构思的范畴中,有限单元法分析技术作为一项极为实用的强大分析手段,在冶金行业机械设计中普遍使用,随着计算机硬件能力的显著提升和有限元分析技术的不断完备,工程师可以更为精确、更为高效地进行复杂结构的力学状态模拟与剖析,这为金属冶炼机械的优化设计提供了科学的理论依据与技术援助。基于此,本文简单讨论冶金机械设计中有限元分析技术的应用价值,深入探讨冶金机械设计中有限元分析技术的应用,以供参考。

关键词： 机械制造行业   机械设计制造   合理化发展   机械制造工艺   机械制造加工   机械制造技术   持续健康发展   优化措施  

摘要： 随着制造机械制造技术不断发展,企业对机械制造工艺合理性更加重视,优化机械结构并提高机械设计制造水平,已经成为相关企业发展地带。基于此本文针对机械制造加工工艺下的机械设计铸造制造展开研究,首先介绍了该工业及其合理化发展的重要性,并针对我国当前的机械制造加工流程进行了简要分析,了解当前机械制造加工行业中存在着一些不足,进而提出了一些机械设计制造优化措施,既能够促进机械制造行业持续健康发展。

关键词： CDIO教育模式   机械设计   教学改革  

摘要： 机械设计课程是机械类、机电类、近机类专业必修的一门专业基础课,在教学计划中起着承前启后的桥梁作用。基于CDIO教育模式,从教学目标设计、教学内容、教学方法、课程考核与评价方式等多方面进行教学改革,来提升学生学习的主动性及学习成效,培养学生应用所学知识解决工程问题的能力,培养学生的团队意识、工程意识和职业素养。

关键词： 课程思政   三维机械设计课程   工程教育   教学改革  

摘要： 立德树人、思政先行,开展课程思政建设是专任教师的重要任务。从提高学生思想道德素质、培养学生创新能力和实践能力等方面,分析了课程思政在三维机械设计课程教学中的重要性和必要性。通过设计项目、创新设计竞赛和实践课程的应用,列举了在三维机械设计课程教学中引入课程思政的实践案例。从教师引导与学生自主、理论与实践相结合、团队合作与交流分享等方面,针对思政教学过程中的教学方法和策略给出了若干建议。期望通过对课程思政在三维机械设计课程教学中的实践与认识进行探讨,为相关科目教学中的课程思政建设提供指导和支持。

关键词： 柔性作业车间调度   协同进化   负载平衡   关键路径   自适应Jaya  

摘要： 建立柔性作业车间调度问题的数学模型，在满足加工顺序和加工时间等约束下，最小化所有工件的最大完工时间。提出一种三种群协同进化算法求解该模型。基于三元锦标赛法将种群分为优等、中等和劣等子种群，依据不同子种群的个体特征设计相应的搜索策略。优等子种群利用负载平衡和关键路径的变邻域下降局部搜索提高求解精度，挖掘更优解。中等子种群使用自适应Jaya操作，进化前期趋优避劣，中后期则注重对种群多样性的维护。劣等子种群采取多元交叉全局搜索，对不同基因串设计能够产生可行个体的交叉算子，同时将其余子种群中的个体作为交叉对象，以强化子种群间的协同交互。在标准测试算例和生产实例中的大量实验结果表明，所提算法在绝大多数情况下的求解性能显著优于代表性算法。

关键词： 智能车间   多智能体   联合调度   双重深度Q网络  

摘要： 针对柔性作业车间中工件、AGV和机器的联合调度问题，以完工时间最小化为优化目标，提出了一种基于双重深度Q网络的分布式多智能体强化学习（DMA-DDQN）方法进行求解。创建了三类智能体，即工件分配智能体、AGV调度智能体及工序选择智能体，分别解决工件分配、AGV选择以及机器工序选择三类调度子问题。首先，双重深度Q网络(DDQN）算法用于训练三类智能体，通过捕捉生产信息和调度目标之间的关系，做出调度决策；其次，针对三类智能体，分别设计了状态和动作表示，以实现更高效的决策。其中，在设计工件分配智能体时，引入了机器评价指数，用于解决车间规模扩大时状态空间产生的维度爆炸问题；在奖励函数设计时采用了替代奖励成形技术，以提高学习效率和调度效率。最后，为了验证所提方法中各类智能体在不同规模下的性能，与现有的启发式调度算法进行了对比；进一步，与复合启发式调度算法及现有调度算法相比，验证所提方法在不同规模下的优越性。