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| 內容簡介： |
本书以“物物互联，感知制造，动态决策”为导向，聚焦物联制造执行过程的主动感知与动态优化决策的核心问题，展开与其相关的基本理论、共性方法、优化模型和算法的阐述，体现了现有先进制造系统从自动化、数字化向智能化和智慧化发展的趋势，为提升制造执行过程的透明性和对制造过程进行全方位的跟踪、分析、优化和控制提供了较好的基础知识。在本书的编写过程中突出了基础理论和应用实践。在基础理论方面，本书力求清晰阐述智能物联制造系统与动态决策涉及的基础共性问题，包括物联制造系统的体系构架、运作机理、智能决策方法、实时信息驱动的制造系统优化控制策略与模型等，使读者在智能物联制造系统与动态决策的基础理论方面得到提升。在应用实践方面，本书注重理论联系实际，在对每个关键理论与方法进行阐述后，均附以典型的算例和案例来对理论与方法进行分析与验证，力图使读者能够进一步加深对理论的理 解与掌握。本书以“物物互联，感知制造，动态决策”为导向，聚焦物联制造执行过程的主动感知与动态优化决策的核心问题，展开与其相关的基本理论、共性方法、优化模型和算法的阐述，体现了现有先进制造系统从自动化、数字化向智能化和智慧化发展的趋势，为提升制造执行过程的透明性和对制造过程进行全方位的跟踪、分析、优化和控制提供了较好的基础知识。在本书的编写过程中突出了基础理论和应用实践。在基础理论方面，本书力求清晰阐述智能物联制造系统与动态决策涉及的基础共性问题，包括物联制造系统的体系构架、运作机理、智能决策方法、实时信息驱动的制造系统优化控制策略与模型等，使读者在智能物联制造系统与动态决策的基础理论方面得到提升。在应用实践方面，本书注重理论联系实际，在对每个关键理论与方法进行阐述后，均附以典型的算例和案例来对理论与方法进行分析与验证，力图使读者能够进一步加深对理论的理 解与掌握。
本书由张映锋教授任主编，陶飞教授、孙树栋教授、周光辉教授、吕景祥博士任副主编，程颖博士、杨宏安副教授、朱海平教授参与编写。本书章节的详细结构规划、初稿统稿、终稿终审工作由张映锋教授组织完成。本书第１章介绍了物联制造系统的研究对象、内涵、特征以及未来的发展趋势。第２章介绍了智能决策方法的原理，并详细介绍了灰色理论、遗传算法、博弈决策、深度学习和分布式决策方法。第３章阐述了物联制造系统智能控制的需求分析、参考体系构架、工作逻辑和关键技术。第４章针对多源制造信息感知技术展开论述， 包括制造系统多源信息源分析、主动感知模型、主动获取技术、传输方法、系统设计与实现。第５章介绍了底层制造资源智能化建模的需求分析、智能导航、智能决策、云端化接入方法以及原型系统。第６章介绍了智能物料精准配送方法， 构建了主动配送模型和配送体系， 实现了对配送任务的智能决策并设计了原型系统。第７章阐述了物联制造执行系统主动发现与配置方法的体系构架、加工资源制造服务UDDI、服务主动发现策略与技术，以及系统动态配置方法。第８章针对制造系统性能实时分析与诊断展开论述， 包括性能分析的体系构架、生产过程的关键事件、事件建模和实时性能分析。第９章阐述了制造系统运行过程的协同优化方法，包括协同优化体系，多Agent系统的通信与交互，设备、物料、任务、实时调度、过程监控各类Agent，并基于JADE的Agent平台进行案例仿真。第10章针对制造服务组合优选的问题建模、QoS管理和智能决策方法展开论述。第11章以汽车和航空航天行业为代表，对典型零部件智能车间进行案例分析。
本书是在中国科协智能制造学会联合体指导下，由中国机械工程学会组织编写的普通高等教育新工科•智能制造系列规划教材之一。中国科协智能制造学会联合体致力于增强我国智能制造技术创新能力、促进我国制造业向中高端迈进。中国机械工程学会是中国科协智能制造学会联合体成员单位和秘书处单位，是我国成立较早、规模大的工科学会之一，是我国机械行业非常重要的对外交流渠道，承担了行业和政府部门委托的大量合作任务,担负着学术交流、人才培养和对外交流等多项工作。在本书的编写过程中，中国机械工程学会常务副理事长张彦敏对本书高度重视，多次与相关领导协调，为确保本书编写和推广工作的顺利进行提供了重要的支持；中国机械工程学会继续教育处副处长王玲多次精心安排相关领域专家研讨，为编写工作的高效、高质推进和完成付出了巨大的精力；中国机械工程学会综合技术处副处长杨丽在系列教材编写的前期调研和组织协调上，给予了大力支持。同时，本书的出版也得到了机械工业出版社的大力支持和悉心编校。在此，一并表示衷心的感谢。
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| 目錄：
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目录
前 言
第1 章 物联制造系统概述
1. 1 物联制造系统的研究对象
1. 2 物联制造系统的内涵和特征
1. 3 物联制造系统的发展趋势
习题
第2 章 智能决策方法介绍
2. 1 智能决策方法的原理
2. 2 层次分析法简介
2. 3 灰色理论概述
2. 4 遗传算法概述
2. 5 博弈决策概述
2. 6 深度学习概述
2. 7 分布式决策方法
习题
第3 章 物联制造系统智能控制体系构架
3. 1 物联制造系统智能控制的需求分析
3. 2 物联制造系统智能控制参考体系构架
3. 3 物联制造系统智能控制工作逻辑
3. 4 物联制造系统智能控制的关键技术
习题
第4 章 多源制造信息感知技术
4. 1 制造系统多源信息源分析
4. 2 制造系统多源信息主动感知模型
4. 3 多源制造信息的主动获取技术与传输方法
4. 4 多源制造信息主动感知系统的设计与实现
习题
第5 章 底层制造资源的智能化建模
5. 1 加工制造资源智能化建模需求分析
5. 2 实时信息驱动的装配活动智能导航服务的体系构架
5. 3 设备端制造活动智能导航的应用服务
5. 4 智能决策方法在底层制造资源智能化建模中的设计与应用
5. 5 基于云计算信息构架的加工资源制造服务云端化接入方法
习题
第6 章 智能物料精准配送方法
6. 1 智能物料配送简介
6. 2 以搬运载体为核心的主动配送模型
6. 3 基于物联网的智能搬运载体
6. 4 智能决策方法在物料配送中的应用
6. 5 原型系统设计与实现
习题
第7 章 物联制造执行系统自组织优化配置方法
7. 1 任务驱动的物联制造执行系统主动发现与配置方法体系构架
7. 2 加工资源制造服务UDDI
7. 3 制造服务主动发现策略与技术
7. 4 任务驱动的制造执行系统动态配置方法
习题
第8 章 制造系统性能实时分析与诊断
8. 1 物联制造执行系统性能分析的体系构架
8. 2 物联制造执行过程中的关键事件
8. 3 基于分层时间着色Petri 网的关键事件建模
8. 4 基于决策树的生产过程实时性能分析
习题
第9 章 制造系统运行过程协同优化方法
9. 1 基于多Agent 技术的制造系统运行过程协同优化体系
9. 2 多Agent 系统的通信与交互
9. 3 设备Agent
9. 4 任务分配Agent
9. 5 实时调度Agent
9. 6 运行过程监控Agent
9. 7 基于JADE 的多Agent 系统
9. 8 案例仿真设计
习题
第10 章 制造服务组合优选智能决策理论与方法
10. 1 制造服务组合概述
10. 2 制造服务组合QoS 评估
10. 3 制造服务组合优选问题建模
10. 4 制造服务组合优选智能决策方法
习题
第11 章 典型智能制造系统案例分析
11. 1 汽车行业典型零部件智能车间案例
11. 2 航空发动机典型零部件智能制造车间案例
习题
参考文献
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| 內容試閱：
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前 言
制造业是国民经济的物质基础和支柱产业，是衡量国家综合国力和竞争力的重要标志。随着科学技术的飞速发展，制造产品越来越复杂、生命周期越来越短，对制造系统的透明性和灵活性提出了新的需求。传统制造模式和决策方法难以适应动态变化越加明显的现代生产系统，越加需要制造系统能基于实时制造过程信息实现对生产系统的动态优化和控制。近年来，随着物联网技术的迅猛发展和在制造业中的不断渗透，制造过程已由传统的“黑箱”模式向“多维度、透明化泛在感知”的模式发展，这种以主动感知多源制造信息和科学决策方法驱动的智能物联制造技术有力地推动着制造系统向透明化、智能化、绿色化、智慧化的方向全面发展。
在这种背景下，各国制造业只有不断创新制造模式和管理决策方法才能在新一轮全球工业革命中占领先机。如近期德国提出的《工业4.0》战略规划，其目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式，实现工业领域新一代革命性技术的研发与创新，“智能工厂”和“智能生产”是工业4.0的两大主题。美国提出的《工业互联网》战略的核心内容是对物理设备网络与数据信息分析进行密切结合，通过对制造领域的不同环节植入迥异化的传感器，结合互联网、大数据、云计算等技术，主动感知实时数据，并通过数据和决策模型对生产系统进行精准控制，促进工业的转型升级。《中国制造2025》也明确要求要以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，实现制造业由大变强的历史跨越。
本书以“物物互联，感知制造，动态决策”为导向，聚焦物联制造执行过程的主动感知与动态优化决策的核心问题，展开与其相关的基本理论、共性方法、优化模型和算法的阐述，体现了现有先进制造系统从自动化、数字化向智能化和智慧化发展的趋势，为提升制造执行过程的透明性和对制造过程进行全方位的跟踪、分析、优化和控制提供了较好的基础知识。在本书的编写过程中突出了基础理论和应用实践。在基础理论方面，本书力求清晰阐述智能物联制造系统与动态决策涉及的基础共性问题，包括物联制造系统的体系构架、运作机理、智能决策方法、实时信息驱动的制造系统优化控制策略与模型等，使读者在智能物联制造系统与动态决策的基础理论方面得到提升。在应用实践方面，本书注重理论联系实际，在对每个关键理论与方法进行阐述后，均附以典型的算例和案例来对理论与方法进行分析与验证，力图使读者能够进一步加深对理论的理解与掌握。
本书由张映锋教授任主编，陶飞教授、孙树栋教授、周光辉教授、吕景祥博士任副主编，程颖博士、杨宏安副教授、朱海平教授参与编写。本书章节的详细结构规划、初稿统稿、终稿终审工作由张映锋教授组织完成。本书第１章介绍了物联制造系统的研究对象、内涵、特征以及未来的发展趋势。第２章介绍了智能决策方法的原理，并详细介绍了灰色理论、遗传算法、博弈决策、深度学习和分布式决策方法。第３章阐述了物联制造系统智能控制的需求分析、参考体系构架、工作逻辑和关键技术。第４章针对多源制造信息感知技术展开论述， 包括制造系统多源信息源分析、主动感知模型、主动获取技术、传输方法、系统设计与实现。第５章介绍了底层制造资源智能化建模的需求分析、智能导航、智能决策、云端化接入方法以及原型系统。第６章介绍了智能物料精准配送方法， 构建了主动配送模型和配送体系， 实现了对配送任务的智能决策并设计了原型系统。第７章阐述了物联制造执行系统主动发现与配置方法的体系构架、加工资源制造服务UDDI、服务主动发现策略与技术，以及系统动态配置方法。第８章针对制造系统性能实时分析与诊断展开论述， 包括性能分析的体系构架、生产过程的关键事件、事件建模和实时性能分析。第９章阐述了制造系统运行过程的协同优化方法，包括协同优化体系，多Agent系统的通信与交互，设备、物料、任务、实时调度、过程监控各类Agent，并基于JADE的Agent平台进行案例仿真。第10章针对制造服务组合优选的问题建模、QoS管理和智能决策方法展开论述。第11章以汽车和航空航天行业为代表，对典型零部件智能车间进行案例分析。
本书是在中国科协智能制造学会联合体指导下，由中国机械工程学会组织编写的普通高等教育新工科•智能制造系列规划教材之一。中国科协智能制造学会联合体致力于增强我国智能制造技术创新能力、促进我国制造业向中高端迈进。中国机械工程学会是中国科协智能制造学会联合体成员单位和秘书处单位，是我国成立较早、规模最大的工科学会之一，是我国机械行业非常重要的对外交流渠道，承担了行业和政府部门委托的大量合作任务,担负着学术交流、人才培养和对外交流等多项工作。在本书的编写过程中，中国机械工程学会常务副理事长张彦敏对本书高度重视，多次与相关领导协调，为确保本书编写和推广工作的顺利进行提供了重要的支持；中国机械工程学会继续教育处副处长王玲多次精心安排相关领域专家研讨，为编写工作的高效、高质推进和完成付出了巨大的精力；中国机械工程学会综合技术处副处长杨丽在
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