关键词： 智能制造技术   机械制造行业   应用   优化  

摘要： 在智能制造技术的辅助下,当前我国的机械制造行业已经逐渐迈入了智能化时代,传统的生产模式发生了深刻变革,自动化、智能化成为行业发展的主要趋势。基于此,首先介绍了智能制造技术在机械制造行业的研发设计、生产加工、故障处理和管理等方面的应用,然后分析了智能制造技术未来的优化方向,希望能够为机械制造行业的智能化发展提供帮助。

关键词： 机械制造   加工技术   误差与改进  

摘要： 机械制造指从事各种动力机械、起重运输机械、化工机械、纺织机械、机床、工具、仪器、仪表及其他机械设备等生产的工业部门。机械制造是工业生产的基础,其核心是机械加工,即将原材料通过机械设备进行切削、成型、组装等工艺,最终制成各种零部件成品,并用于各行各业。机械制造在社会生产过程中扮演着重要的作用,但机械制造工艺技术涉及的流程比较复杂,大多由人操作,期间有任何一个环节出现误差,就可能会导致机械制造问题发生,从而影响其他行业的应用。本研究旨在挖掘机械制造工艺技术可能存在的误差,然后根据误差产生的实际原因,提出改进的策略,希望能够对机械制造业提供有价值的信息。

ISBN: (纸本)9787111762096

关键词： 智能制造   人工智能   机械制造   自动化技术   生产效率  

摘要： 随着现代科学技术的发展,机械制造领域正逐步实现智能化、数字化和高度自动化的转型,在提高效率、降低成本、缩短研发周期等方面具有重要意义.自动化技术更加侧重人机协作,将智能制造技术应用于人工智能领域中,有利于提升生产效率,降低生产成本,将成为推动制造业转型升级的关键路径.

摘要： 《机械制造》杂志创刊于1950年3月,是中华人民共和国最早创办的科技期刊之一,荣列中国期刊方阵"双百"期刊、华东地区优秀期刊,入选中华人民共和国成立70周年精品期刊展.伴随着"中国制造2025"与"工业4.0"的深入人心,《机械制造》第一时间关注机电行业中的新科技、新工艺、新产品,为高等院校、科研院所及各大企业提供技术信息与服务.

关键词： "1+X"证书制度   机械制造与自动化   课程体系   构建优化  

摘要： 《国家职业教育改革实施方案》于 2019 年 2 月由国务院办公厅印发,"1+X"证书制度开始实施.这一制度的实施,为高职高专特别是课程体系优化改革指明了前进的方向,提供了有力支撑.本文在"1+X"证书制度背景下,针对机械制造与自动化专业的课程体系进行优化探索,为后期机械制造与自动化专业的发展提供参考和借鉴.

关键词： 机电自动化   工程   机械制造   应用  

摘要： 机电自动化技术在工程机械制造领域的应用已成为推动行业创新与发展的关键要素.通过集成先进的计算机、传感器和控制技术,工程机械设备能够实现自主感知、智能决策和高效运行.本文探讨智能化、清洁化、柔性自动化、集成自动化以及故障检测与诊断等机电自动化技术在工程机械制造中的重要应用,阐述以上应用对提高生产效率、优化资源利用、降低环境影响等方面的积极影响.

关键词： 合并报表   电气机械制造企业   经济效益   风险评估   智能化应用  

摘要： 文章探讨了合并报表在电气机械制造企业研发投入决策中的应用,分析了合并报表在评估研发活动的经济效益与风险、支持战略决策的制定与优化等方面的重要作用,针对如何提高合并报表在研发投入决策中的效果,从完善合并报表编制体系与流程、提升数据分析与利用能力、推进信息化建设与智能化应用以及持续改进与策略调整四个方面提出具体建议,以期帮助电气机械制造企业更高效地利用合并报表,为创新发展提供有力支持.

关键词： 现代机械制造   精密加工   技术  

摘要： 本研究致力于分析现代机械制造及精密加工技术的要点.文章首先分析了现代机械制造技术,包括电阻焊、虚拟制造和螺柱焊技术,其次分析了精密加工技术,如精密化切割、研磨、模具成型和纳米加工技术.研究结果表明,现代机械制造及精密加工技术不断推陈出新,特别是在提高加工精度、缩短生产周期和降低成本等方面展现出巨大的潜力,以供相关领域研究人员参考.

关键词： 人工智能   机械制造设备   故障诊断  

摘要： 为了提升机械制造设备的故障诊断准确率及维修效率,采用深度学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),对设备操作数据进行处理与分析。通过这些算法,系统能够自主抽取关键特性,并据此对设备的运行状况作出推测与判定。结果表明,在轴承故障的诊断中,人工智能算法的准确率高达95%,召回率为93%,F1分数为0.94,检测时间仅需1.5 h,误报率仅为2%。此外,通过应用人工智能的维修决策系统,维修响应时间平均缩短至2.5 h,故障诊断准确率达到95%,平均维修时间为4 h,维修成功率提升至98%。由此,在机器设备的缺陷检测与修复领域深层次学习技术性能表现优越。在极高的不确定性条件下特别是当使用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)时,该系统能够高效率地对设备的操作数据进行处理与分析,准确地提取出核心特征,从而能对机器的运作状态作出精确的预测评估。