8、工业4.0的可持续制造:机遇与挑战

工业4.0的可持续制造:机遇与挑战

1. 迈向智能工业的关键要素

在当今工业发展的浪潮中,创建智能工业需要综合考虑多个关键要素。这些要素涵盖了从人员培训到生产系统的各个方面,对于提高生产效率、保障生产安全以及实现可持续发展都具有重要意义。

1.1 人员培训

考虑到技术和环境因素,培训对于员工至关重要。通过培训,员工能够学习到各种必要的操作技能,从而提高生产的效率和可持续性。这不仅有助于提升员工的个人能力,也为企业的长远发展奠定了坚实的基础。

1.2 可靠的工业通信系统

智能工厂的基础设施复杂,高质量的通信系统是提高生产效率的首要需求。在一个行业中,可能存在不同的变电站或部门,生产特定产品需要各部门之间建立强大的通信系统。不良的通信系统可能导致生产过程中的重大损失,如材料浪费造成的资金损失或员工的身体伤害。例如,在使用起重机在两个部门之间搬运重物的重工业中,整个过程中的有效通信至关重要。可靠的通信连接能够确保生产安全,进而实现高效生产。

1.3 安全、可靠和可持续的生产

几乎每个行业在产品制造过程中都会使用化学物质,如汽车、医疗、空调和制冷等行业。这些化学物质可能对人类和环境造成危害,特别是如果废弃化学物质处理不当,可能会引发重大环境问题。因此,智能工厂应最大程度地避免此类情况的发生。此外,员工不应感到生命受到威胁,对于一些本身具有危险性的产品,其安全性也是不可忽视的重要方面。

1.4 可控输入

与过去的工业相比,如今在产品生产所使用的材料、技术和其他重要参数方面都发生了很大变化。这些变化有助于大幅减少资源的使用,实现高效和可持续的生产。由于资源使

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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