3、工业4.0革命对科学、技术和社会的影响:挑战与机遇

工业4.0革命对科学、技术和社会的影响:挑战与机遇

1. 工业4.0简介

工业4.0概念由德国在2011年汉诺威工业博览会上提出,引领了第四次工业革命,吸引了全球关注。其借助互联网和网络物理系统(CPS)推动制造业数字化转型,实现智能制造和智能工厂。这一变革不仅影响制造业,还对社会生活产生了广泛影响。虽然相关技术有望带来经济和社会等多方面的益处,但也引发了对就业的担忧。

2. 工业4.0对科学的影响
  • 研究热度增长 :自2011年德国政府提出“工业4.0”概念后,相关研究论文数量逐年增加。在Web of Science数据库核心集合中搜索“工业4.0”,能找到1684篇论文。从2012 - 2018年,论文数量呈上升趋势,表明该领域的关注度持续提高。
  • 论文类型与学科分布 :会议论文数量最多,同时在WoS索引期刊上也有大量相关文章。大部分论文集中在电气工程和工业工程领域,但未来关于工业4.0社会影响的科学研究有望增多。
  • 概念定义 :不同学者对工业4.0有不同定义。例如,Brettel等人认为它是“工业格局即将发生的变化,特别是发达国家生产和制造业的变化”;Kolberg和Zühlke将其描述为未来生产的愿景;Gilchrist指出它代表第四次工业革命;Lee等人则认为它是推动制造业向新一代转型的趋势。
  • 研究分类 :相关研究主要分为三类:
    • 特定国家研究 :如Sung建议韩国企业重
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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