62、工业4.0时代:新技术对社会与劳动力的影响

工业4.0对社会与劳动力的影响

工业4.0时代:新技术对社会与劳动力的影响

工业革命的演进历程

人类生产活动的变革源于满足需求的努力。早期农业社会,人们自给自足,随着不同需求的出现,贸易应运而生。到18世纪,小作坊生产已无法满足人们对经济收入的期望,也难以应对人口增长带来的消费需求。

18世纪末,以英国为中心的欧洲地区出现了一系列技术进步,推动了生产系统的根本性变革,这一从作坊到工厂、从部分生产到批发生产的过程,标志着“工业革命”或“工业1.0”的开端。英国之所以成为工业革命的发源地,与其丰富的矿产和煤炭资源、民主政府的主导、强大的经济实力、自由竞争环境的建立、殖民地的存在以及便利的交通运输等因素密切相关。

工业革命带来了社会结构的重大变化,工厂的出现改变了人们的生活,城市化进程加速,农村人口向城市迁移,经济权力象征从“农村土地所有者”转变为“城市土地所有者”。同时,生产活动对原材料和市场的需求也影响了环境社会。

到20世纪中叶,为提高生产速度,电力机器逐渐取代蒸汽机器,亨利·福特引入的“带式串行生产”技术推动了生产模式的变革,标志着“工业2.0”的开始。20世纪最后四分之一时期,电子可编程机器的使用和数字技术的融入,引发了“工业3.0”的到来。

进入21世纪,互联网技术的发展和广泛应用,使得生产活动实现了自动化,减少了对人力的需求。然而,这一时期也带来了全球变暖、商业全球化、就业结构变化等问题。工业生产设施的重新布局导致了劳动力的转移,中产阶级的购买力下降,而邻国的中产阶级收入则有所增加。

工业4.0的概念与特点

工业4.0的概念最早由德国的一个以先进技术为主题的项目提出,其核心思想是通过计算机完成生产的各个阶段。2011年,Kagerm

【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等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用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解优化,旨在提升多平台系统的协作效率任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制路径优化的技术参考;③作为教学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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