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本文提出了一种基于自适应随机梯度下降（SGD）的增强型蚁群优化算法ADACO，用于求解旅行商问题（TSP）。该算法通过引入梯度自适应调整机制，利用历史参数信息降低对超参数的依赖，有效避免了传统ACO算法易陷入局部最优的问题。ADACO在信息素更新过程中融入了RMSProp风格的自适应学习策略，保持了与经典ACO相同的时间和空间复杂度（O(n²)），并在并行实现下实现了极小的额外开销。实验结果表明，ADACO在多个TSPLIB标准实例上显著优于MMAS、ACS等主流ACO变体，平均准确率最高提升达1%，且稳定

本文提出了一种基于自适应随机梯度下降（SGD）的增强型蚁群优化算法——ADACO，通过将自适应SGD机制引入经典ACO的信息素更新过程，解决了传统蚁群算法收敛效率低、超参数依赖性强及易陷入局部最优的问题。ADACO利用迭代最优蚂蚁构建的解计算近似梯度，并结合Adadelta等自适应学习策略实现按维度动态调整信息素，提升了算法在处理非凸、复杂组合优化问题中的性能与鲁棒性。文章详细阐述了算法的理论基础、设计实现、优势分析及其在TSP、路径规划和任务调度等场景的应用潜力，同时给出了性能评估方法与未来研究方向。

本文综述了胶接接头强度预测与蚁群优化算法改进的研究进展。在胶接接头预测方面，提出了一种结合机器学习与有限元分析的新方法，验证了内聚力区建模的有效性，并展示了DNN模型在准确率和预测效率上的显著优势，相比传统FEA节省99.54%的时间。在优化算法方面，引入基于自适应梯度下降的ADACO算法，融合深度学习与群体智能思想，提升了蚁群算法在TSP等组合优化问题中的准确性与适应性。未来研究将拓展更多影响参数与算法应用领域，推动工程智能化发展。

本文提出了一种结合机器学习与有限元分析（FEA）的创新方法，用于高效预测胶粘接头的最大失效载荷。通过实验数据验证FEA模型后，利用其生成的大规模数据集训练深度神经网络（DNN），实现了高精度、低计算成本的强度预测，相比传统FEA计算时间减少99.54%。进一步设计了改进的果蝇优化算法（FFO），能够快速收敛并有效搜索最优材料参数，在多种优化算法对比中表现最佳。该方法为多材料结构的胶接设计提供了高效、可靠的预测与优化工具。

本研究提出了一种基于深度迁移学习的刀具剩余使用寿命预测方法，通过构建回归栈并结合MMD与MSE的归一化损失函数，在多种预训练CNN模型上进行微调。实验结果表明，ResNet-18结合ADAM优化器在预测精度和训练效率方面表现最优，MAE低至0.0773，acc10达到83.97%。然而，数据不平衡和过拟合问题仍影响高磨损阶段的预测性能。未来研究方向包括先分类后回归、数据重采样、参数迁移及多源信息融合等策略，以进一步提升模型准确性与泛化能力。

本研究提出了一种基于深度迁移学习的卷积神经网络（CNNs）方法，用于解决制造业中刀具剩余使用寿命（RUL）预测的数据稀缺问题。通过结合归一化最大均值差异（MMD）和均方误差（MSE）的梯度下降优化算法，实现跨领域的知识迁移，并对多种CNNs架构进行基准测试，评估其在刀具RUL预测中的性能。实验结果表明，ResNet-50结合Adam优化器在预测精度和收敛速度上表现最佳。研究还提出了针对训练技术和数据增强的有效建议，提升了模型的泛化能力与实用性。该方法为智能制造中的预测性维护提供了可靠的技术支持。

本文提出了一种基于LSTM网络与雾云架构的重型机床热误差预测系统，通过优化学习率衰减策略和引入iGRA数据预处理方法，提升了模型训练效率与预测精度。系统采用终端-雾-云三层架构，结合光纤布拉格光栅传感器与有限元分析（FEA），实现了传感器的最优部署与实时热误差补偿。实验结果表明，该系统在ZK5540机床上应用后，加工精度提升了46.53%，并有效降低了数据传输量与共线性。文章还详细阐述了系统工作流程、核心算法原理及实际应用价值，为智能制造中的热误差控制提供了创新解决方案。

本文提出了一种基于LSTM网络与雾-云架构的重型机床热误差预测方法。通过有限元分析（FEA）优化传感器部署，利用改进的灰色关联分析（iGRA）进行数据预处理以降低共线性和冗余，结合LSTM网络实现高精度时间序列预测，并引入雾计算架构提升数据传输效率与系统响应速度。实验结果表明，该方法在均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）上优于传统RNN、SVM和CNNs模型，显著提高了加工精度与智能化水平。未来将探索模型优化、多传感器融合与实时自适应控制等方向。

本文深入解析了切削刀具剩余使用寿命（RUL）预测与重型数控机床热误差预测两项关键技术。在刀具RUL预测方面，采用基于赫斯特指数的信号分割方法结合CNN-LSTM模型，提升了预测精度与效率；在热误差预测方面，提出融合有限元分析、改进灰色关联分析（iGRA）和LSTM的數據驱动系统，并设计雾-云架构以优化数据处理与决策速度。文章对比了不同数据处理方法的优劣，验证了所提系统的实际效果，并探讨了技术挑战、应对策略及未来发展趋势，包括算法创新、多传感器融合与智能化决策系统的构建，为智能制造的发展提供了有力支撑。

本研究提出了一种基于Hurst指数与CNN-LSTM的刀具磨损预测方法，利用PHM 2010数据挑战赛的CNC铣削数据集，结合切削力、振动和声发射传感器信号，通过Hurst指数对信号进行分段以匹配刀具磨损阶段，并采用CNN-LSTM混合模型进行磨损趋势预测。实验结果表明，基于Hurst指数的信号划分策略能有效提升预测精度，相比未分区数据，综合预测精度最高提升达14.5%。同时，该方法在与其他特征提取方法（如域特征提取和PCA降维）对比中展现出更优的性能，验证了其在刀具剩余使用寿命预测中的有效性与可行性。

本研究提出了一种基于混合CNN-LSTM算法与赫斯特指数信号分割的刀具剩余使用寿命（RUL）预测系统。通过振动、切削力和声发射等多源传感器信号，结合赫斯特指数对刀具磨损演化过程进行合理数据分割，有效缓解了特征不平衡问题；设计的1D CNN-LSTM混合模型可自动提取空间特征并捕捉时间序列依赖关系，提升了RUL预测的准确性与稳定性。实验结果表明，该方法在MAE、MSE和R²等指标上优于传统SVR、ANN及单一深度学习模型，具有良好的工业应用前景，可用于实现智能制造中的刀具状态监测与预防性维护。

本文提出了一种基于深度迁移学习的自适应诊断方法，用于解决加工过程中因数据标注成本高、条件变化频繁导致的传统LSTM-CNN模型难以适用的问题。通过引入最优数据对齐策略和基于MMD与分类误差联合优化的反向传播机制，实现了源域知识向目标域的有效迁移。实验结果表明，该方法在减少标注数据依赖的同时，显著提升了诊断准确率，平均精度达到95%以上，最高达98%。结合真实工业场景中的CNC机床功率监测数据，验证了其在实际应用中的有效性与鲁棒性，为智能制造系统的可持续发展提供了技术支持。

本文提出了一种基于迁移学习的LSTM-CNN自适应诊断方法，用于解决加工过程中因设备更换和条件变化导致的传统深度学习模型需重新训练的问题。通过将源领域中训练好的模型知识迁移到目标领域，并设计优化机制以最小化数据与特征分布差异，实现了高效准确的跨条件故障诊断。实验结果表明，该方法在训练准确率上达到96%，显著优于传统方法，具备良好的适应性与应用前景。研究为智能制造中的加工过程生命周期管理提供了新的技术路径。

本文介绍了一种基于大数据驱动的能源智能免疫系统（I2S），用于实现制造业的能源高效与生产优化。系统结合无线传感器网络、人工神经网络（ANNs）和改进的果蝇优化算法（FFO），对加工过程中的能源消耗、生产时间及机器利用率进行多目标优化。通过在欧洲多家工厂的实际部署，I2S实现了约30%的能源节约和超过50%的生产率提升。系统具备刀具磨损、主轴故障、时间异常等故障的实时检测能力，并支持新模式识别与自动重新调度。未来研究将聚焦数据误差处理与边缘计算集成，进一步提升系统的鲁棒性与智能化水平。

本文介绍了一种创新的大数据驱动的智能免疫系统（I2S），用于实现高效节能的制造管理。该系统结合网络物理系统（CPS）、人工神经网络（ANNs）和基于危险理论的免疫机制，通过实时能源监测、模式识别与异常检测，动态调整制造调度以应对生产过程中的各种干扰。I2S采用‘分而治之’策略处理高量级、高速度、高多样性的能源大数据，提升了分析效率与鲁棒性。系统已在欧洲多国加工企业完成六个月以上的工业验证，显著降低了能源消耗与意外中断，提高了生产率和制造可持续性。研究展示了其在环境、经济和社会方面的综合改进潜力，为智能制造提

本文提出了一种基于雾计算与卷积神经网络（CNN）的加工过程动态预后与优化系统，旨在提升制造过程的效率与稳定性。系统采用三层架构：终端层采集功率数据，雾层进行实时异常识别，云层负责调度优化与CNN重新训练。通过引入Batch Normalization、ReLU和Softmax等技术优化CNN模型，并结合高斯核与故障检测指标预处理机制，显著提升了特征提取精度与训练速度。实验结果表明，系统在工业应用中实现了能源效率提升约29.25%、生产效率提高16.50%，同时节省70.26%带宽并减少47.02%数据传输时

本文探讨了数据驱动智能制造在实际应用中面临的高维多模态、数据不平衡、冗余、动态性及模型选择等挑战，并提出了一种结合雾计算与卷积神经网络（CNN）的三层架构解决方案，用于CNC加工过程的实时监测与优化。系统通过终端层采集功率信号，雾层进行信号预处理与异常检测，云层完成模型重训练与多目标优化，实现了高效、低延迟的智能预后。实验结果表明，该系统显著提升了能源与生产效率，降低了带宽需求和传输延迟，具备良好的实用性和推广前景。

本文系统探讨了数据驱动的智能制造技术与深度学习的应用。从制造业范式演变出发，分析了工业4.0背景下智能制造的发展趋势，并阐述了深度学习作为核心使能技术在处理制造大数据中的关键作用。文章详细介绍了CNN、RNN、LSTM、AE、GAN等典型深度学习模型的原理与应用场景，通过刀具剩余使用寿命预测、数控机床热误差预测、胶接接头强度预测等案例展示了深度学习在实际制造中的应用价值。同时，总结了深度学习在智能制造中的优势与挑战，并展望了未来在模型优化、可解释性、多模态融合、边缘计算等方面的发展方向。