69、制造业系统变革性评估与人机共融制造新框架探索

制造业系统变革性评估与人机共融制造新框架探索

在当今制造业的发展进程中,评估制造系统的变革性以及实现人与技术的有效融合成为了关键议题。本文将围绕制造系统变革性评估方法的应用案例,以及人机共融制造的新框架展开探讨。

制造系统变革性评估方法应用案例

该评估方法在两个不同的工业案例中得到了应用,分别是案例A和案例B。案例A是一家生产不同类型计量解决方案的大型公司,案例B则是一家生产体育用品的小型公司。两个案例的产品复杂度都不高,这也导致资源领域的复杂度相对较低。不过,两家公司对该方法的关注点有所不同。

案例A作为大型公司,拥有不同的制造系统和资源,目前这些资源专门用于特定的零部件家族。然而,某些零部件家族与其他家族有许多共性,因此公司期望不同的制造资源具备相似的能力。了解现有资源的能力并进行比较,能够因需求波动为公司带来价值。案例B则预计特定产品家族会因对更大尺寸产品的需求增加而发生变化,所以使用该方法来研究特定产品参数变化对制造资源的影响。

该评估方法主要分为以下四个步骤:
1. 识别关键产品特征 :通过与生产工程师进行研讨会,确定了关键产品特征。两个案例都确定了九种不同的特征,尽管产品性质差异很大,但仍有一些相似之处。产品的几何尺寸和使用的材料类型是与生产设备兼容性的重要决定因素,此外还识别了其他物理产品属性,如零件重量和产品强度。
| 案例A | 案例B |
| — | — |
| 与外围设备的尺寸连接 | 长度 |
| 长度 | 高度 |
| 高度 | 顶部表面材料 |
| 深度 | 底部表面材料 |
| 内径 | 纤维类型 |
|

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率创新能力。
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