41、计算机辅助智能制造在服装产业向柔性生产转型中的重要作用探讨

计算机辅助智能制造在服装产业向柔性生产转型中的重要作用探讨

1. 引言

近年来,我国各行各业发展迅速,各类产品畅销国内外,但服装行业相对落后。一方面,服装行业技术人员培养周期长,车间调度流程涉及人员有限;另一方面,工艺设计不规范、缺乏一致性,重复工作造成大量浪费。如今,我国服装产业呈现小批量、多品种、短周期、高质量的发展趋势,传统工艺设计已无法满足市场需求。因此,研究计算机辅助工艺规划,对于提升服装行业市场适应性、加强设计标准、提高产品质量和生产效率至关重要。

随着我国服装市场的不断扩大,为增强综合实力、抢占市场份额,服装企业在生产形式和设备上寻求突破。服装CAD技术成为必然趋势,其高效性和准确性将在实际应用中得到广泛体现。

服装行业与其他制造业不同,面料种类繁多、性能各异,产品款式和用途多样,形状复杂、结构不同。不同服装厂在生产组织和管理上各有特点,生产流程也不尽相同,但总体有一定规律。例如,2012年出版的相关书籍详细介绍了计算机辅助服装智能制造的原理和应用范围,其作者是该领域的先驱,运用智能计算技术研究了计算机智能服装制造系统中的优化调度和排料问题。

2. 计算机辅助制造技术的基本理论

计算机辅助制造技术主要分为两部分:计算机辅助设计(CAD技术)和计算机辅助制造(CAM技术)。CAM技术利用计算机替代人工完成制造及制造系统相关工作,是计算机辅助制造设计的核心。在计算机集成制造系统(CIMS)中,经过CAPP工艺调度模型后,在CAM中生成并模拟加工轨迹,最终生成NC代码以控制数控加工。可以说,CAM系统功能的强弱直接决定了整个设计过程的成败,CAD的有效性最终通过CAM体现。

计算机辅助制造的原理和结构较为复杂

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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