摘要：为了改善目前钢筋工程在施工阶段的传统分包模式盛行、钢筋工程从业人员专业水平低、创新能力有待提高、信息管理水平较差、以粗放式管理为主等问题所带来的工作效率低下、产品质量保证率较低等现象,将BIM技术应用于钢筋工程施工管理阶段。依托BIM技术的可视化、协调性、模拟性、优化型等特点,构建了基于BIM技术的钢筋工程精细化管理体系。该体系由BIM技术的应用和精细化管理两大块组成,其中BIM技术应用部分由钢筋翻样、下料单据管理、钢筋加工过程中的管理、材料运输、材料的保管、从业人员的管理六个方面组成;精细化组织管理部分由结构组织设计的构建、管理制度的精细化制定管理、从业人员全员参与精细化管理三个方面组成。在管理阶段提出了扁平化的管理组织模式,改善了目前管理中传统分包模式的弊端。本文的研究成果可以为同类型的研究作为参考。

摘要：数据和知识是新一代信息技术与智能制造深度融合的基础。然而,当前产品设计、制造、装配和服务等过程中,数据及知识的存储大多以传统关系型数据库为基础,这导致了数据及知识的冗余性和搜索及推理的低效性。近年来,知识图谱技术飞速发展起来,它本质上是基于语义网络的思想,可以实现对现实世界的事物及其相互关系的形式化描述。该技术为智能制造领域数据及知识的关联性表达和相关性搜索推理问题的解决带来了可能性,因此其在智能制造的实现过程中扮演着越来越重要的角色。为了给知识图谱在智能制造领域的应用提供理论支撑,总结了知识图谱领域的研究进展;同时探索了知识图谱在智能制造领域的3大类应用方向,共15小类应用前景,分析了在各个应用前景上与传统方法的不同之处,应用过程中所需要使用的知识图谱相关技术以及实施过程中所待突破的关键技术,希望可以为进一步展开针对知识图谱在智能制造领域的研究提供启发,同时为相关企业针对知识图谱的实际应用提供参考;最后以数控车床故障分析为案例,验证了知识图谱在智能制造领域应用的有效性。

摘要：近年来,高端装备制造技术朝着极高精度、极高性能与极限尺度方向迅猛发展,对几何学提出了一系列新的问题和需求。微观几何学描述和刻画在表面或内部具有微小尺度细节的几何特征,为表征、设计、加工和测量微观特征提供了数学基础。本文阐述了微观几何的基本概念与内涵,分析了微观几何在微尺度建模、跨尺度关联和局部形状控制方面的特点。从微观几何的表示与建模、多物理场仿真、智能设计与优化、高精度制造、高效率测量等五个方面梳理了微观几何设计制造的关键技术,并凝练了微观几何设计制造亟需解决的宏观-微观耦合的几何表征、材料-结构-工艺-性能一体化设计、原子尺度的几何表征与测量等关键科学问题。最后介绍了作者团队在基于混合维的复杂零件真实表面建模、基于接触簇约束的复杂产品装配仿真与分析、复杂微孔结构建模与拓扑优化设计等方面的相关研究工作。

摘要：雨滴侵蚀是造成大型风力发电机叶片涂层疲劳损坏的重要因素之一,近年来受到工业界和学术界的广泛关注。针对该问题,提出了一种通过调整风机转速,实现考虑雨滴侵蚀的风机叶片涂层疲劳寿命优化设计方法。首先运用风机叶片涂层疲劳寿命计算框架构建疲劳寿命Kriging代理模型,实现了特定状态下的叶片涂层疲劳寿命的快速计算;然后对于复杂的风力发电机实际服役环境,通过构建降雨强度与风速概率模型表征其各自的时长信息;其次根据不同降雨强度下疲劳寿命变化特性,构建约束条件,缩小搜寻空间,并结合风力发电机风能利用系数特性,构建初始转速设计点,最后采用序列二次规划法获得不同降雨强度与风速下的风力发电机最优转速。针对5 MW风力发电机机组进行转速优化设计,结果表明该优化设计方法可以将风力发电机叶片涂层设计疲劳寿命由7.84年提升至20年,而风机服役周期内总发电量减少量忽略不计。因此,该方法在保证风机总发电量降低最小的情况下,能够有效提升风力发电机叶片涂层疲劳寿命。

摘要：有效的装备剩余使用寿命(RUL)预测有助于及时规避严重生产事故,并为视情维护提供技术支持,在现代工业中发挥着重要作用。近年来,深度学习凭借其在大数据处理和特征提取方面的独特优势与潜力,在RUL预测领域得到了广泛应用。鉴于此,综述了深度学习在装备RUL预测领域的最新研究。首先介绍几种应用于RUL预测的典型深度学习方法,并对其实现RUL预测的基本原理和建模方法进行了概述;其次,对近年来典型深度学习方法在RUL预测领域的应用和发展趋势进行了详细总结;最后,探讨了现阶段基于深度学习的RUL预测技术所面临的挑战性问题及展望。