华镕:智能制造中的先进传感器、控制、平台和建模(ASCPM)--国家科学基金会(NSF)研讨会的报告(七) 点击:496 | 回复:1



    
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发表于:2017-01-06 09:55:20
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  数字制造 -- 与智能制造有点不同,数字制造侧重于使用集成、基于计算机的系统,包括仿真、三维(3D)可视化、分析和各种协同工具,同时创建产品和制造过程的定义。生产的工件通过构想、设计建模、分析和制造实现无缝转移。数字线程通常与数字制造相关联,涉及从概念到制造到最终产品的数据集成链,即从设计到制造产品的整个生命周期。数字制造的目标集中在新产品上,缩短设计到制造的生命周期和新产品转换。在减少设计时间和缩短上市时间的方法上有多种选择。数字制造用新产品和新材料来解决能源问题,降低用户级别的能源需求,并且实现可回收利用。建模主要集中在设计、原型上,使用CADCAECAM技术,以及数字线程的利用。有关详细信息,请参阅附录二。

  可视化、信息化和数字化制造VIDM)是一套集成的、跨企业各个领域的智能制造方法,利用信息技术系统,通过端到端的供应链效率、史无前例的灵活性,提高美国的制造竞争力并优化能源管理,无论何时需要、在什么地方需要,通过数字设计达到定制产品和组件的无误差制造。 VIDM的关键驱动因素是:1)提高研发与制造的集成,包括端到端的速度和生产力、供应链效率、工艺产量、能源效率和可持续性;2)提高过程安全性、灵活性、敏捷性、可配置性,并提高员工工作的满意度和自豪感。 VIDM专注于三个子领域:1)数字线程;2)综合信息系统;3)制造的大数据和分析。 有关详细信息,请参阅附录二。

  建模先进建模跨越并统一了上述的所有领域。过程模型和产品模型正朝着更复杂的方向发展。大规模模型试图提供更高水平的细节。使用分层的和分布式方法能看到非常显着的改进。这里还可以看到把模型从一维(1D)或二维(2D)扩展到三维(3D)努力工作的成果,虽然这常常会导致计算的复杂性。增加对数据的感知和获取会导致非结构化信息、正确性验证、模型清晰度和模型弹性的相关问题。大规模、分层、高保真模型的开发对过程控制和优化提出了挑战。具体来说,可以在困难(非线性、随机、混合)系统的控制、规划和非结构化信息的使用方面取得多种进步。在过程调度和过程控制使用的模型之间还存在认知上的缺口。还应该尝试不同的方法解释运行中的不确定性,以便能够实现更加稳健的运行。例如,历史数据库中的数据可以获得进一步的使用,用于确定模型不确定性的程度。不确定性会导致过程控制和优化解决方案的验证困难。此外,在调度和优化工作中很少包括成本变化的不确定性。


作者:华镕

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wayaj

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发表于:2017-01-06 17:07:31
1楼

在调度和优化工作中很少包括成本变化的不确定性。


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