目錄
第1章 概論1
1.1 制造技術(shù)概述1
1.1.1 科學(xué)、技術(shù)與工程1
1.1.2 制造技術(shù)的概念4
1.1.3 世界制造技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略5
1.2 航空航天制造技術(shù)9
1.2.1 航空航天制造的特點(diǎn)9
1.2.2 航空航天制造關(guān)鍵技術(shù)11
1.3 航空航天智能制造技術(shù)的內(nèi)涵14
1.3.1 智能制造的一般概念14
1.3.2 航空航天智能制造的特點(diǎn)15
1.3.3 智能數(shù)控加工技術(shù)的概念與內(nèi)涵16
1.4 本章小結(jié)17
1.5 課后習(xí)題17
參考文獻(xiàn)17
第2章 智能數(shù)控加工技術(shù)基礎(chǔ)18
2.1 人工智能技術(shù)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)18
2.1.1 概率論基本概念和重要公式18
2.1.2 常用概率分布21
2.1.3 參數(shù)估計(jì)23
2.1.4 假設(shè)檢驗(yàn)25
2.1.5 距離度量27
2.1.6 數(shù)據(jù)分布度量28
2.1.7 關(guān)聯(lián)分析、相關(guān)分析與方差分析30
2.1.8 數(shù)據(jù)采樣方法33
2.1.9 空間35
2.1.10 特征值與特征向量37
2.1.11 奇異值分解38
2.1.12 梯度與鏈?zhǔn)椒▌t39
2.1.13 最優(yōu)化方法40
2.1.14 泛函與變分41
2.1.15 數(shù)據(jù)降維43
2.2 人工智能關(guān)鍵技術(shù)46
2.2.1 基本概念47
2.2.2 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法52
2.2.3 貝葉斯推斷學(xué)習(xí)框架54
2.2.4 深度學(xué)習(xí)56
2.2.5 強(qiáng)化學(xué)習(xí)59
2.2.6 遷移學(xué)習(xí)62
2.2.7 元學(xué)習(xí)64
2.2.8 數(shù)據(jù)和機(jī)理融合建模65
2.2.9 數(shù)據(jù)和因果融合建模66
2.2.10 參數(shù)辨識70
2.3 智能數(shù)控加工感知技術(shù)72
2.3.1 面向智能數(shù)控加工的傳感技術(shù)73
2.3.2 制造系統(tǒng)狀態(tài)感知77
2.3.3 制造對象狀態(tài)感知78
2.3.4 制造過程狀態(tài)感知79
2.4 數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)80
2.4.1 數(shù)據(jù)清洗81
2.4.2 信號特征提取81
2.4.3 數(shù)據(jù)存儲與計(jì)算83
2.5 數(shù)字化制造技術(shù)基礎(chǔ)84
2.5.1 CAD技術(shù)85
2.5.2 CAE技術(shù)86
2.5.3 CAPP技術(shù)87
2.5.4 CAM技術(shù)89
2.5.5 CNC技術(shù)90
2.5.6 MBD技術(shù)91
2.5.7 CAX集成技術(shù)92
2.5.8 CAM/CNC集成技術(shù)93
2.5.9 數(shù)控機(jī)床誤差補(bǔ)償技術(shù)94
2.5.10 數(shù)控加工檢測一體化技術(shù)95
2.5.11 智能數(shù)控機(jī)床95
2.6 網(wǎng)絡(luò)化制造技術(shù)基礎(chǔ)96
2.6.1 OPC UA96
2.6.2 DNC97
2.6.3 CPS98
2.6.4 多源異構(gòu)數(shù)據(jù)同步關(guān)聯(lián)99
2.6.5 數(shù)字孿生101
2.6.6 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)102
2.6.7 云制造103
2.7 本章小結(jié)105
2.8 課后習(xí)題105
參考文獻(xiàn)105
第3章 智能數(shù)控編程技術(shù)107
3.1 引言107
3.2 加工特征定義108
3.2.1 加工特征定義的基本方法108
3.2.2 典型加工特征定義方法109
3.2.3 加工動(dòng)態(tài)特征定義與建模113
3.2.4 同一加工特征的定義115
3.3 加工特征自動(dòng)識別117
3.3.1 加工特征自動(dòng)識別的基本方法117
3.3.2 基于全息屬性鄰接圖的加工特征自動(dòng)識別118
3.3.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工特征定義與識別122
3.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工藝參數(shù)自動(dòng)決策124
3.4.1 基于屬性圖的零件工藝參數(shù)樣本特征表示124
3.4.2 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工藝參數(shù)決策模型126
3.5 自動(dòng)數(shù)控編程驅(qū)動(dòng)信息獲取127
3.5.1 自動(dòng)數(shù)控編程驅(qū)動(dòng)信息需求分析127
3.5.2 自動(dòng)數(shù)控編程驅(qū)動(dòng)幾何信息處理128
3.6 智能數(shù)控加工軌跡規(guī)劃技術(shù)131
3.6.1 數(shù)控加工刀具軌跡規(guī)劃基本概念與方法131
3.6.2 驅(qū)動(dòng)幾何的數(shù)字圖像參數(shù)域構(gòu)建方法133
3.6.3 基于圖像卷積的飛機(jī)結(jié)構(gòu)件型腔銑削刀軌整體規(guī)劃方法136
3.6.4 基于圖像變形的鏡像銑高速銑削軌跡整體規(guī)劃方法141
3.6.5 基于圖像分割的曲面高速銑削軌跡分區(qū)規(guī)劃方法146
3.7 智能數(shù)控編程系統(tǒng)與實(shí)例分析150
3.8 本章小結(jié)153
3.9 課后習(xí)題153
參考文獻(xiàn)153
第4章 大型結(jié)構(gòu)件加工變形智能控制技術(shù)154
4.1 引言154
4.1.1 定位與夾緊155
4.1.2 裝夾裝置156
4.1.3 加工變形控制方法157
4.2 浮動(dòng)裝夾自適應(yīng)加工方法與工藝裝備158
4.2.1 浮動(dòng)裝夾自適應(yīng)加工原理158
4.2.2 浮動(dòng)裝夾自適應(yīng)加工工藝關(guān)鍵技術(shù)分析160
4.2.3 浮動(dòng)裝夾模式下的定位原理161
4.2.4 浮動(dòng)裝夾工藝裝備162
4.3 基于浮動(dòng)裝夾的結(jié)構(gòu)件加工變形狀態(tài)監(jiān)測方法165
4.3.1 結(jié)構(gòu)件加工變形監(jiān)測方法165
4.3.2 結(jié)構(gòu)件加工過程中變形力的精確測量方法165
4.4 監(jiān)測數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工變形控制工藝自適應(yīng)調(diào)整方法167
4.4.1 基于在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的主動(dòng)預(yù)應(yīng)力變形控制方法167
4.4.2 面向變形控制的零件余量動(dòng)態(tài)分配方法168
4.4.3 面向雙面結(jié)構(gòu)件加工變形控制的加工順序協(xié)同優(yōu)化方法171
4.4.4 基于元強(qiáng)化學(xué)習(xí)的精加工余量優(yōu)化方法173
4.5 本章小結(jié)175
4.6 課后習(xí)題175
參考文獻(xiàn)176
第5章 切削力智能預(yù)測與監(jiān)測技術(shù)177
5.1 引言177
5.1.1 切削力預(yù)測技術(shù)178
5.1.2 切削力監(jiān)測技術(shù)179
5.2 機(jī)理與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的切削力離線預(yù)測技術(shù)181
5.2.1 基于數(shù)字圖像表征的切削幾何建模181
5.2.2 機(jī)理與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的切削力離線預(yù)測建模184
5.3 基于數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部監(jiān)測信號的機(jī)理與數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)切削力監(jiān)測方法187
5.3.1 數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部監(jiān)測信號-切削力機(jī)理建模187
5.3.2 基于機(jī)理的結(jié)構(gòu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)190
5.3.3 仿真與實(shí)驗(yàn)分析191
5.4 本章小結(jié)198
5.5 課后習(xí)題199
參考文獻(xiàn)199
第6章 加工穩(wěn)定性智能預(yù)測技術(shù)200
6.1 引言200
6.1.1 切削力建模201
6.1.2 刀尖動(dòng)力學(xué)建模201
6.1.3 穩(wěn)定性分析方法202
6.1.4 銑削動(dòng)力學(xué)模型203
6.2 基于遷移學(xué)習(xí)的刀尖模態(tài)參數(shù)預(yù)測方法206
6.2.1 刀尖模態(tài)參數(shù)的獲取207
6.2.2 用于刀尖模態(tài)參數(shù)預(yù)測的遷移學(xué)習(xí)算法213
6.2.3 實(shí)驗(yàn)對比與驗(yàn)證分析216
6.3 數(shù)據(jù)和機(jī)理融合的銑削穩(wěn)定性分析方法218
6.3.1 融入機(jī)理的貝葉斯推斷框架218
6.3.2 實(shí)驗(yàn)對比與驗(yàn)證分析221
6.4 本章小結(jié)224
6.5 課后習(xí)題224
參考文獻(xiàn)225
第7章 刀具磨損智能預(yù)測技術(shù)226
7.1 引言226
7.1.1 機(jī)理模型法227
7.1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法228
7.1.3 數(shù)據(jù)與機(jī)理融合的預(yù)測模型法228
7.2 刀具磨損預(yù)測數(shù)據(jù)采集與分析228
7.2.1 刀具狀態(tài)數(shù)據(jù)采集及分析228
7.2.2 刀具檢測229
7.3 基于元學(xué)習(xí)的變工況刀具磨損預(yù)測方法231
7.4 數(shù)據(jù)和機(jī)理融合的穩(wěn)定預(yù)測方法233
7.5 實(shí)例驗(yàn)證與分析235
7.5.1 驗(yàn)證設(shè)計(jì)與介紹235
7.5.2 驗(yàn)證結(jié)果與分析237
7.6 本章小結(jié)239
7.7 課后習(xí)題239
參考文獻(xiàn)240
第8章 大型曲面構(gòu)件自適應(yīng)加工技術(shù)241
8.1 引言241
8.1.1 大型曲面構(gòu)件原位檢測問題242
8.1.2 刀具軌跡誤差補(bǔ)償問題244
8.2 多源融合式型面原位檢測技術(shù)246
8.2.1 多源融合式曲面原位測量方法246
8.2.2 基于加權(quán)殘差逼近的多源融合方法247
8.2.3 基于Stacking的多源融合方法249
8.2.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證250
8.3 基于曲面誤差分區(qū)的刀軌自適應(yīng)移植技術(shù)256
8.3.1 曲面誤差區(qū)域定義256
8.3.2 刀軌自適應(yīng)移植方法258
8.3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證264
8.4 本章小結(jié)267
8.5 課后習(xí)題268
參考文獻(xiàn)268