柔性制造技术的现状及发展趋势2.doc

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1、柔性制造技术的现状及发展趋势—页2sp;2.1计算机辅助设计未来CAD技术发展将会引入专家系统,使Z具有智能化,可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术,该项新技术是直接利用CAD数据,通过计算机控制的激光扫描系统,将三维数字模型分成若干层二维片状图形,并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描,被扫描到的液面则变成固化塑料,如此循环操作,逐层扫描成形,并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起,仅需确定数据,数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。2.2模糊控制技术模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开

2、发出的高性能模糊控制器具有自学习功能,可在控制过程小不断获取新的信息并自动地对控制量作调整,使系统性能大为改善,其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。2.3人工智能、专家系统及智能传感器技术迄今,柔性制造技术中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理,求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合,因而专家系统为柔性制造的诸方面工作增强了柔性。展望未來,以知识密集为特征,以知识处理为手段的人工智能(包

3、括专家系统)技术必将在柔性制造业(尤其智能型)屮起着日趋重要的关键性的作用。目前用于柔性制造中的各种技术,预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初,人工智能在柔性制造技术中的应用规模将在比冃前大4倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程,系统能自动监测其运行状态,在受到外界或内部激励时能自动调节其参数,以达到最佳工作状态,具备自组织能力。故IMT被称为未来21世纪的制造技术。对未来智能化柔性制造技术具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随

4、计算机应用技术和人工智能而产生的,它使传感器具有内在的“决策”功能。24人工神经网络技术人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在口动控制领域,神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统,成为现代自动化系统中的一个组成部分。3柔性制造技术的发展趋势31FMC将成为发展和应用的热门技术这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近,更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。32发展效率更高的FML多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对FML的需求引起TFMS制造厂

5、的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是FML的发展趋势。33朝多功能方向发展由单纯加工型FMS进一步开发以焊接、装配、检验及飯材加工乃至铸、锻等制造工序兼具的多种功能FMSo4结朿语柔性制造技术是实现未来工厂的新颖概念模式和新的发展趋势,是决定制造企业未来发展前途的具有战略意义的举措。届时,智能化机械与人之间将相互融合,柔性地全面协调从接受订货单至生产、销售这一企业生产经营的全部活动。近年来,柔性制造作为一种现代化工业生产的科学“哲理”和工厂自动化的先进模式已为国际上所公认,可以这样认为:柔性制造技术是在自动化技术、信息技术及制造技术的基础上,将

6、以往企业中相互独立的工程设计、生产制造及经营管理等过程,在计算机及其软件的支撑下,构成一个覆盖整个企业的完整而有机的系统,以实现全局动态最优化,总体高效益、高柔性,并进而赢得竞争全胜的智能制造技术。它作为当今世界制造口动化技术发展的前沿科技,为未来机构制造工厂提供了一幅宏伟的蓝图,将成为21世纪机构制造业的主要生产模式。实现了按端口、MAC地址、应用等来划分虚拟网络,有效地控制了企业内部网络的广播流量和提高了企业内部网络的安全性。4结论现实中存在许多不同类型的网络,有支持TCP/IP的,有遵循OSI标准协议的,每台机器的对应层协议都不同,对哪一层实施连接,需采用相应的

7、网络互联设备。通俗地讲,第二层交换是指多口的交换集线路,即网络交换机。其目的是替代传统的集线器,提升网络的有效带宽。主要应用于局域网中。在不同或相同类型的局域网之间采用桥接器(集线器),从协议层上讲属于数据链路层的设备,但它们仍然是网络连接的方法,因为局域网IMP本身没有网络层,只有在主机站点上才有网络层或提供网络层服务的功能。与桥接器不同,网关在网络层一级工作。这样就有了更大的灵活性。例如,在差别很大的网络I'可翻译地址等,但这也导致了网关的速度很慢,因此,网关一般都用于广域网间的连接或局域网与广域网的互联。随着网络的演进,100M高速以太网的出现

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