压力容器机器人自动激光焊接生产线设计关键技术研究
这是一篇关于压力容器,激光焊接,自动化生产线,机器人,控制系统的论文, 主要内容为基于压力容器的密封、高压、易爆等特性,压力容器的制造质量对工人人身和财产安全产生重要影响,激光焊接设备引入生产工艺迫在眉睫。而国外相关设备价格高昂且操作、维护性差,因此搭建具有自主知识产权的机器人自动激光焊接生产线对压力容器生产具有重要意义。本文在分析压力容器的生产工艺基础上,首先进行总体布局设计,得出相应的运动空间及性能需求,开展6自由度工业焊接机器人选型、焊接工装设计,搭建了机器人控制系统、生产线控制系统,完成相关软硬件设计。通过搭建样机并进行试生产,验证了本文提出生产线的合理性和稳定性,相关企业生产制造成本、质量和效率均得到明显改善。具体研究内容如下:(1)首先,分析球形压力容器制造工艺,在厂房布局的约束条件下,完成球形压力容器机器人自动激光焊接生产线的车间布局设计,在此基础上,完成生产线的布局设计,并依据工作空间、负载、节拍等性能参数完成机器人选型。(2)其次,通过对焊接工装夹具的基本设计方法和思路进行分析和研究,并根据球形压力容器的生产工艺和工序,将焊接生产线分为气嘴焊接工位、把手焊接工位、底座焊接工位和整合焊接工位。并针对各工位的制造工艺特点,完成运动机构和执行机构的设计,对关键零部件如气缸、伺服电机、减速器、滚珠丝杠等进行选型,利用三维绘图软件进行焊接夹具具体模型设计。(3)然后,通过D-H参数法对机器人运动学进行分析,完成对焊接机器人运动学的验证。研究并搭建了一套基于运动控制器+示教器+I/O板卡的机器人运动控制系统,基于该控制系统进行编程和配置使用。集成激光焊接系统和机器人实现自动焊接作业。(4)针对硬件需求和软件需求两方面详细开展生产线控制系统方案的研究和设计,并根据每个工位的焊接工艺和工装夹具定位方式,对每个工位控制逻辑进行具体设计。根据控制逻辑方案对生产线控制系统分配PLC的I/O端口功能,使用电气软件EPLAN对整个控制系统电路原理图进行绘制,按照电路原理图进行实物装配和接线,并对PLC和触摸屏控制程序进行设计与实现。(5)最后,搭建了球形压力容器机器人自动激光焊接生产线样机,并基于该样机开展了压力容器机器人自动激光焊接实验,实验验证了压力容器机器人自动激光焊接生产线系统布局的合理性、工装夹具的可靠性、机器人运动和控制系统可行性和整个控制系统的稳定性。
面向科技咨询的数据智能服务开发平台研究与实现
这是一篇关于科技咨询,数据智能,自动化生产线,表达式即服务的论文, 主要内容为科技咨询数据智能服务开发平台是为科技咨询业务专家、数据分析专家、算法专家等角色提供的,基于云原生技术、大数据技术和AI技术搭建的简单易用的辅助工具,平台以过程自动化的方式提高科技咨询业务落地的效率,助力科技咨询行业在当前信息过载的互联网环境下满足数据说话、精准定位、快捷响应的新需求。国内外现有的数据智能服务开发平台在科技咨询场景下功能过于臃肿、过程过于复杂,无法有效提高生产力,这些存在的问题和挑战主要包括:1)海量多源异构数据集中管理与利用的问题。科技咨询的数据来源广且量大,不同的数据源供应商所属领域不同,它们提供的数据呈分散、异构的特点,缺乏了统一的数据资源组织与管理。2)服务开发过程依旧繁琐、开发周期依旧长的问题。科技咨询数据智能服务的落地需要经过大数据存储与处理、模型设计与训练、模型性能评估、应用部署运维等过程,现有平台无法完美契合这些过程,需要投入大量的人力分工协作,且不同工作间具有依赖性,对于后期发现问题的返工修正的不断更新,导致更高的时间和经济成本。另一方面,前期研发所形成的算法资产,对于新的数据和特定的场景,都有持续训练、集成和部署的需求,重复的过程给工作人员增加了更多的负担。3)服务之间的可重复利用问题。在科技咨询新场景的服务开发中,复用多个已构建数据智能服务的原子能力形成新的服务,是一种提高生产力的有效方式。但是服务之间的依赖关系、重复调用导致了更长的响应时间和系统资源占用量,如何设计出高效的组合服务显得格外重要。针对以上问题与挑战,本文重点面向科技咨询场景对数据智能服务的自动化开发流程和复合型数据智能服务的构建模型进行了研究与分析,并完成了面向科技咨询的数据智能服务开发平台的研究与实现,主要研究内容有:1)设计并实现了科技咨询数据智能服务自动化生产线。该生产线实现了从多源异构的海量科技咨询数据资产存储与管理,到多版本人工智能模型资产的生产与管理,再到数据智能服务资产部署与管理的自动化生产流程,有效降低了数据智能服务的开发周期和减少了人力投入,达到了降本增效的目的。2)设计并实现了分布式数据智能服务引擎。一方面,引擎实现了数据智能服务实例根据负载状况自动扩缩容,提高服务的稳定性和响应速度;另一方面,引擎以表达式即服务的方式,实现了对数据智能服务原子能力的复用,并对表达式的构建与调用进行了优化,解决了服务编排时服务依赖问题带来的响应时间过长和服务重复调用导致的系统资源浪费的问题。3)设计并实现了面向科技咨询的数据智能服务开发平台。该平台提供了多源数据管理、算子在线开发与版本管理、图像化工作流拖拽开发与版本管理、模型评估部署与版本管理、服务健康监测、表达式服务在线编辑与测试等功能,以过程自动化的方式提高了相关人员开发科技咨询数据智能服务的效率。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,基于海量科技咨询数据,开发了若干数据智能标引服务,验证了本文所设计平台的应用价值。
面向科技咨询的数据智能服务开发平台研究与实现
这是一篇关于科技咨询,数据智能,自动化生产线,表达式即服务的论文, 主要内容为科技咨询数据智能服务开发平台是为科技咨询业务专家、数据分析专家、算法专家等角色提供的,基于云原生技术、大数据技术和AI技术搭建的简单易用的辅助工具,平台以过程自动化的方式提高科技咨询业务落地的效率,助力科技咨询行业在当前信息过载的互联网环境下满足数据说话、精准定位、快捷响应的新需求。国内外现有的数据智能服务开发平台在科技咨询场景下功能过于臃肿、过程过于复杂,无法有效提高生产力,这些存在的问题和挑战主要包括:1)海量多源异构数据集中管理与利用的问题。科技咨询的数据来源广且量大,不同的数据源供应商所属领域不同,它们提供的数据呈分散、异构的特点,缺乏了统一的数据资源组织与管理。2)服务开发过程依旧繁琐、开发周期依旧长的问题。科技咨询数据智能服务的落地需要经过大数据存储与处理、模型设计与训练、模型性能评估、应用部署运维等过程,现有平台无法完美契合这些过程,需要投入大量的人力分工协作,且不同工作间具有依赖性,对于后期发现问题的返工修正的不断更新,导致更高的时间和经济成本。另一方面,前期研发所形成的算法资产,对于新的数据和特定的场景,都有持续训练、集成和部署的需求,重复的过程给工作人员增加了更多的负担。3)服务之间的可重复利用问题。在科技咨询新场景的服务开发中,复用多个已构建数据智能服务的原子能力形成新的服务,是一种提高生产力的有效方式。但是服务之间的依赖关系、重复调用导致了更长的响应时间和系统资源占用量,如何设计出高效的组合服务显得格外重要。针对以上问题与挑战,本文重点面向科技咨询场景对数据智能服务的自动化开发流程和复合型数据智能服务的构建模型进行了研究与分析,并完成了面向科技咨询的数据智能服务开发平台的研究与实现,主要研究内容有:1)设计并实现了科技咨询数据智能服务自动化生产线。该生产线实现了从多源异构的海量科技咨询数据资产存储与管理,到多版本人工智能模型资产的生产与管理,再到数据智能服务资产部署与管理的自动化生产流程,有效降低了数据智能服务的开发周期和减少了人力投入,达到了降本增效的目的。2)设计并实现了分布式数据智能服务引擎。一方面,引擎实现了数据智能服务实例根据负载状况自动扩缩容,提高服务的稳定性和响应速度;另一方面,引擎以表达式即服务的方式,实现了对数据智能服务原子能力的复用,并对表达式的构建与调用进行了优化,解决了服务编排时服务依赖问题带来的响应时间过长和服务重复调用导致的系统资源浪费的问题。3)设计并实现了面向科技咨询的数据智能服务开发平台。该平台提供了多源数据管理、算子在线开发与版本管理、图像化工作流拖拽开发与版本管理、模型评估部署与版本管理、服务健康监测、表达式服务在线编辑与测试等功能,以过程自动化的方式提高了相关人员开发科技咨询数据智能服务的效率。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,基于海量科技咨询数据,开发了若干数据智能标引服务,验证了本文所设计平台的应用价值。
面向科技咨询的数据智能服务开发平台研究与实现
这是一篇关于科技咨询,数据智能,自动化生产线,表达式即服务的论文, 主要内容为科技咨询数据智能服务开发平台是为科技咨询业务专家、数据分析专家、算法专家等角色提供的,基于云原生技术、大数据技术和AI技术搭建的简单易用的辅助工具,平台以过程自动化的方式提高科技咨询业务落地的效率,助力科技咨询行业在当前信息过载的互联网环境下满足数据说话、精准定位、快捷响应的新需求。国内外现有的数据智能服务开发平台在科技咨询场景下功能过于臃肿、过程过于复杂,无法有效提高生产力,这些存在的问题和挑战主要包括:1)海量多源异构数据集中管理与利用的问题。科技咨询的数据来源广且量大,不同的数据源供应商所属领域不同,它们提供的数据呈分散、异构的特点,缺乏了统一的数据资源组织与管理。2)服务开发过程依旧繁琐、开发周期依旧长的问题。科技咨询数据智能服务的落地需要经过大数据存储与处理、模型设计与训练、模型性能评估、应用部署运维等过程,现有平台无法完美契合这些过程,需要投入大量的人力分工协作,且不同工作间具有依赖性,对于后期发现问题的返工修正的不断更新,导致更高的时间和经济成本。另一方面,前期研发所形成的算法资产,对于新的数据和特定的场景,都有持续训练、集成和部署的需求,重复的过程给工作人员增加了更多的负担。3)服务之间的可重复利用问题。在科技咨询新场景的服务开发中,复用多个已构建数据智能服务的原子能力形成新的服务,是一种提高生产力的有效方式。但是服务之间的依赖关系、重复调用导致了更长的响应时间和系统资源占用量,如何设计出高效的组合服务显得格外重要。针对以上问题与挑战,本文重点面向科技咨询场景对数据智能服务的自动化开发流程和复合型数据智能服务的构建模型进行了研究与分析,并完成了面向科技咨询的数据智能服务开发平台的研究与实现,主要研究内容有:1)设计并实现了科技咨询数据智能服务自动化生产线。该生产线实现了从多源异构的海量科技咨询数据资产存储与管理,到多版本人工智能模型资产的生产与管理,再到数据智能服务资产部署与管理的自动化生产流程,有效降低了数据智能服务的开发周期和减少了人力投入,达到了降本增效的目的。2)设计并实现了分布式数据智能服务引擎。一方面,引擎实现了数据智能服务实例根据负载状况自动扩缩容,提高服务的稳定性和响应速度;另一方面,引擎以表达式即服务的方式,实现了对数据智能服务原子能力的复用,并对表达式的构建与调用进行了优化,解决了服务编排时服务依赖问题带来的响应时间过长和服务重复调用导致的系统资源浪费的问题。3)设计并实现了面向科技咨询的数据智能服务开发平台。该平台提供了多源数据管理、算子在线开发与版本管理、图像化工作流拖拽开发与版本管理、模型评估部署与版本管理、服务健康监测、表达式服务在线编辑与测试等功能,以过程自动化的方式提高了相关人员开发科技咨询数据智能服务的效率。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,基于海量科技咨询数据,开发了若干数据智能标引服务,验证了本文所设计平台的应用价值。
面向科技咨询的数据智能服务开发平台研究与实现
这是一篇关于科技咨询,数据智能,自动化生产线,表达式即服务的论文, 主要内容为科技咨询数据智能服务开发平台是为科技咨询业务专家、数据分析专家、算法专家等角色提供的,基于云原生技术、大数据技术和AI技术搭建的简单易用的辅助工具,平台以过程自动化的方式提高科技咨询业务落地的效率,助力科技咨询行业在当前信息过载的互联网环境下满足数据说话、精准定位、快捷响应的新需求。国内外现有的数据智能服务开发平台在科技咨询场景下功能过于臃肿、过程过于复杂,无法有效提高生产力,这些存在的问题和挑战主要包括:1)海量多源异构数据集中管理与利用的问题。科技咨询的数据来源广且量大,不同的数据源供应商所属领域不同,它们提供的数据呈分散、异构的特点,缺乏了统一的数据资源组织与管理。2)服务开发过程依旧繁琐、开发周期依旧长的问题。科技咨询数据智能服务的落地需要经过大数据存储与处理、模型设计与训练、模型性能评估、应用部署运维等过程,现有平台无法完美契合这些过程,需要投入大量的人力分工协作,且不同工作间具有依赖性,对于后期发现问题的返工修正的不断更新,导致更高的时间和经济成本。另一方面,前期研发所形成的算法资产,对于新的数据和特定的场景,都有持续训练、集成和部署的需求,重复的过程给工作人员增加了更多的负担。3)服务之间的可重复利用问题。在科技咨询新场景的服务开发中,复用多个已构建数据智能服务的原子能力形成新的服务,是一种提高生产力的有效方式。但是服务之间的依赖关系、重复调用导致了更长的响应时间和系统资源占用量,如何设计出高效的组合服务显得格外重要。针对以上问题与挑战,本文重点面向科技咨询场景对数据智能服务的自动化开发流程和复合型数据智能服务的构建模型进行了研究与分析,并完成了面向科技咨询的数据智能服务开发平台的研究与实现,主要研究内容有:1)设计并实现了科技咨询数据智能服务自动化生产线。该生产线实现了从多源异构的海量科技咨询数据资产存储与管理,到多版本人工智能模型资产的生产与管理,再到数据智能服务资产部署与管理的自动化生产流程,有效降低了数据智能服务的开发周期和减少了人力投入,达到了降本增效的目的。2)设计并实现了分布式数据智能服务引擎。一方面,引擎实现了数据智能服务实例根据负载状况自动扩缩容,提高服务的稳定性和响应速度;另一方面,引擎以表达式即服务的方式,实现了对数据智能服务原子能力的复用,并对表达式的构建与调用进行了优化,解决了服务编排时服务依赖问题带来的响应时间过长和服务重复调用导致的系统资源浪费的问题。3)设计并实现了面向科技咨询的数据智能服务开发平台。该平台提供了多源数据管理、算子在线开发与版本管理、图像化工作流拖拽开发与版本管理、模型评估部署与版本管理、服务健康监测、表达式服务在线编辑与测试等功能,以过程自动化的方式提高了相关人员开发科技咨询数据智能服务的效率。最后,本平台应用于国家重点研发计划课题“科技咨询数据资源体系研究与资源建设”中,基于海量科技咨询数据,开发了若干数据智能标引服务,验证了本文所设计平台的应用价值。
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