工艺参数是影响零件成形质量、性能、效率和成本的关键因素。对工艺参数进行智能优化设计是当前智能制造中的基础内容。综合对近年工艺参数智能优化的研究热点、发文量等分析，将近年来工艺参数智能优化设计的方法路径分为基于神经网络的智能优化设计、基于数学模型+智能算法的优化设计和基于专家系统（知识）的智能设计三种，分析了三种方法的国内外研究进展和特点，归纳和分析了优劣势，并提出了今后工艺参数智能优化设计的发展趋势。为工艺参数智能优化的研究提供参考基础和方向指引。

表面缺陷检测是产品质量检测的关键环节，近年来随着深度学习技术的迅速发展，金属材料表面缺陷检测技术大幅提升。对近几年基于深度学习的金属材料表面缺陷检测方法进行了梳理和分析，并从监督方法、无监督方法以及弱监督方法3个方面对比论述了近年来的研究现状及应用效果。最后系统总结了金属材料表面缺陷检测中的关键问题及解决方法。结合工业需求，对表面缺陷检测的进一步发展进行了思考与展望。

首先阐述了机器学习和知识图谱的相关概念以及在行业知识库建设中的应用情况和地位，然后结合典型算法介绍了机器学习常见的模型，为提高行业知识库中知识的关联性并降低冗余性，引入了行业知识图谱及其构建相关的新技术方法，进而引出了对于行业知识库构建方法的研究，结合智能知识库展示了知识图谱的创新性应用，即利用知识图谱为知识库的搜索和推荐功能提供技术支持，同时通过知识图谱对领域知识进行更加直观地展示。最后，结合行业知识库的建设工作对机器学习和知识图谱在其中的作用发挥进行了更深一步的阐述和总结。

增材制造生产出的复杂零件的尺寸和几何精度以及表面质量由于无法满足直接应用要求，均需二次加工，制约着金属增材制造技术在航天工业等领域进一步发展，而增减材混合制造是突破该技术瓶颈公认的最有效解决方案。首先阐述了增减材混合制造技术原理，从设备集成和工艺研究两方面综述了国内外增减材的研究现状，介绍了增减材混合制造的工艺参数和缺陷检测，指出了增减材混合制造关键技术难点并指出方展方向。

运载火箭是一个国家进入空间的主要手段，其制造水平对控制空间的进程至关重要。箭体结构作为运载火箭的主体部分，是火箭制造中的关键。经过几十年的发展，箭体制造技术逐渐从以手工操作为主的模式转向绿色化、自动化技术为主的模式。根据国内外运载火箭箭体结构制造情况，对箭体结构制造流程中的关键技术及其装备进行了详细的介绍，包括板材成型、铣削加工、钻铆、焊接和箭体对接这5个主要流程，总结了相关技术的国内外差距以及应用难点，为我国运载火箭箭体结构制造水平的发展提供参考。

针对多目标绿色柔性作业车间调度问题，建立了以最小化最大完工时间、总负荷和总能耗为优化目标的多目标优化模型，提出了一种带有自适应交叉变异算子和学习机制的改进NSGA-II多目标优化算法。该算法通过机器和工序的两级编码机制，使用基于全局、局部和随机选择的非支配排序选择策略得到初始种群；采用具有自适应算子的混合交叉变异策略进行迭代，提高算法的全局搜索能力；引入分布函数来改进精英保留策略提高种群的多样性；通过学习机制进行邻域搜索提高算法的局部搜索能力。最后，采用基准测试算例Brandimarte以及Kacem数据集对算法进行测试，结果表明采用改进的NSGA-II算法求解多目标绿色柔性作业车间调度问题具有求解精度高、收敛速度快以及解集多样性好的优点。

数控机床调试阶段的调试质量直接影响其加工精度，然而数控机床在服役阶段的加工场景丰富多变，同时作为复杂机电系统代表性设备包含庞杂耦合关系，一般调试方式在此情况下的调试结果的有效性十分有限。因此，文章提出在虚拟环境中模拟机床运行时复杂的加工场景并进行虚拟调试的方式，以得到最佳运行参数。首先通过分析机电系统复杂耦合关系，采用多领域统一建模语言结合虚实映射策略构建了数控机床数字孪生模型；其次基于孪生模型对复杂加工场景进行模拟，并提出数控机床虚拟调试方式；最后以数控机床主轴系统为例，验证了所提方法的有效性和现场应用的可行性。试验结果表明响应时间缩短12%、稳态误差降低54%。

针对作业车间调度问题求解的复杂性，以最小化最大完工时间为目标，提出基于深度强化学习优化算法求解作业车间调度问题。首先，基于析取图模型构建深度强化学习的调度环境，并建立三通道状态特征，设计20种复合启发式调度规则作为动作空间，将奖励函数等价为机器利用率；利用深度卷积神经网络搭建动作网络和目标网络，以状态作为输入，输出每个动作的Q值，进而使用行动有效性探索和利用策略选取动作；最后，计算即时奖励和更新调度环境。使用标准案例验证了算法可以平衡求解质量和时间，训练好的智能体对非零初始状态下调度问题具有很好的泛化性。

智能车间异构制造资源众多，车间扰动繁杂，生产服务模块更加多样且复杂，因此为了实现对车间不同功能模块的清晰化管理，设计开发一种基于扰动事件的智能车间生产管理系统尤为重要。根据用户对产品独特性和时效性要求，提出了基于智能车间扰动事件的调度管理系统业务流程和总体架构。采用B/S(Browser/Server)体系结构，并基于Visual Studio.NET集成平台，使用Web ASP.NET进行数据库开发，从五大功能模块进行设计，实现车间制造数据信息的充分利用，并对系统的主要功能界面进行展示，最后验证智能制造车间对异常事件监控处理及生产调度模型的可行性和合理性。

以西门子840D sl五轴数控机床为例，详细阐述了西门子840D sl五轴机床五轴功能参数配置方法、3D测头调试与标定方法、基于空间标准球与西门子五轴标定循环（CYCLE9960）精确计算五轴转换几何矢量方法。通过对五轴机床回转轴心、轴线等运动系统的矢量校准，有效减少五轴数控机床工件测量误差。同时对840D sl五轴坐标转换和西门子测量循环的工作原理和执行过程也进行了深入研究，基西门子840D sl五轴机床加工过程中刀轴矢量的运动变化规律，采用一种适用于通用五轴机床的工件测量方法，进而实现加工过程中工件坐标自动测量，缩短了零件的加工辅助时间，提高了加工效率和精度。

随着工程机械技术的发展，对性能轴承的需求愈加强烈，由于轴承加工过程中夹持变形、切削变形和热变形等问题的存在，严重制约了轴承成品的精度，所以轴承加工过程中的变形控制技术成为各厂家、院校研究的重点。对轴承加工变形控制研究进展进行了介绍，在分析了轴承加工变形的成因（包括切削力、切削温度和切削刀具等因素）的基础上，详细介绍了常用的轴承加工变形控制方法，如改变加工方式、改变卡盘的结构以及加工参数控制等；最后，分析了目前采用的各类轴承加工变形控制方法的优劣性，并且探讨了未来轴承加工变形控制研究的趋势。考虑到轴承加工变形控制研究是机械加工领域的重要方向，将为提高轴承加工质量和效率带来积极作用。

预测性维护是通过设备运行状态的实时监测预测其未来工作状况，实现故障诊断、寿命预测、设备维护与管理的重要技术，是人工智能技术在智能制造领域的最典型应用之一。但目前预测性维护相关术语和定义的混淆、系统间通信和集成接口的缺失、监测诊断方案和预测算法的差异，严重阻碍了预测性维护技术的应用落地。因此，文章从预测性维护技术应用、标准体系和标准内容三个方面分析和探讨了预测性维护标准的需求，构建了覆盖基础共性标准、关键技术标准和行业应用标准的预测性维护标准体系，分析了现行标准以及未来标准化的工作方向。能够促进数据、测评、剩余寿命预测和维修维护管理相关标准的研制，有效推动预测性维护技术发展以及设备数字化转型。

为解决聚乙烯管道热熔焊接因室内环境与现场施工环境不一致所带来的焊接质量问题，采用Ansys有限元方法，分析不同环境对温度均匀性、熔融层厚度的影响规律并进行焊接工艺评定，建立基于熔融层厚度的焊接工艺优化模型，最后辅以拉伸实验对优化后的焊接工艺参数进行验证。结果表明，在一定的环境条件下，随着轴向距离增加，管材温度逐渐趋于环境温度；随着冷却时间增加，焊接端面温度均匀性先下降后逐渐上升，且在200 s左右达到最低；熔融层厚度随着环境温度的降低和风速的增大而逐渐减小，且最多减小25%。优化后的试样拉伸强度与室内标准焊接工艺的拉伸强度相差在5%以内，符合标准焊接质量要求。

数字孪生作为推动智能制造的关键使能技术，如何在机床领域落地应用成为备受关注的焦点。然而，数控机床数字孪生术语、架构、关键技术等相关标准的缺乏，严重阻碍了数字孪生技术在数控机床领域的推广应用。为解决上述问题，亟需制定数控机床数字孪生标准给予参考和指导。因此，首先分析了数控机床数字孪生标准的需求，在此基础上，结合数字孪生五维模型和前期对数字孪生技术的研究，构建了数控机床数字孪生标准体系框架，该标准体系主要包括通用、安全、测评等基础共性标准和数控机床配置、数字孪生建模、数据处理、连接交互、集成与服务等关键技术标准，并对数控机床数字孪生标准的应用与定位进行了分析讨论。期望相关工作能为数控机床标准及数字孪生标准研究与制定人员提供参考，同时为数字孪生技术在数控机床领域的落地应用提供指导。

在交通、采矿和石油化工等高端制造领域，轴类零件由于常在高温高压的环境下工作，往往会因磨损、腐蚀和疲劳进而断裂失效。现今，激光熔覆因其稀释率低、热影响区小、涂层与基材之间具有良好的冶金结合等优点，被广泛应用于轴类零件的表面修复和强化。介绍了激光熔覆常用的工艺方法，包括预置送粉、同步送粉、送丝熔覆，使研究人员对轴类零件表面激光熔覆进行了解。同时，综述了多种工艺参数加工下轴类零件的熔覆层性能，如激光功率、扫描速度、搭接率、送粉率等综合参数的影响。探讨了超高速激光熔覆在轴类零部件方面的研究情况。最后，对现阶段轴类零件表面激光熔覆研究中存在的问题进行了归纳，并对其发展方向进行了展望。

为了实现柔性作业车间完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗等多个目标的联合优化，提出了基于自适应惩罚MOEA/D（multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition）的柔性车间多目标调度方法。对具有多个生产机床、多个加工任务、多道工序的柔性车间调度问题进行了描述并建立了优化模型。给出了基于MOEA/D算法的柔性车间调度方法，针对常值惩罚因子无法满足不同邻域对收敛性和染色体多样性不同调整需求的问题，提出了能够随邻域染色体密度自适应调整的惩罚因子，并制定了基于自适应惩罚MOEA/D算法的柔性车间调度流程。在具有8个机床、8个工件共28道工序的生产调度实验中，自适应MOEA/D算法搜索的Pareto前沿解能够支配标准MOEA/D和改进NSGA-II算法的Pareto前沿解；在等权重最优解的生产实验中，自适应MOEA/D算法调度方案的完工时间、机器负荷、交货延期时间、车间能耗均小于标准MOEA/D算法和改进NSGA-II算法。实验结果证明了自适应惩罚MOEA/D算法在柔性车间调度中的有效性和优越性。

针对传统灰狼算法（grey wolf algorithm，GWO）在进行机器人路径规划时易陷入局部极值、探索效率低等不足，提出了一种多元策略改进的灰狼算法。首先针对领导狼在算法中存在的缺陷，提出了一种随机游走策略，从而提升算法的全局搜索能力。同时，在搜索阶段引入一种基于凸透镜原理的逆学习机制，对种群中的劣势个体进行逆向学习，从而提高狼群个体的搜索范围，避免算法陷入局部最优。最后，为提升路径平滑性，采用B-spline曲线对路径进行平滑操作。仿真结果表明，在普通环境及陷阱环境下改进的灰狼算法较传统灰狼算法，规划的全局最优路径各项性能更优，更有利于机器人完成作业任务。

为了解决传统CAPP系统中特征识别效率低且智能化程度不高的问题，将原始的MeshCNN与Faster RCNN相结合，提出一种基于Mesh-Faster RCNN的机械零件加工特征识别方法，该方法通过将自定义的加工数据集作为神经网络的输入端，获得最优的神经网络模型；然后利用MBD技术对加工模进行标注，通过PMI的信息标注获取待加工特征，将其转化为三角网格数据；在此基础上结合三角网格数据处理的算法，将处理好的加工特征数据导入最优神经网络模型中，完成特征识别过程。最后以某型号船用柴油机部分关键件为例，验证了所提方法的可行性和有效性。

文章主要研究多目标的柔性车间调度问题。在实际生产过程中，调度结果受完工时间、机器负荷、成本控制和资源消耗等多方面因素影响，因此提出了一种基于多目标优化的改进遗传算法，针对最小化最大完成时间、最小化机器负荷和最小化资源消耗3个目标函数进行优化，结合改进的Pareto多目标优化方法，以及最短加工时间变异和邻域变异方法，提高了算法的寻优能力。最后通过实验验证了算法适用于求解多目标的柔性车间调度问题。

在CAPP系统集成、工具化和智能化的发展中，工艺方案的决策推理和智能技术是关键。传统工艺决策方法存在不能在多工艺方案中在做出智能化选择的问题，针对这一问题，提出一种基于知识图谱表示学习的工艺决策推理方法。在该方法中使用翻译距离模型对工艺知识进行向量化表示，利用向量运算得到理想结果与决策结果之间的距离，再经模型训练后使距离不断缩小致使损失函数趋于稳定，最终决策出最优结果，将结果经过模糊函数计算分析加强决策方案的合理性，解决了多工艺方案中智能决策的问题。文章以P0级6203轴承为例对所提方法进行了试验验证，结果表明，所提方法能够有效实现对零件工艺方案的决策，提高CAPP系统智能决策的能力。

为了实现混有钕铁硼粉末的水凝胶磁化，设计了一种基于亥姆霍兹线圈的新式磁场发生装置。利用Maxwell软件3D模块绘制出磁场系统的三维模型，采用Magnetostatic静磁场求解器分析了增设的辅助线圈距离变化对场强的影响，得到了磁场发生装置的优化结构；再对比磁场发生装置和亥姆霍兹线圈的中心磁场强度和磁感线分布密度，验证结构优化的可靠性。结果表明:当辅助线圈距离为70 mm时，中心磁场强度最大; 安匝数相同时，磁场发生装置的中心磁场强度要明显高于亥姆霍兹线圈，最终优化后的磁场发生装置中心磁场强度可达到1.37 T，磁感线分布更加均匀、密集。该仿真结果能够对磁场发生装置结构设计与工作特性分析提供参考，缩短了磁场发生装置设计成本与开发周期。

五轴双驱车铣复合加工设备具有一次装夹完成全部加工工序的能力，其配套软硬件条件的不足限制了设备功能的发挥。通过增加柔性工装接口提高复合运动变换的效率，基于通用软件开发的专用后置处理可实现快速车铣复合数控编程。在采集设备实时运行数据的基础上利用智能控制算法可实现一定程度上的自适应加工，达到提升车铣复合设备在航空发动机领域智能化应用水平的目的。

针对目前常用的丝杆加力台虎钳工作效率低、夹持力小和劳动强度大等问题，提出1种集丝杆加压、双速柱塞泵增压、液压缸驱动夹紧的多重增压方式及抱合支承于一体的新型集成夹紧系统。分析了台虎钳的研究进展概况，论述了集成夹紧系统的工作原理、结构特点、相关参数的计算方法，并通过设计计算，得到两种液压台虎钳夹紧系统的工作参数。结果表明：新型台虎钳夹紧系统结构紧凑，增压比大，采用较小的手动力和较少的手柄转动数圈，即可实现对工件的夹持，夹紧力大且稳定可靠；手工推动活动钳身部分进行快速移动，工作效率远高于丝杠传动，使用方便快捷，特别适合工件尺寸范围大、大小工件调换频繁的场合。

针对数控机床装配中螺栓组残余预紧力分布一致性差的问题，通过搭建实验台进行实验研究，获得拧紧顺序和分步拧紧策略对螺栓组残余预紧力的影响规律。首先，基于机床中常见的四螺栓连接结构，设计并加工出四螺栓连接结构实验件；然后，搭建实验台进行实验，分析拧紧顺序和分步拧紧策略对四螺栓连接结构残余预紧力的影响；最后，对两种分步拧紧策略进行对比分析。结果表明：3种拧紧顺序中，顺时针方向拧紧状态下四螺栓连接结构的残余预紧力一致性最好；随着拧紧步数的增加，螺栓组残余预紧力一致性变好；随着拧紧步数的持续增加，残余预紧力一致性提高不显著；随着首步拧紧比例的增加，螺栓组残余预紧力一致性变好；随着首步拧紧比例的持续增加，残余预紧力一致性提高不显著。该研究可以为提高机床装配质量和螺栓组预紧效果提供指导。

简要分析了国内外机床行业的发展现状与发展特点，阐述了机床行业发展所面临的形势与问题，围绕我国经济社会发展和国家安全的重大战略需求，提出了机床行业发展的几个重点，并根据当前国内机床行业现状提出了若干发展措施与建议。

针对柔性制造车间背景下带时间窗约束的自动化导引运输车（automated guided vehicle，AGV）集配货绿色路径规划问题，以最小化AGV集配货过程能耗及时间偏离能耗作为组合优化目标，构建AGV绿色车辆路径规划模型，根据所研究问题特性，提出了一种改进变邻域搜索的混合遗传算法（GA-VNS）对其进行求解，并设计了5种邻域结构来提高算法寻优能力。通过对Solomon算例测试集进行求解，并与国际已知最优解进行数据对比，验证文章所提算法的可行性；进一步以某柔性制造车间某一生产时段的AGV物流运输任务作为实验案例，分别使用所设计的算法、GA和VNS算法对问题进行求解，数值实验结果表明了文章所提模型及算法的优化、适用性，为车间实现节能减排的发展目标提供一种可行方案。

通过对滚珠丝杠系统的热源、热边界条件的确定和计算，分别建立实心/空心滚珠丝杠系统的热稳态仿真分析模型，利用有限元的方法，得到滚珠丝杠系统的热稳态温度场分布，进而利用多场耦合对滚珠丝杠系统进行热结构耦合分析得到实心滚珠丝杠和空心滚珠丝杠的热变形情况，并分析热变形对滚珠丝杠系统的影响；然后分别对实心/空心滚珠丝杠系统进行模态分析和静态分析，分析滚珠丝杠中空后动静态特性的变化和影响，为立式加工中心的优化和改进提供理论依据。

为解决高铁吊弦预配智造单元组合大量通信协议采集数据，再集中传输到云端分析，面临的数据采集困难、响应时间延长等问题，基于边云协同框架，设计一种将单元设备融合到统一OPC UA架构进行通信的数据采集架构。采集到的数据在边缘就近预处理后协同到云端，云端结合电机振动数据特性，提出一种应用于边缘现场端到端的电机故障实时诊断方法。在腕臂预配生产线对所提方法进行应用验证，结果表明，该数据采集及故障分析方法具有通用性和高效性。

三维装配工艺以动画的形式，辅以音频和文字，直观生动地表达装配过程和装配要求，工人容易理解且不易产生歧义，对提高装配质量和提高效率非常有效。文章研究了如何有效利用三维模型中的信息，快速高质量地完成三维装配工艺。首先通过对MBD技术的研究，建立了基于MBD的装配信息模型；其次提出了“拆卸定义装配”的方式来规划装配活动，将拆卸活动归纳为螺旋运动、直线运动等多类拆卸活动，通过对拆卸活动的顺序、拆卸活动的属性做“逆操作”来定义装配活动；最后采用基于MBD的装配信息模型和“拆卸定义装配”的模式研发了三维装配工艺规划系统，此系统通过在制造企业的应用，验证了方案的可行性和合理性，缩短装配工艺设计周期，提高装配效率和质量。

构建机器人模拟仿真系统并对机器人末端工具进行标定，可以提高机器人加工精度并实现轨迹快速编程。文章利用实际机器人系统与机器人模拟仿真系统的镜像关系，以实际机器人作为测量工具，实现机器人末端工具的标定。首先，在机器人末端安装标定探针，测量已知尺寸的长方体标定块在机器人空间中的位姿，并在机器人模拟仿真系统中建立该长方体的镜像模型。其次，利用机器人末端工具相对于长方体边、面的位姿关系与机器人末端工具模型相对于长方体模型边、面的位姿关系一致的条件，调整工具模型相对于机器人模型末端的位姿，建立工具在两个系统中的镜像关系。最后，利用标定的工具对待加工毛坯进行测量，并在模拟仿真系统中利用测量矩阵建立加工毛坯的镜像，在模拟仿真系统中实现刀轨迹转换。实验和实际加工结果表明，该标定方法具有标定过程简单、标定精度高的优点，双侧通槽加工的错位误差小于0.73 mm。

表面粗糙度是衡量微细加工零件表面质量的主要指标，为提高微铣削加工表面粗糙度预测的精准性，提出一种一维卷积-长短期记忆（1DCNN-LSTM）的深度神经网络预测模型。利用一维卷积网络高效的数据处理机制和长短期记忆网络精准的预测能力，有效解决了批量序列数据处理、样本关键特征学习以及小样本数据的表面粗糙度预测精确问题。以主轴转速、进给速度、铣削深度和微铣刀螺旋角作为控制变量，用实验数据对微铣削表面粗糙度预测模型进行训练并对该模型验证。结果表明：相比于传统机器学习模型，1DCNN-LSTM神经网络平均预测误差仅为5.9%，验证了该模型基于小样本数据的高精度预测性能，为微铣削表面粗糙度的预测研究提供了一种新的方法。

当前切削表面粗糙度大多需要结合人工经验以及多次测试方法，加工质量难以得到保障。在充分发挥加工阶段历史参数作用的基础上，构建了磨损监测模型。同时为了满足算法精度以及响应速率的要求，引入了快速响应和逼近的自适应广义回归神经网络（AGRNN）进行粗糙度预测。研究结果表明：计算得到粗糙度预测数据和实际值相关系数达到R²=0.988，预测模型达到了理想的控制状态，预测精度满足调控标准，经过设备调节后可以继续缩短响应时间。在主轴转速1 000～2 000 r/min、进给量0.2～0.3 mm/r、轴向切深0.2～0.4 mm、径向切深1～5 mm范围内，AGRNN对应的磨损与粗糙度MAPE依次为3.685和2.236，低于卷积神经网络（CNN）、高斯过程回归（GPR）、支持向量机（SVM）和多元线性回归（MLR）4种算法，达到了理想预测效果，控制决策时间也明显缩短。

随着各类重型装备及大型构件的运输及施工任务急剧增加，大型运载装备的需求不断增多，针对模块化轴线运输车的转向连杆系统设计问题，提出了连杆转向系统数字化设计方法。在多轴线车连杆转向系统的理论基础下，采用Python对SolidWorks各功能模块以及MATLAB优化算法实现开发调用，建立了连杆转向系统的数字化设计平台，开发人机交互的图形用户界面，可根据用户所需，优化调整连杆转向系统孔位布置，实现最优转向角度，并将各参数传输至三维模型中，实现参数化设计及自动化装配。以三轴线连杆转向系统为例，进行了参数化设计与优化，转角误差减小至2.4°以内，提高了轴线车转向精度，设计效率提高约45%以上。

为实现移动焊接机器人的通用化设计，使其满足多种焊接场景，该研究在履带式八轴移动机器人的基础上，增加两个摆臂伸缩控制轴，实现机器人的十轴控制。同时设计了机器人视觉、本体知觉系统提升机器人的控制精度。经过现场实测，与高级焊接技术工人组成人工焊接队伍相比，该机器人将焊接工时数压缩到4.10%，焊缝瑕疵率下降96.69%，焊点瑕疵率下降92.63%，焊条消耗量下降55.26%，在充分降低施工成本的同时，机器人焊接大幅度提升了焊接质量。

研究了智能制造的内涵和发展模式，采用了描述性案例研究的方法，以三一重工的智能制造转型过程为例，分析其经历的各个阶段和物联网平台的构建过程，并进行比较分析，将三一重工的智能制造转型过程总结为3个阶段：产品智能化、制造智能化和服务智能化。基于此，为中国制造企业进行智能制造转型、发展工业物联网提出了一些启示。

针对柔性作业车间生产和物流双资源集成调度问题，提出了基于小生境自适应遗传算法的集成调度方法。首先，明确了柔性车间AGV物流流程、路径冲突消除方法和分配策略。其次，描述了车间生产和物流双资源集成调度问题，并建立了以完工时间最短为目标的优化模型。然后，将小生境技术和自适应策略引入到遗传算法中，使遗传策略随小生境特点自适应变化，提出了一种新的小生境自适应遗传（NAGA）算法。最后，制定了基于小生境自适应遗传算法的双资源集成调度流程。经实验验证，小生境自适应遗传算法调度的完工时间短于遗传（GA）算法和文献[1]改进分布估计（IEDA）算法，说明NAGA算法的集成调度性能好于GA算法和IEDA算法。经AGV数量影响分析，车间完工时间随AGV数量增加整体呈下降趋势，且当AGV数量饱和时完工时间不再下降。

SiCp/Al复合材料因同时具有铝基体和碳化硅颗粒的综合特性，因此在具有低密度，高导热率的同时还具备了高硬度等优良特性，在各领域中备受青睐。然而具有高硬度的脆性SiCp/Al复合材料，使得传统的接触加工方式因切削温度过高，刀具磨损严重和加工精度不满足要求等问题而难以进行，电火花加工通过电极与工件间的连续放电来蚀除材料属于非接触加工，因此常被用来加工SiCp/Al复合材料。在自行搭建的电火花加工试验台上，以SiCp/Al复合材料为对象开展工艺试验，研究了不同加工参数下材料蚀除率和电极损耗对加工过程的影响，并从复合材料的蚀除特性方面分析了影响加工的原因。

针对康复机械臂在康复示教过程中随动效果不佳的问题，设计了在关节空间内结合力矩微分项的导纳控制器，并利用双曲正切函数设计了改进的变导纳控制策略。在Adams与MATLAB/Simulink联合仿真平台上进行了示教仿真，并搭建了实物示教试验平台进行了验证。结果表明，该变导纳控制器能够较好地实现示教功能，同时降低了轨迹跟随误差及人机交互力矩的大小，提高随动效果，示教重复性高。

以双悬膜中空玻璃生产线为研究对象，基于虚拟仿真软件平台构建出仿真双悬膜中玻璃生产线方案。首先介绍了基于虚拟仿真技术的生产线设计步骤；其次完成了绷膜焊接机械手设计并根据机械手参数对机器人选型；随后对机器人和整体生产线进行规划，利用仿真软件对流程中各动作进行设置，实现工作空间及运动轨迹分析，证明其合理性；最后给出了整体流程生产节拍计算，通过装配线平衡率可知该生产线满足预期目标。该方案可合理规划配置各生产单元、缩短开发周期和降低设备损坏风险，为实体生产线设计提供依据和验证平台。

机床是高铁产业零部件加工的工作母机。首先概括了高铁与机床行业的关系，接着采用层次分类法分析高铁可加工零部件种类，并据此归纳加工高铁机械零部件时通用机床和专用机床的选用原则；然后就轨道、转向架和车体等高铁机械可加工件的加工工艺选择介绍了当前主流的专用机床；最后展望了机床在高铁领域的发展趋势。