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101千字 字数
2025-01-01 发行日期
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主编推荐语

本书聚焦当前国内外人本智造领域的技术进展和应用前景。

内容简介

人本智造（以人为本的智能制造）体现了工业特别是制造业未来发展的重要趋势，是未来工业（工业5.0）的核心使能技术，是新一代智能制造的重要技术方向。本书深入阐述面向工业5.0的人本智造新研究成果，包括人的数字孪生、人机协同作业、人机团队合作等，以及相关典型案例等。

本书是《人本智造：面向新工业革命的制造模式》一书的姊妹篇，可为从事机械制造业科学研究、企业经营、管理决策和发展规划的相关人员提供参考，也可供高等院校机械工程、智能制造、机器人工程、工业工程、管理工程等相关专业师生和其他相关人士阅读。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 推荐序
  • 第1章 工业5.0与社会5.0
  • 1.1 引言
  • 1.2 工业5.0与社会5.0简介
  • 1.2.1 什么是工业5.0
  • 1.2.2 什么是社会5.0
  • 1.3 工业5.0与社会5.0的对比与联系
  • 1.3.1 目标维度
  • 1.3.2 价值维度
  • 1.3.3 组织维度
  • 1.3.4 技术维度
  • 1.4 走向人本智造
  • 第2章 迈向以人为本的智能制造：基于人—信息—物理系统视角
  • 2.1 引言
  • 2.2 HCPS的基础知识
  • 2.2.1 HCPS的定义
  • 2.2.2 HCPS的核心要素
  • 2.2.3 HCPS的分类
  • 2.3 HCPS的框架
  • 2.3.1 HPS
  • 2.3.2 HCS
  • 2.3.3 CPS
  • 2.4 HCPS的使能技术
  • 2.4.1 领域级技术
  • 2.4.2 单元级技术
  • 2.4.3 系统级技术和系统之系统级技术
  • 2.5 HCPS的特征与特性
  • 2.5.1 连接性和标准化
  • 2.5.2 集成性和互操作性
  • 2.5.3 数据驱动
  • 2.5.4 智能化
  • 2.5.5 自动化
  • 2.5.6 弹性和适应性
  • 2.5.7 定制化和个性化
  • 2.5.8 安全性和隐私性
  • 2.5.9 可持续性
  • 2.5.10 社会化
  • 2.6 典型应用
  • 2.6.1 以人为本的智能产品—服务系统设计
  • 2.6.2 智能人机协作
  • 2.6.3 数字化服务造福人类
  • 2.7 总结
  • 第3章 面向工业5.0的人的数字孪生
  • 3.1 引言
  • 3.2 人的数字孪生的发展和概述
  • 3.2.1 人的数字孪生的发展
  • 3.2.2 人的数字孪生的定义和特征
  • 3.2.3 机器的数字孪生与人的数字孪生的关联和比较
  • 3.3 人的数字孪生的框架和系统架构
  • 3.3.1 人的数字孪生的框架和组成部分
  • 3.3.2 系统架构
  • 3.4 人的数字孪生的使能技术
  • 3.4.1 数据感知与采集
  • 3.4.2 通信与计算
  • 3.4.3 数据处理与表征
  • 3.4.4 建模与仿真
  • 3.4.5 交互与控制
  • 3.4.6 服务与使用
  • 3.5 人的数字孪生的典型应用
  • 3.5.1 产品设计中的人的数字孪生
  • 3.5.2 产品生产中的人的数字孪生
  • 3.5.3 其他生命周期阶段的人的数字孪生
  • 3.6 人的数字孪生的优势和挑战
  • 3.6.1 技术挑战
  • 3.6.2 应用挑战
  • 3.6.3 组织和社会挑战
  • 3.7 总结
  • 第4章 基于互补学习范式的人机团队合作策略研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 互补学习
  • 4.3 方法和模型
  • 4.3.1 通过轻量级神经网络学习认知任务
  • 4.3.2 通过元学习理解如何学习
  • 4.3.3 通过优化模型进行高效信息收集
  • 4.3.4 利用深度强化学习优化组队策略
  • 4.4 原型实施
  • 4.5 实验结果
  • 4.6 总结
  • 第5章 面向重构规划的人机协作制造系统任务分配优化
  • 5.1 引言
  • 5.2 研究现状
  • 5.2.1 RMS相关研究
  • 5.2.2 制造系统中的人机协作
  • 5.2.3 数字孪生驱动的制造系统与人机协作
  • 5.3 场景梳理与问题分析
  • 5.4 人机协作任务分配优化
  • 5.4.1 假设和定义
  • 5.4.2 优化问题数学模型
  • 5.4.3 优化模型的求解算法
  • 5.5 案例分析
  • 5.6 总结
  • 第6章 融合深度学习和注意力机制的人机协作装配作业过程感知方法
  • 6.1 引言
  • 6.2 人机协作装配场景
  • 6.3 基于迁移学习和YOLO识别算法的装配零部件感知
  • 6.3.1 YOLO识别算法
  • 6.3.2 基于迁移学习的YOLO感知模型定制
  • 6.4 长短期记忆神经网络与注意力机制结合的装配动作感知
  • 6.4.1 基于MEDIAPIPE的装配动作关键位点信息提取
  • 6.4.2 作业动作感知模型构建
  • 6.5 基于减速器装配场景的案例验证
  • 6.5.1 构建减速器装配数据集
  • 6.5.2 构建模型及训练结果
  • 6.6 总结
  • 第7章 以人为本的自适应制造系统
  • 7.1 引言
  • 7.2 人—系统共同进化的三个层次
  • 7.3 方法和模型
  • 7.3.1 操作层适应性
  • 7.3.2 配置层适应性
  • 7.3.3 产能级别适应性
  • 7.4 原型实施
  • 7.5 总结
  • 第8章 面向工业5.0的人机协作增材制造
  • 8.1 引言
  • 8.2 人机协作增材制造的概念与特点
  • 8.2.1 人机协作增材制造的概念
  • 8.2.2 人机协作增材制造的类型和特点
  • 8.2.3 基于人机协作增材制造的产品开发
  • 8.3 人机协作增材制造的关键技术
  • 8.3.1 万物互联
  • 8.3.2 人工智能
  • 8.3.3 数字孪生
  • 8.3.4 扩展现实
  • 8.3.5 智能材料
  • 8.3.6 其他技术
  • 8.4 人机协作增材制造的典型场景
  • 8.4.1 个性化产品设计
  • 8.4.2 交互式制造
  • 8.4.3 面向增材制造工艺链的人机协作
  • 8.4.4 众创式设计
  • 8.4.5 分布式生产
  • 8.4.6 节能减排
  • 8.5 总结
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。