第1 章　智能制造總論　/ 1
　1.1　智能制造概述　/ 2
　1.2　智能制造核心技術(shù)　/ 3
　　　1.2.1　工業(yè)機器人　/ 3
　　　1.2.2　3D 打印技術(shù)　/ 6
　　　1.2.3　RFID 技術(shù)　/ 7
　　　1.2.4　無線傳感器網(wǎng)絡技術(shù)　/ 9
　　　1.2.5　物聯(lián)網(wǎng)與信息物理融合系統(tǒng)　/ 10
　　　1.2.6　工業(yè)大數(shù)據(jù)　/ 11
　　　1.2.7　云計算技術(shù)　/ 13
　　　1.2.8　虛擬現(xiàn)實技術(shù)　/ 15
　　　1.2.9　人工智能技術(shù)　/ 16
　1.3　智能制造系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)　/ 17
　參考文獻　/ 21

第2 章　切削參數(shù)智能優(yōu)選　/ 23
　2.1　切削參數(shù)智能優(yōu)選概述　/ 24
　2.2　切削參數(shù)優(yōu)化建�！�/ 26
　　　2.2.1　優(yōu)化目標　/ 26
　　　2.2.2　切削參數(shù)優(yōu)化的邊界約束條件　/ 30
　2.3　切削參數(shù)敏感性分析及優(yōu)化　/ 31
　　　2.3.1　田口法　/ 31
　　　2.3.2　灰度關(guān)聯(lián)法　/ 34
　　　2.3.3　基于田口法的單目標切削敏感性分析和切削參數(shù)優(yōu)化　/ 41
　　　2.3.4　基于灰度關(guān)聯(lián)法的多目標切削參數(shù)優(yōu)化　/ 48
　2.4　最優(yōu)切削參數(shù)預測　/ 55
　　　2.4.1　利用理論公式計算的方法預測切削力　/ 57
　　　2.4.2　利用有限元仿真的方式預測切削力　/ 67
　　　2.4.3　利用試驗數(shù)據(jù)擬合經(jīng)驗公式的方式預測切削力、表面粗糙度　/ 77
　參考文獻　/ 80

第3 章　智能工藝規(guī)劃　/ 85
　3.1　研究背景　/ 86
　3.2　智能工藝規(guī)劃建�！�/ 90
　　　3.2.1　基于特征向量的工藝知識表述方法　/ 90
　　　3.2.2　工藝知識表述實例　/ 95
　3.3　利用遺傳算法求解工藝規(guī)劃與編程　/ 96
　　　3.3.1　遺傳算法　/ 96
　　　3.3.2　基于遺傳算法的加工工藝智能規(guī)劃　/ 97
　　　3.3.3　典型案例　/ 108
　3.4　改進的工藝規(guī)劃與編程深度求解方法　/ 109
　　　3.4.1　蟻群算法　/ 109
　　　3.4.2　改進的工藝知識表述方法　/ 111
　　　3.4.3　利用蟻群算法求解工藝規(guī)劃問題　/ 118
　　　3.4.4　兩階段蟻群算法求解工藝規(guī)劃問題　/ 124
　　　3.4.5　典型案例及分析　/ 127
　參考文獻　/ 134

第4 章　智能制造車間及調(diào)度　/ 136
　4.1　智能制造車間　/ 137
　4.2　車間生產(chǎn)智能調(diào)度　/ 145
　　　4.2.1　調(diào)度問題描述　/ 145
　　　4.2.2　典型調(diào)度問題　/ 148
　　　4.2.3　調(diào)度問題的研究方法　/ 152
　4.3　柔性作業(yè)車間調(diào)度問題　/ 156
　　　4.3.1　柔性作業(yè)車間調(diào)度建�！�/ 156
　　　4.3.2　利用遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度問題　/ 161
　　　4.3.3　基于混合遺傳算法的柔性作業(yè)車間調(diào)度方法研究　/ 173
　　　4.3.4　典型案例及分析　/ 177
　4.4　成批生產(chǎn)車間調(diào)度問題　/ 179
　　　4.4.1　成批生產(chǎn)調(diào)度問題建模　/ 179
　　　4.4.2　利用蟻群算法求解成批生產(chǎn)調(diào)度問題　/ 181
　　　4.4.3　典型案例及分析　/ 184
　參考文獻　/ 189

第5 章　工藝規(guī)劃與車間調(diào)度智能集成　/ 193
　5.1　工藝規(guī)劃與車間調(diào)度智能集成建�！�/ 194
　　　5.1.1　研究背景　/ 194
　　　5.1.2　工藝規(guī)劃與車間調(diào)度集成建模　/ 197
　5.2　利用遺傳算法求解工藝規(guī)劃與車間調(diào)度集成問題　/ 202
　　　5.2.1　遺傳算法的優(yōu)化策略　/ 202
　　　5.2.2　典型案例及分析　/ 210
　5.3　利用蟻群算法求解工藝規(guī)劃與車間調(diào)度集成問題　/ 211
　　　5.3.1　蟻群算法的優(yōu)化策略　/ 211
　　　5.3.2　兩段式的蟻群算法求解IPPS 問題　/ 214
　　　5.3.3　改進的蟻群算法訪問策略　/ 220
　　　5.3.4　典型案例及分析　/ 227
　參考文獻　/ 227

第6 章　智能制造系統(tǒng)案例分析　/ 232
　6.1　汽車行業(yè)典型零部件智能車間案例　/ 233
　　　6.1.1　MES 系統(tǒng)　/ 233
　　　6.1.2　AGV 小車　/ 238
　　　6.1.3　SCADA 系統(tǒng)　/ 240
　　　6.1.4　Andon 系統(tǒng)　/ 241
　6.2　航空發(fā)動機典型零部件智能制造車間案例　/ 243
　　　6.2.1　航空發(fā)動機產(chǎn)品及其生產(chǎn)特點　/ 243
　　　6.2.2　機匣產(chǎn)品及其工藝特點分析　/ 244
　　　6.2.3　機匣車間的管理現(xiàn)狀及存在問題　/ 245
　　　6.2.4　機匣COE 生產(chǎn)組織方式及運作流程　/ 246
　　　6.2.5　機匣COE 實施智能制造的主要內(nèi)容　/ 249
　　　6.2.6　機匣COE 實施智能制造的技術(shù)支撐體系　/ 253
　　　6.2.7　機匣MES 軟件的設計及實施　/ 254
　6.3　企業(yè)WIS 案例　/ 261
　　　6.3.1　背景　/ 261
　　　6.3.2　企業(yè)WIS 總體規(guī)劃　/ 262
　　　6.3.3　車間數(shù)據(jù)采集方案　/ 264
　　　6.3.4　WIS 系統(tǒng)建設方案　/ 266
　　　6.3.5　建設后使用效果　/ 274
　6.4　基于大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)系統(tǒng)預測性維護與機床體檢相關(guān)案例　/ 275
　參考文獻　/ 278

附錄　/ 279
　附錄A　GMT 方法初始化過程　/ 280
　附錄B　RS 方法初始化過程　/ 283
　附錄C　FJSP 問題測試數(shù)據(jù)　/ 286

索引　/ 293