智能制造技术通过计算机模拟制造业领域专家的分析、判断、推理、决策等活动，实现制造企业运作的高度柔性化和高度集成化，取代或延伸制造环境领域专家的部分脑力劳动，并对制造业领域专家的智能信息进行收集、存储、完善、共享、继承和发展。
本书共8章，主要内容包括智能制造的发展背景及意义、基本概念及未来趋势；人工智能、物联网、大数据、云计算等关键技术；智能机床、数字化工厂、智能生产线、智能装配等智能制造装备系统；工业机器人的机械系统、控制系统、传感器、编程；逆向工程、增材制造、虚拟制造等数字化制造技术，模糊控制、神经网络控制、专家系统控制、遗传算法等控制技术，机器视觉等检测技术，金属材料、无机非金属材料、高分子材料、复合材料等工程材料的智能制造等。
本书内容完整、系统性强，结合各个领域的应用案例分别进行讲解，可以很好地反映我国目前智能制造技术的发展、研究、应用现状。本书可作为高等学校机械工程相关专业的本科和研究生教材，也可供智能制造领域技术人员参考。
- 前辅文
- 第1章 智能制造概论
- 1.1智能制造的发展背景和意义
- 1.2智能制造的基本概念
- 1.3智能制造的关键技术
- 1.4智能制造的现状与发展趋势
- 思考题
- 第2章 智能制造基础理论与关键技术
- 2.1人工智能
- 2.2物联网
- 2.3大数据
- 2.4云计算
- 2.5机器学习
- 2.6智能传感
- 2.7远程运维
- 思考题
- 第3章 智能制造中的装备系统
- 3.1智能制造装备概述
- 3.2高速数控机床的智能化
- 3.3数控刀架与刀具的智能化
- 3.4数控机床功能与数控系统的智能化
- 3.5数字化工厂与智能生产线
- 3.6智能装配
- 思考题
- 第4章 智能制造中的工业机器人
- 4.1工业机器人概述
- 4.2工业机器人的机械系统
- 4.3工业机器人的控制系统
- 4.4工业机器人的传感器
- 4.5工业机器人的编程
- 思考题
- 第5章 智能制造中的数字化制造技术
- 5.1产品数据的数字化处理
- 5.2逆向工程技术
- 5.3增材制造技术
- 5.4虚拟制造技术
- 思考题
- 第6章 智能制造中的控制技术
- 6.1智能控制概述
- 6.2模糊控制
- 6.3神经网络控制
- 6.4专家系统控制
- 6.5遗传算法
- 思考题
- 第7章 智能制造中的检测技术
- 7.1智能检测概述
- 7.2智能检测技术
- 7.3机器视觉
- 7.4大口径光学元件外观检测
- 7.5玻璃盖板外观缺陷检测方案
- 思考题
- 第8章 工程材料的智能制造
- 8.1金属材料的智能制造
- 8.2无机非金属材料的智能制造
- 8.3高分子材料的智能制造
- 8.4复合材料的智能制造
- 参考文献
