智能制造系统课程：前往报名学习
本门课程以“中国制造2025”作为切入点，通过解读《智能制造发展规划（2016-2020年）》、《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》等国家政策，介绍我国制造业由数字化向智能化升级的模式和路线。同时，围绕智能制造系统和智能车间的基础共性技术，从切削参数优化、加工工艺优化、车间调度、工艺规划和调度集成四个方面系统地介绍了制造系统的智能化技术及应用。本门课程突出基础理论与工程实践相结合。在基础理论部分，较为清晰的阐述了制造系统智能化的基础问题，包括智能制造核心支撑技术，切削参数优化、工艺优化和调度的基本理论和模型，智能制造车间模型的基本概念、智能优化方法等。在工程实践部分，本书列举了大量科学研究案例和工程实践案例，力图较为清晰的论证制造系统智能化的基础问题。
开设学校：华北电力大学；学科：工学、
本门课程以“中国制造2025”作为切入点，通过解读《智能制造发展规划（2016-2020年）》、《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》等国家政策，介绍我国制造业由数字化向智能化升级的模式和路线。同时，围绕智能制造系统和智能车间的基础共性技术，从切削参数优化、加工工艺优化、车间调度、工艺规划和调度集成四个方面系统地介绍了制造系统的智能化技术及应用。本门课程突出基础理论与工程实践相结合。在基础理论部分，较为清晰的阐述了制造系统智能化的基础问题，包括智能制造核心支撑技术，切削参数优化、工艺优化和调度的基本理论和模型，智能制造车间模型的基本概念、智能优化方法等。在工程实践部分，本书列举了大量科学研究案例和工程实践案例，力图较为清晰的论证制造系统智能化的基础问题。
-1.1 智能制造概述
-1.2 中国制造2025
-1-3 我国智能制造的三种范式
-1-4 工业机器人
-1-5 增材制造技术
-1-6 RFID技术
-1-7 无线传感器网络
-1-8 物联网与信息物理融合系统
-1-9 工业大数据
-1-10 云计算技术
-1-11 虚拟现实技术
-1-12 人工智能技术
-第一章 习题
-2.1切削参数优化建模
-2-2 田口法
--2-2 田口法
-2-3 切削参数敏感性分析及预测
-2-4 切削参数多目标优化
-第二章 习题
-3-1 工艺知识表达方法
-3-2 遗传算法
--3-2 遗传算法
-3-3 遗传算法求解工艺规划问题
-3-4 改进的工艺规划方法
-3-5 智能工艺规划-蚁群算法
-3-6 利用蚁群算法求解工艺规划问题
-3-7 利用蚁群算法求解工艺规划问题通用算例
-第三章 习题
-4-1 智能制造车间
-4-2 柔性作业车间调度问题建模
-4-3 利用遗传算法求解柔性作业车间调度问题-基因编码-种群初始化
--4-3-2 利用遗传算法求解柔性作业车间调度问题-基因编码-种群初始化（上）
-4-4 混合遗传算法及测试案例
-第四章 习题
-5.1 工艺规划与车间调度集成建模
-5-2 利用遗传算法求解Ipps问题
-5-3 利用蚁群算法求解Ipps问题
-5-4 标准IPPS问题测试案例
-第五章 习题
王进峰，博士，华北电力大学机械工程系副教授，新西兰奥克兰大学工业4.0与智能制造系统访问学者。主讲课程：机械制造技术基础、智能制造技术，研究方向：智能制造。目前，主持河北省、教育部高教司等省部级教改6项，主编/参编教材5部，多次获得华北电力大学教学优秀奖。
吴自高，博士，华北电力大学机械工程系讲师，研究方向：工业工程与智能制造。目前，参与申报/完成国家自然科学基金面上项目3项、陕西省重点研发计划-重点项目1项，发表智能制造领域内权威期刊学术论文6篇，申请/授权国家发明专利7项
