内容概要：本文介绍了COMSOL 6.1版本在激光选区融化（SLM）技术中的单道多道温度场与应力场仿真模型。该模型涵盖固体力学、增材制造、活化及圆柱形增材的热固耦合效应，能够精确模拟SLM过程中的温度场与应力场变化。模型具有清晰的注释、广泛的覆盖面、良好的可修改性和优秀的收敛性，适用于多种增材制造过程的仿真研究。 适合人群：从事增材制造、固体力学、热固耦合等领域研究的专业人士和技术人员。 使用场景及目标：①研究SLM过程中温度场与应力场的变化规律；②探索不同参数设置对SLM效果的影响；③为其他增材制造过程提供参考。 其他说明：模型不仅可用于SLM过程的仿真，还可进行拓展应用，为相关领域的研究提供强有力的支持。

内容概要：本文详细介绍了APS (高级计划与排程系统) 在离散制造业的应用。首先探讨了不同级别的APS系统及其特征，强调第三级别系统的优越性，它不仅能自动排产，还能优化关键指标如订单完成率、降低库存、减少工时浪费。接着讨论了自研APS系统的重要性，尤其是供应链计划和运筹学算法的应用，指出自研系统不受商业求解器限制的优势。文中还提到了APS与其他企业信息系统的集成，并通过几个行业实例展示了系统如何帮助提高企业运营效率。 适用人群：本文适用于企业信息化管理人员、IT技术负责人以及从事APS研究和实施的专业人士。 使用场景及目标：本方案主要针对中大型制造企业，特别是那些需要频繁应对客户需求变动、生产工艺复杂的企业，帮助它们更好地制定生产和排程策略，提升企业的响应能力和竞争力。 其他说明：为了确保实施效果，建议在引入此类系统前进行充分的需求调研和技术评估，并逐步推进项目实施。

航空复合材料是现代航空器中广泛使用的重要材料，其制造过程的复杂性和特殊性使得生产计划与调度工作十分困难。特别地，复合材料生产中的“手工铺层与热压罐固化”湿法成型是一种典型的可重入制造过程，此类过程具有时间约束和能力约束，与传统的JobShop或FlowShop生产方式不同，现有的可重入制造系统调度方法往往难以解决航空复合材料生产调度中遇到的问题。为了解决这一难题，叶文华和施晶晶提出了一种基于扩展Petri网模型的调度方法，以实现航空复合材料可重入制造过程的有效调度。 扩展Petri网模型是一种用于描述和分析复杂系统动态行为的数学建模工具，其基本单位是库所（表示系统中某种资源或状态）和变迁（表示系统中发生的事件或动作）。通过在传统Petri网的基础上进行扩展，如加入时间属性、颜色标识等，扩展Petri网能够更好地表达系统中的复杂约束和变化，适合于描述具有复杂生产调度需求的制造过程。 在航空复合材料生产调度的具体应用中，首先需要构建一个扩展的赋时着色Petri网模型，该模型能够详细地反映出湿法成型生产过程中的各个环节及其内在逻辑关系。随后，研究者将总完工时间最小化设为调度优化目标，这符合制造过程中追求高效率、缩短生产周期的基本要求。 为了达到总完工时间最小化的目标，叶文华和施晶晶提出了一种综合调度方法，该方法结合了A*算法和遗传算法。A*算法是人工智能领域中一种效率较高的路径搜索算法，能够根据启发式信息快速找到最优解；遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局搜索算法，适合于解决复杂优化问题。两种算法的结合，一方面可以通过A*算法迅速收敛于最优路径，另一方面利用遗传算法在全局范围内进行搜索，兼顾了搜索的广度和深度，提高了调度方案的优化质量。 在提出综合调度方法后，研究者还给出了具体的算法实现步骤，并通过实例验证了该方法的有效性。实例的验证结果表明，提出的调度方法能够有效优化生产计划，提高设备利用率，缩短生产周期，满足航空工业的发展需求。 关键词中的“航空复合材料”指出了研究对象的行业特定性，“可重入制造”描述了生产过程的类型，“约束”和“调度”突出了研究问题的核心，“Petri网”表明了研究中所采用的主要分析工具。这些关键词反映了文章研究的主要内容和方法。 本文还提到了一些相关工作，如Yin-Hsuan Lee和吕文彦等人运用Petri网建立半导体可重入制造过程动态模型，以及王犇等人的启发式方法，这些都为本研究提供了理论与技术参考。同时，本文的研究成果得到了“高等学校博士学科点专项科研基金”的支持，这是中国高校针对博士学科点研究项目提供的专项资助。 作者简介中提到叶文华教授及其研究方向，如现代集成制造、柔性制造自动化等，这些背景信息为我们理解文章的研究内容和深度提供了支持。文章的中图分类号为TP391，这是计算机科学和相关领域中一个重要的分类号，涵盖了计算机网络、人工智能、制造自动化等诸多方面，与本文研究主题紧密相关。 基于扩展Petri网模型的航空复合材料可重入制造过程调度方法是一个集成数学建模、人工智能算法和先进制造技术的跨学科研究课题。该研究成果不仅对航空复合材料的生产调度具有重要的应用价值，也为其他复杂制造过程的优化调度提供了新的研究思路和方法。

内容概要：本文介绍了COMSOL激光打孔技术及其核心组成部分——水平集方法的应用与实践。COMSOL激光打孔技术利用高能激光束对材料进行精确打击，在电子、航空、汽车、医疗等领域得到广泛应用。水平集方法通过复杂数学模型和算法，精确控制激光功率、扫描速度、聚焦深度等参数，确保孔的形状、大小和位置的精准度。此外，水平集技术可根据不同材料和需求灵活调整，适用于金属、塑料等多种材质，显著提升了加工效率和产品质量。 适合人群：从事制造业、材料加工领域的工程师和技术人员，以及对先进制造技术感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 提升激光打孔的精度和效率；② 探索水平集方法在不同材料和应用场景中的优化配置；③ 支持制造业技术创新和发展。 阅读建议：关注水平集方法的具体实现细节，结合实际案例深入理解其在激光打孔中的应用效果。

内容概要：本文详细探讨了利用ANSYS Fluent对增材制造中激光熔覆同轴送粉技术的熔池演变进行模拟的方法。文中介绍了几个关键技术模块，包括高斯旋转体热源、VOF梯度计算、反冲压力和表面张力的UDF（用户自定义函数）实现。通过这些模块，可以精确模拟激光能量输入、熔池内的多相流行为以及各种物理现象如表面张力和反冲压力的作用。此外，文章展示了如何通过调整参数（如激光功率）来优化制造工艺，并提供了具体的代码示例，帮助读者理解和实现这些复杂的物理过程。 适合人群：从事增材制造领域的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解激光熔覆同轴送粉技术背后的物理机制并掌握相应模拟工具的人群。 使用场景及目标：适用于需要对增材制造过程中的熔池演变进行深入研究的情景，旨在提高制造质量和效率。具体目标包括但不限于：理解熔池内部的温度场和流场分布规律，评估不同参数对熔池形态的影响，预测可能出现的问题并提出解决方案。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论背景介绍，还包括了大量的代码片段和实例解析，使读者能够在实践中更好地应用所学知识。同时，通过对实际案例的讨论，揭示了增材制造过程中的一些常见挑战及其应对策略。

智能制造和工业互联网是当今制造业转型升级的重要方向，它们通过数字化技术的集成应用，实现企业的智能化管理，提高生产效率和产品质量，同时降低运营成本。智能制造工业互联网数化智能工厂解决方案主要包括MES（制造执行系统）、WMS（仓库管理系统）和ERP（企业资源计划）等信息化系统。这些系统能够实现生产过程的精细化管理，促进物流全程追溯，提供成本管理和财务分析，支持业务的透明化和全追溯，进而构建竞争优势。 在工业互联网领域，政府推动物联网的发展，使工业实体经济实现效益化经营。通过采用条码、RFID等技术，企业可以对物流进行全程追踪，同时借助云计算技术实现与上下游企业的电子交易及信息共享。企业可以将内部软件应用部署到云端，利用公有云软件（SaaS）实现协同计划，促进企业制造和服务化转型，以及工厂数字化转型。 智能制造整体解决方案还包括客户关系管理（CRM）的加强，推动制造商从“以产品为中心”转向“以客户为中心”的经营策略。通过建设信息化系统如MES，加强生产过程管理，实现制造透明化和过程全追溯。面临的主要问题包括创新乏力、人口红利丧失、制造业产能外迁、过剩形势严峻、生产效率低下、管理不善、透明性差和用工荒等。因此，中国提出了创新驱动、智能转型、网络化、数字化、智能化的发展战略，包括工业互联网营销模式创新和服务模式创新等。 在国家制造业创新方面，提出了“中国制造2025”的核心目标与战略规划，主要聚焦于互联网+的主线，即信息化与工业化深度融合，以及智能制造核心关键。国家战略中还包括了网络化、数字化、智能化的国家制造业创新中心建设工程，以及高端装备、生物医药、航空航天装备、先进轨道交通装备、节能与新能源汽车、新材料、高性能医疗器械等十大重点领域。 工业互联网平台整体架构分为四个层面：设备层、边缘层、平台层（工业PaaS）、应用层（工业SaaS）。设备层负责设备接入和边缘数据处理；边缘层进行协议解析和边缘数据处理；平台层提供通用PaaS平台资源部署和管理；应用层包括业务运行、应用创新、分析优化、服务应用等。通过工业微服务组件库、工业数据建模和分析以及工业大数据系统，可以实现工业应用层的多样化需求。 智能制造的本质理解是对企业现有流程和生产组织方式的重新审视，利用最新工业工程及IT网络技术实现经营创新，推动企业向生产智能、管理智能化、运营智能方向转型。智能制造整体方案基于工业互联网智能制造整体解决框架，包括经营分析、财务分析、制造分析、决策辅助智能分析，以及数字营销、互联网采购、协同设计、定制服务、云服务等。方案还涉及产业互联化设计制造一体化、供应链协同、智慧财税、网络质量管控、精细成本管理、人力资源智能管理等。 随着技术的进步，智能制造整体应用方案涵盖了智能分析、营销分析、采购分析、库存分析、财务分析、绩效分析等。企业社交、协同办公、协同云、移动门户、社交化业务、即时通信、人力资源服务、薪酬服务、合同管理、内部交易、销售信用等也得到广泛应用。 工业互联网+智能制造整体应用方案通过云计算、边缘计算、人工智能、物联网等技术集成，实现CNC/DNC、PLCs、机器人、检验检测、感知仪表仪器、DCS、WCSs、CLOUDs等设备资源的智能管理化排程与调度。这些技术应用促进企业生产过程管理、质量过程控制、制造物流管理、能源环境管理等环节的智能化。 智能制造和工业互联网方案通过综合应用信息化和智能化技术，推动制造业的创新发展，解决生产过程中的诸多问题，提高整体生产效率和产品质量，增强企业的市场竞争力，同时为经济的可持续发展做出贡献。智能制造的本质在于通过技术赋能企业实现全面的智能化转型，以满足市场对敏捷、个性化和高质量服务的需求。

内容概要：这份文档详细介绍了CAM软件 InCAM Pro的基础入门信息。首先阐述了 InCAM Pro作为一个面向PCB生产商的全新CAM时代的代表系统所拥有的特点：更快的速度和智能交互界面。接下来讨论了 InCAM Pro相较于传统产品 InCAM的优势，着重在于更快的架构和更简洁用户友好的交互体验上，并展示了在处理多层板及其他特定板时带来的显著效率提高和技术革新能力；此外还包括支持最新的软硬件发展趋势及对小型化的应对举措。随后讲解了几项新加入的重要功能，例如改进的Shapelist、内存算法和更迅速可靠的编辑工具，强调这些改动不仅大幅减少了耗时工艺而且提升了用户的满意度；同时简要叙述了一系列辅助操作，如层的管理显示、矩阵协作、脚本工具栏、撤销重做功能以及对特定类型电路板设计的支持，还有新工具如智能捕捉和加强编辑功能的应用等。还提到一些重要的编辑与生产工具模块（包括多线程运算，交互工具，新编辑工具，以及特定板的特殊工具）来保证高品质和快速的数据处理。最后描述了有关图形区，命令行界面的基本操作指引与一些实用功能介绍。这部分涵盖了从打开新建料号，读入原始文件资料至编辑保存，最终生成输出结果的一系列具体操作流程指导。 适合人群：具有初级及以上技术水平的PCB设计师和工程师。该文档提供了详尽的功能解析和详细的使用教程，对于初学者来说是非常有价值的参考资料。 使用场景及目标：这份资料最适合在首次部署 InCAM Pro时或当用户希望深入挖掘软件潜力之际查阅；旨在让使用者快速熟悉工具并掌握核心技术，以提高工作效率。同时，文中提及的具体应用场景和实例也非常适用于实际工作中的借鉴。 其他说明：尽管文档重点突出的是 InCAM Pro的特点、使用说明和新功能演示，但在实践中还需要进一步研究每个特性背后的细节才能充分发挥其效能。

工业大模型是在新一代人工智能技术与工业场景深度融合的基础上诞生的，它正以飞速发展的方式重构制造业智能化体系，成为工业智能化变革的关键力量。工业大模型技术体系主要包含卓越的数据处理能力、跨模态融合特性和智能决策效能三大关键要素。尽管工业大模型的发展初见成效，但仍存在技术挑战，如工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足和应用成本较高等问题。为了克服这些挑战，行业急需系统性的解决方案来推进工业大模型的有效落地和广泛应用。 《2025工业大模型白皮书》由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授担任总策划和主编，内容涵盖了工业大模型与通用大模型的不同、技术体系及关键技术、工业大模型赋能的重点领域和主要场景、以及国内外工业大模型产业生态的现状和未来发展趋势。本书通过多维度的探讨，为读者提供了工业大模型的深入剖析，并给出了工业大模型标准化、生态化的发展路径。此外，本书还详尽介绍了工业大模型应用开发的实施路径，为行业的发展注入了新的动力。 工业大模型的核心术语涵盖了工业大模型本身、工业任务/行业模型适配、工业数据制备、工业基座模型训练和工业场景交互应用等多个方面。其中，工业大模型是基础和核心，而其他术语则分别关注模型在不同工业环节的应用和适配。工业大模型的特点包括数据维度、模型架构和应用范式等多方面，每一方面都有其独特的技术难点和挑战。 在技术和应用层面，工业大模型具备高度的数据处理能力和跨模态融合能力。其数据维度广泛，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型，且模型能够处理来自不同工业环节的多样化数据源。模型架构设计上，工业大模型通常具有较高的复杂性，需要高效算法和足够的计算资源来支撑其运行。在应用范式方面，工业大模型强调与实际工业场景的紧密对接和交互，以实现智能化决策和操作。 工业大模型的分类体系则基于不同的行业需求和技术要求进行划分。例如，在高端装备和智能制造等领域，工业大模型可以实现对设备状态的精确监控、故障预测和维护优化等功能。这些应用不仅提升了生产效率和产品质量，还降低了能耗和成本，有助于推动工业向更加高效和绿色的方向发展。 书中还特别强调了工业大模型的标准化和生态化发展路径，这对于推动整个行业的技术进步和生态构建至关重要。标准化有助于统一技术规格和操作流程，而生态化则促进了不同参与者之间的合作和协同创新。随着对工业大模型技术的深入研究和广泛应用，未来制造业将进入一个更高效率、更绿色的新时代。 《2025工业大模型白皮书》为高等学校新工科及人工智能相关教学提供了有力支持，并对全球制造业的未来发展提供了宝贵的智慧与力量。通过持续的探索和创新，工业大模型有望成为推动工业智能化和数字化转型的关键技术，进一步加快工业4.0的实现进程。

### 二维拓扑优化设计的后处理和平滑清晰几何图形的提取 #### 背景与简介 拓扑优化（Topology Optimization, TO）是一种数学方法，用于在预定义的设计空间内对材料区域进行优化，使其在给定的要求和边界条件下满足特定的目标。这种优化能够大大缩短产品的开发周期，并且还能在满足特定目标的同时减少生产过程中的材料用量。二维拓扑优化尤其适用于平面结构的优化设计，如桥梁、框架等。 #### 问题定义 对于二维拓扑优化而言，一个简单的代码比复杂的商业软件更易于操作和理解。例如，经典的88行MATLAB代码就是一个很好的起点，它支持多种载荷情况，具有网格独立性，并且计算速度快。此外，该代码已经被广泛验证为理解和学习拓扑优化的一个优秀工具。然而，该代码也有其局限性，如处理复杂边界条件的能力较弱等。 #### 方法论 本研究主要聚焦于拓扑优化后的处理流程，即如何从优化结果中提取平滑且清晰的几何图形，并将其转换成CAD模型，以实现设计到制造的一体化。具体包括以下几个方面： 1. **拓扑优化**：采用典型的拓扑优化方法，如SIMP法（Solid Isotropic Material with Penalization）、水平集法等进行结构优化设计。 2. **几何平滑**：对拓扑优化的结果进行后处理，以去除不连续性和噪声，提高几何形状的质量。 3. **几何提取**：从优化结果中提取边界轮廓，形成清晰、准确的几何形状。 4. **设计结果CAD重构**：将提取的几何形状导入CAD系统，生成可用于制造的精确模型。 5. **边界提取**：识别并提取出优化结果中的边界，以确保模型的完整性和准确性。 #### 结果分析 为了评估所提出的方法的有效性，本研究选取了几个典型的二维结构案例进行验证，包括但不限于： 1. **材料属性**：定义材料的弹性模量、泊松比等基本属性，这些参数将直接影响优化结果。 2. **MBB梁**：通过优化不同载荷条件下的MBB梁结构，测试方法的有效性。 3. **T型梁**：进一步验证方法在复杂结构上的适用性。 4. **额外细节**：探讨诸如网格尺寸、惩罚因子等因素对优化结果的影响。 5. **结果度量**：使用几何偏差、符合度和体积分数等指标来评价后处理的效果。 6. **限制因素**：讨论现有方法可能遇到的挑战和局限性，为未来的研究提供方向。 7. **展望**：基于当前研究的基础上，提出未来可能的发展方向和技术改进措施。 #### 实现细节 所有的编程工作均使用MATLAB完成，并采用了基于图像的后处理方法。这种方法的优势在于可以直接从二维优化结果中提取信息，并且可以最小化几何偏差、符合度和体积分数的变化。通过对多个数值实例的测试，我们能够全面评估该方法的性能、局限性和数值稳定性。 #### 总结 本文提出了一种有效的二维拓扑优化后处理方法，旨在从优化结果中提取平滑且清晰的几何图形，并将其重构为CAD模型，从而实现设计到制造的一体化。通过几个典型案例的分析，证明了该方法的有效性和可行性。未来的研究将进一步探索如何提高优化效率，以及如何更好地解决实际工程应用中的复杂问题。

制造业执行管理开源系统（MES）是一种专门为制造行业设计的信息技术系统，它位于企业资源规划（ERP）系统与过程控制系统之间，旨在实现制造业务流程的优化。MES系统能够实时收集和分析工厂车间的数据，为生产调度、资源分配、质量管理、产品跟踪以及性能分析等提供精确和实时的支持。在现代制造业中，MES系统被认为是提升企业竞争力、提高生产效率和产品质量、减少成本和时间的关键工具。 苦糖果（Ktg-mes）作为这一系统的一个开源实现，提供了一个可定制、可扩展的平台，供制造企业根据自身需求开发和部署MES解决方案。开源的特性使得企业能够以较低的成本获得一个基础的框架，并根据自己的业务特点和需求进行二次开发，而不必从零开始构建系统。开源社区的支持也为系统提供了不断更新和改进的可能性，使得系统能够随着技术的发展而不断进步。 在苦糖果MES系统中，可能包含了以下核心功能模块： 1. 生产调度管理：优化生产计划，实时调整生产流程，确保生产资源的合理利用和生产效率的最大化。 2. 质量管理：实现产品质量的实时监控和管理，记录生产过程中的质量问题，追踪问题源头，并提供解决方案。 3. 设备管理：监控和管理生产设备的状态，进行预防性维护和故障诊断，提高设备的运行效率和生命周期。 4. 物料管理：跟踪物料在生产过程中的流动，包括出入库管理、库存控制和物料需求计划。 5. 能源管理：监控能源消耗，优化能源使用，减少浪费，降低生产成本。 6. 数据分析与报告：收集生产过程中的各项数据，进行深入分析，并生成报告，帮助企业做出数据驱动的决策。 苦糖果MES系统也支持与其他业务系统的集成，如ERP、SCADA等，从而在企业内部形成一个完整的信息流，实现信息共享和业务协同。 在实际应用中，苦糖果MES系统可能会被应用于各种制造业领域，如汽车制造、电子装配、食品加工等，助力这些行业实现生产过程的数字化、智能化和网络化，从而有效应对日益激烈的市场竞争。 系统在部署和使用过程中，会涉及到用户培训、系统定制、数据迁移、接口对接等技术支持工作，确保系统的平稳运行和用户满意度。随着技术的不断进步和行业需求的变化，苦糖果MES系统也不断地推出新版本，以包含最新的功能和改进。 由于MES系统是企业信息化的重要组成部分，因此对于制造业来说，一个良好的MES系统能够显著提升企业的核心竞争力。苦糖果作为一款开源MES系统，不仅降低了企业的投资成本，还通过其开源特性为企业提供了更加灵活的选择，使其能够更加适应个性化的企业需求，实现可持续发展。