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AI增强制造机器人
本评论探讨了人工智能（AI）对制造机器人技术的变革性影响，从而阐明了智能制造领域内的应用程序和新兴趋势的全面概述。随着行业越来越拥抱行业4.0原则，将AI集成到制造机器人中已成为提高效率，灵活性和适应性的关键。AI和制造机器人技术的协同作用导致了许多重新定义传统制造过程的应用。机器学习算法具有预测性维护功能，使机器人能够在升级之前预测和解决设备问题。计算机视觉技术使机器人能够感知和解释视觉信息，增强其处理复杂任务（例如质量检查和对象识别）的能力。AI驱动的协作机器人或配备机器人与人工工人无缝互动，以优化工作流程和生产力。此外，AI增强机器人技术在自主材料处理，物流和供应链管理中起着至关重要的作用，并简化了各种制造环境中的操作。AI增强制造机器人技术的最新趋势强调了该领域的动态演变。边缘计算正在获得突出，使机器人可以在本地处理数据并实时响应，从而最大程度地减少延迟并增强整体系统性能。强化学习的出现使机器人能够根据动态制造环境适应和优化其动作，从而提高了灵活性和适应性。数字双胞胎的集成促进了虚拟模拟，使制造商能够在物理实施之前对机器人系统的行为进行建模和分析。可解释的AI正在成为一个关键趋势，确保在AI-wired机器人系统的复杂决策过程中透明度和解释性。将AI集成到制造机器人技术中代表了范式的转变，彻底改变了传统制造实践。本评论重点介绍了构成AI增强制造机器人技术景观的无数应用和趋势。随着行业继续投资于智能制造技术，AI和机器人技术的协作协同作用有望推动制造业内效率，质量和敏捷性前所未有的进步。
考虑碳排放的分布式添加剂制造机的研究文章调度
制造。在竞争日益激烈的经济中，增材制造可以帮助企业保持敏捷，创新和可持续性。考虑到生产和运输引起的碳排放，本文介绍了多站点添加剂制造（AM）机器调度问题。建立了一个混合企业线性编程模型，旨在优化两个独立的目标，以解决多个无关的AM机器环境中的经济和环境可持续性。前者是由生产，运输，设置和迟到的罚款造成的总成本，后者是由生产和运输引起的碳排放总量。该模型在Python中编码，并通过Gurobi Optimizer求解。提供了一个数值示例来表示问题的基本特征，并显示了提出的框架的必要性。针对两种主要情况下的600和1800S时间限制进行了全面的计算研究，结果已详细阐述。本文介绍了考虑由生产和运输引起的经济和环境可持续性的概念，提出了第一个数学模型，并通过一项全面的实验研究来衡量其绩效。
能源制造机会招股说明书
» 实现这一计划的关键是建立超级电网；这是一项大规模的基础设施建设，将在昆士兰州建设25吉瓦的大型风能和太阳能发电基础设施，以及两个新的水电项目（其中一个是世界上最大的），将现有的国有发电站改造成清洁能源枢纽，并将所有这些通过数千公里的新输电线路连接起来。
丝素蛋白作为佐剂用于制造机械稳定的纤维蛋白生物复合材料
1 亚琛工业大学亥姆霍兹研究所应用医学工程研究所生物混合与医用纺织品系 (BioTex)，D-52074 亚琛，德国； el-maachi@ame.rwth-aachen.de (IEM)； kyriakou@ame.rwth-aachen.de (SK) 2 电子显微镜设备，Uniklinik RWTH Aachen，D-52074 Aachen，德国； sruetten@ukaachen.de 3 Fibrothelium GmbH，D-52068 亚琛，德国； alexander.kopp@fibrothelium.com（AK）； marius.koepf@fibrothelium.com (MK) 4 AMIBM-亚琛-马斯特里赫特生物材料研究所，科学与工程学院，Brightlands Chemelot Campus, Maastricht University, 6167 RD Geleen, The Dutch * 通讯作者：jockenhoevel@ame.rwth-aachen.de (SJ)； fernandez@ame.rwth-aachen.de (AF-C.);电话：+49-241-80-47478（新加坡）； +49-241-80-47470 (AF-C.)
粉末DED方法的建模技术3D金属添加剂制造机LAMDA
Ishii Hirohisa * 1 Kuramoto Hirohisa * 2 Koh Ishii Hirohisa Kuramoto Tauchi Takushi * 2 Yamamoto Yusuke * 3 Hiroyuki Tauchi Yusuke Yamamoto Wakana Tomohiro * 3 Yoshimura Jin * 3 Tomohiro Wakana Hitoshi Yoshimura