智能制造论文范文1
智能化是制造自动化的发展方向，很多专业性机械制造智能技术已经发展到相当水平，而在农业制造领域，还在起步阶段。农业机械制造智能技术是专门研究产品的设计、生产、加工、销售、售后乃至维护维修的整个技术过程，并将提高产品质量、效益、竞争力作为最终的目标。农业机械制造智能技术包含了生产对象、生产资料、能源、人力资源、生产和质量信息等内容。其中，生产对象、生产资料与能源属于硬件范畴，生产和质量信息则是软件范畴，而人力资源则是两者都属于。在诸多的生产要素之中，人的要素处于主要地位。
2兵团农业机械制造智能技术现状及其与内地的差距
2.1兵团农业机械制造智能技术现状
近年来，虽然很多企业在农业制造业方面不断采用先进的制造技术，像北疆的科神数控设备已占企业机加工设备的30%以上，且已经引进了CNC加工中心，企业的机加工能力得到了很大提升。公司已经启用了企业资源计划系统（ERP），以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理和服务。南疆的天诚对企业设备也进行了较大投资，且已经在某些焊接生产线采用了焊接机器人，大大提高了产品的焊接质量和工作效率。但是这些进步与内地专业化农业及机械制造业相比，仍在许多方面存在着较大的差距。
2.2兵团与内地在农业机械制造智能技术上的差距
2.2.1管理
内地优秀的农业机械制造业广泛采用计算机进行管理，对于组织和管理制度的更新与发展都较为重视，并对生产模式加以完善，力求达到准时、快速、高效的生产制造。比如采用MES（制造执行系统），该系统包括计划排产、过程纠偏、质量控制、资源优化、数据采集、电子看板、ERP集成等模块。系统依据ERP或手工输入的生产任务，通过精细排产，得到可执行的工序级生产排程，并通过对生产执行过程的详细进度、用料、用时及质量等信息实时跟踪统计，以数字化的方式、智能化的形式直观地展现生产全过程。而兵团农业机械制造业采用计算机管理的水平还正处于起步阶段，大多数的企业仍然处于陈旧的经验管理阶段，是兵团农业机械的制造业发展步伐缓慢的原因之一。
2.2.2技术设计
内地优秀的农业机械专业化厂家对设计方面要求严格，且更新速度较快。由于大量采用计算机辅助设计技术（CAD/CAM），部分大型企业甚至已经开始脱离图纸进行设计和生产制造。而兵团农业机械制造企业，对于计算机辅助设计技术的使用尚比较局限，使用水平有待提高，兵团农业机械制造业技术发展推动力不足。
2.2.3制造工艺
内地农业机械专业厂家比较广泛的使用数控加工，许多新型的加工方法，例如：激光切割、高精密加工、复合加工技术等也得到广泛应用。然而这些新型技术在兵团农机制造企业基本没有应用，有的甚至还在企业议程之中，使得兵团农机机械制造技术仍然处于低水平状态。
3发展建议
3.1系统优化
农业机械制造过程中对速度、精度和效率以及柔性化和智能化的要求较高。在采用高速控制系统的同时又改善了机床的特性，使得机床的速度、精度及效率大大提高。而柔性化不仅仅指机械本身，还有群控系统的柔性，数控系统的本身就是采用模块管理的方式进行管理，裁剪与组合性比较强，能够满足用户的不同设计和需求；群控系统则是根据制作流程的要求不同自动进行修正和调整，使得群控系统的效能充分发挥出来。为了适应快速变化的社会市场环境，仅有柔性化是不够的，机械制造智能化也需要不断升级改造以适应当今科学技术的不断发展和提高，只有具备了智能化才能应对更加复杂的市场发展环境。
3.2多媒体技术的应用
在智能化的数控系统中要做到用户界面的图形化、科学计算的可视化与多媒体的结合和应用。用户界面是系统与使用人员之间的桥梁与窗口，由于使用人员的要求不同和专业性差异，给计算机软件的开发与研制带来了较大的难度，采用图形化用户界面后，使用者在使用时较为方便。科学计算的可视化可使可视信息直接使用，比如说图像、动画演示等。可视化技术的应用与计算机的虚拟技术环境结合起来，使智能化领域又进一步得到拓宽。而计算机、声像以及通信技术完整的结合便形成了多媒体技术，它使计算机拥有了综合处理数据的能力。多媒体在智能化数控领域中可综合化、智能化地处理信息，在现场监控系统中也有着重大的应用价值。
3.3体系结构的优化
在农业机械制造过程中，改善和发展体系结构较为重要。首先，企业数控机床占用比例应不低于50%，使智能制造系统应用效率达到基本要求。在此基础上集成企业CPU资源系统来提高集成度和运行速度。采用高集成化CPU、RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPRD、CPRD以及专用集成电路ASIC芯片的新一代PCNC数控系统，并应用LED平板显示器平台，以实现超大尺寸的显示传导和发散信息。采用增强集成电路的密度来改进性能，使组件的尺寸减小，可靠性提高。其次，硬件的模块化使数控系统的集成和标准化更加简单和方便。如显示器、CPU、输入输出设备、以及存储器等最基本的模块，都可成为独立的载体，在通过不同方法的组装、搭配以及减持和增加以便构成档次和功能不一的数控系统。最后，通过系统中心枢纽对机床进行网络化，通过机床联网的手段，可以在任意一台机床上进行多台操作，使不同机床的画面在同一台机床的屏幕上出现，实现对机床的远程控制或者是无人化操作。将计算机智能技术、网络技术、CAD/CAM、伺服系统、自适应控制动态数据管理及刀具补偿、动态仿真等高新技术融为一体，形成严密的制造过程闭环控制体系，使产品制作过程灵活多变，以适应当前农机市场多品种、多批次的市场需求。
4小结
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关键词:自动化技术;机械设计制造;应用;探究
自动化技术在机械设计制造中得到很大的发展。机械自动化设计技术指的是在进行机械设计制造时引入自动化技术的应用，实现产品连续自动化生产，无需人为操作的自动化大规模生产，提高生产效率，节约人力资源成本，提高产品质量，促进产品的更新换代，缩短生产周期，改善生产环境等等。所以机械自动化技术可以大大带动机械设计制造技术升级改进，是未来机械制造的重要技术发展手段。
1自动化技术在机械设计制造的应用现状
1．1信息自动化
目前机械设计制造行业，信息自动化设计的内容主要有产品的数据库管理和工艺辅助设计。通过辅助工艺设计设计实现多项设计就是信息自动化的一个目的产品中包含不同的数据库，数据信息是基础产品设计的附属物，通过数据库归纳和总结不同的数据信息，利用数据信息分析各项指标来指导未来生产，为生产提供更多的可用信息。
1．2生产自动化
机械生产自动化技术是将整个自动化系统设计引入生产的各个环节，一步一步制造机械工件，完成各项重复性的机械组件制造工艺。生产自动化在制造过程提升生产精密度，提升企业的经济效益，减少劳动生产强度，节省人力资源成本。
1．3集成化
集成制造在系统工程学理论指导下，组合和精简化所有制造环节，让全部企业参与生产链条，优化各种机械设计制造技术实现机械制造最优化生产。计算机运算功能的不断强大，集成运算得到大规模的发展，通过整合网络技术及数据库系统联合控制机械设计制造的整个生产过程，实现了集成化的组合模式，制造新产品，开发新技术，节约制造成本，提升科技含量。
1．4智能化
人机一体化的机械制造设备随着计算机技术在生活中的各个领域的渗透已经在企业生产制造中发挥很大的作用。智能化系统制造行业中，人机交互合作，减少人工控制，节省人力资源的投入。智能化机械设计制造实现了高效高质量的生产需要，极大地提高了生产经济效益。下图是一个智能工厂实例，利用互联网技术及互联网管理思维与智能工厂柔性制造管理标准，组合智能设备APP平台(手机端)、智能工厂管理平台(PC端)、智能监管平台，实现生产现场管理作业网络化、智能化、移动化，实时采集生产数据，精准分析生产进度，智能化管理生产决策，实现生产过程的集成化与智能化，最大程度地提高生产经济效益。这种智能化的人机生产组合提升了生产自动化，大大发挥企业的实用性价值。
2自动化技术在机械设计制造的优点及发展趋势
2．1机械设计制造中应用自动化技术的优点
分析目前自动化技术在机械设计制造中的应用现状，主要由以下优点:(1)大大提高生产效率，企业在机械设计制造中应用自动化技术，大大提高机械设备生产过程中设备的信息处理效率，使其自动化调整，提升产品质量，减少人工成本。(2)完善安全性能，企业在机械设计制造中利用自动化技术，可以全面实时诊断和分析设备运行性能故障，确保维修人员及时对出故障的设备采取有效的措施进行维护，保障设备稳定持续运作，提高机械设备运行的安全可靠性。(3)减少成本，自动化技术在机械设计制造中的使用，不仅优化设备内部结构，减少设备能耗，保障设备简易操作，操控人员对整个生产过程科学管理，减少了能耗成本和人力资源成本，推到企业的经济与生态环境共同发展。
2．2机械设计制造中应用自动化技术的发展趋势
(1)机电一体化趋势，随着信息科技的发展，计算机技术的不断精进，机械设计制造一定会与计算机技术、机械技术相结合，让自动化更好服务于机械设计制造，实现机电一体化。不断完善机械制造的生产结构，使得机械制造在机械生产过程中高效高质量完成，提高机械制造的经济效益。(2)虚拟化趋势，互联网技术的发展以及智能理念不断深入人心，虚拟化是现代化社会发展的走向之一。未来自动化机械设计制造过程中，将虚拟化技术融入其中，通过构造虚拟化机械产品模型，明确机械的构件和参数，实现标准化、规范化、合理化的机械设计制造。如目前的智能化机械工厂，未来的机械设计制造工厂会更加智能化、数字化、虚拟化，实现虚拟与现实有机对接实现虚拟现实。(3)生态化趋势，节能环保一直是当今社会发展的宗旨，工业制造过程中要避免甚至减少破坏生态环境的事情再次发生，推动自动化机械设计制造过程中要不断贯彻落实“节能环保”理念，设计符合环境需求、绿色无污染的机械产品，最大可能的降低机械设计制造的成本，实现机械设计制造自动化向生态绿色方向发展，实现资源循环利用，经济可持续发展。
3结语
本论文探究了自动化技术在机械设计制造的应用现状，总结出自动化技术在机械设计制造的优点，建设性地预估了未来自动化机械设计制造的发展将会是机电一体化、虚拟化、生态化，促进机械设计制造业的持续发展。
参考文献:
［1］于守澎．自动化技术在机械设计制造中的应用探讨［J］．黑龙江科学，2016，01(10):38，67．
［2］李昊．自动化技术在机械设计制造中的应用研究［J］．信息化建设，2016，07(11):276-277．
［3］李春刚．自动化技术在机械设计制造中的应用分析［J］．山东工业技术，2017，01(07):270．
智能制造论文范文3
随着大数据和人工智能技术的发展，电力系统的数字化、智能化转型势在必行，电力数字新基建成为行业关注的热点问题，对于电力行业的整体架构影响深远，对于能源互联网发展起到重要作用。区块链技术与物联网技术无疑是电力数字新基建的两大关键支撑技术。区块链技术有助于协调能源市场中诸多参与方的利益，通过智能合约等机制促进信息和价值可信交换，构建区域可信协同综合能源网络，以应对近年来电力系统中电动汽车、分布式储能装置、分布式微电网、新能源发电大量并网对于传统电网商业模式的挑战。物联网技术充分依靠现代信息技术、先进通信技术，建设电力互联网发展与互联网经济相关的新业态，包括新能源、智能制造、智能家居、智慧城市等新业务，最终构建万物互联、人机交互的电力物联网。
为展示区块链、物联网技术在电力行业中的研究进展，促进行业技术交流与发展，《电力工程技术》编辑部开设了“电力数字新基建中区块链及物联网技术的应用”专题，本人有幸受邀担任专题主编。专题收到大量具备理论创新与工程指导性的优质稿件，经同行评议、专家评定，最终选出5篇论文组成专题。在区块链技术方面，东南大学陈妍希等针对规模化电动汽车在充电交易时安全性低、自主性差的问题，提出了基于区块链技术的电动汽车充电交易模型，在“多卖方-多买方”的电力市场竞争机制下，利用区块链技术去中心化、安全性高等特点还原电力商品属性，开放用户协商定价的权利;南京工程学院李大伟等分析了电力物联网终端跨域认证需求和面临的问题，介绍了区块链跨链技术中的侧链技术及实现机理，并将其引入到电力物联网跨域认证方案中，提出一种基于侧链技术的电力物联网跨域认证方案，在配电自动化应用场景中进行了仿真实验。在电力物联网技术方面，河海大学胡悦等针对LoRaWAN网络架构中终端节点移动造成信号错误传播以及高能耗问题，在混合译码放大转发(HDAF)方式下，提出了一种基于LoRa网关的无线中继优化算法方案;南瑞继保公司程立等针对电能质量终端的设计缺陷，提出基于信息安全的设计及实现方案，在访问授权、审计记录、数据完整及防篡改性、网络攻击、备份与恢复以及源码安全等方面给出了解决措施，提升了终端本体的信息安全强度;国网江苏电科院张潼等基于负荷工作时功率、电流等特征差异，建立负荷特征指纹库，提出非侵入式低压负荷构成辨识方法和由下至上的台区负荷需求响应能力在线聚合监测方法，实现台区负荷资源参与需求响应能力的评估。
本专题旨在展示电力数字新基建背景下区块链及物联网技术的最新研究进展，由于专题论文数量限制以及发表时间的安排，很多有价值的论文未能在专题中收录，希望能够得到所有作者和广大读者的理解。
在此感谢有关专家学者对本专题的大力支持，感谢《电力工程技术》编辑部为本专题的策划、组织和出版所做的大量而细致的工作，最后衷心希望本专题能够为相关领域的专家学者提供交流的平台，为电力数字新基建关键技术的研究与发展提供有益的参考。
作者:邱雪松 单位:北京邮电大学
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关键词:机械CAD技术;机械设计;智能CAD
0引言
我国早在2015年就提出“中国制造2025”这一宏伟计划，使工业发展进程加快。机械CAD技术在机械工业发展中的作用越来越大，几乎涵盖了整个机械产品的设计过程，主要用于图像的设计和处理，以及信息和数据的储存、分析、计算等［1］。机械CAD技术作为机械领域的常用设计技术得到了快速的发展。
1机械CAD技术简介
机械CAD技术即计算机辅助设计技术，机械设计人员在计算机上对想要设计的对象进行图形建模、信息处理、数据分析等操作，并形成设计方案［2］。机械CAD技术将人与计算机的特点结合起来，将设计人员的逻辑思维和创新性想法通过计算机的高速运算，直观地将运算结果和模型呈现在设计人员面前，供设计人员进行设计参考和编辑修改。目前，机械CAD技术广泛应用在机械工业的整个过程中，机械设计中利用CAD设计软件，对机械产品进行绘图、建模、实体渲染以及数控仿真等［3］。现代化的制造业已经离不开CAD技术，它在产品设计和智能制造方面发挥着至关重要的作用。
2机械CAD技术的发展史
20世纪50年代，美国麻省理工学院在旋风计算机上采用阴极射线管(CRT)做成图形终端［4］。是CAD技术准备、酝酿、诞生的阶段。20世纪60年代，美国麻省理工学院(MIT)做了CAD的开拓研究工作，发表了有关CAD的论文，CAD术语出现，交互式绘图，CAD技术产业逐渐形成［5］。此时CAD技术到了初级应用阶段。20世纪70年代，CATIA软件诞生于达索航空内部的软件开发项目CADAM1、CADAM2，改变了以往只能借助油泥模型来近似表达曲面的工作方式，使人们可以用计算机进行曲线、曲面的处理操作［6］。这成为了CAD技术的第一次革命。1979年，悉尼大学J．S．Gero教授组织了第一个智能CAD国际性学术会议，编辑并出版了一本论文集［7］，是人工智能和CAD研究的正式结合。1979年美国的SDRC公司推出了世界上第一个基于实体造型技术的大型CAD、CAM软件———I－DEAS。实体造型技术能够精确表达零件的全部属性，在理论上有助于统一CAD、CAE、CAM的模型表达，成为了CAD技术的第二次技术革命。20世纪80年代，CV公司内部提出了参数化实体造型方法，它的主要特点是基于特征、全尺寸约束、全数据相关、尺寸驱动设计修改，这是CAD技术的第三次技术革命。IFIP接连召开了关于“智能CAD”的专题学术会议，交流和总结智能CAD技术的进展情况［8－9］，明确了智能CAD研究的范畴、方向、方法和重点。1983年我国召开了全国第一次CAD工作会议［10］，为我国CAD的发展起到了推动作用。20世纪90年代，SDRC公司的开发人员以参数化技术为蓝本，提出了一种比参数化技术更为先进的实体造型技术———变量化技术，这是CAD技术的第四次技术革命。1991年我国科委起草了《关于大力协同开展我国“计算机辅助设计(CAD)应用工程”的报告》［11］，形成了我国CAD产业的起步阶段。2019年召开的“国产CAD发展技术研讨会”，标志着我国CAD产业趋向成熟。
3机械CAD技术的优势
3．1降低设计成本。与传统的机械设计相比，机械CAD技术可极大地降低企业产品的设计成本［12］。使用机械CAD技术在计算机上可以对机械设计的全过程进行模拟规划，从设计图纸到产品生产，期间可以采用相同的设计标准，提高研究人员的设计效率，降低了企业的产品设计成本。
3．2优化产品设计。使用机械CAD技术进行产品设计，可以有效贯彻绿色设计的理念，确保产品在整个生命周期内对环境和资源的影响最小化，在设计中要考虑到产品的可拆卸性、可回收性等，这些特性将会融入到设计的各环节［13］。此外还可以利用机械CAD技术对产品进行动态模拟，确保设计的产品在理论上可以实现，同时方便观测设计的效果，及时对产品设计进行优化［14］。
3．3促使设计智能化。利用机械CAD技术，设计人员可以在设计的过程中，便捷地利用绘图工具和存储功能设计数据，还能及时引入特征参数。同时在设计中，还需要各种信息的标准化和规范化集成、机械结构的可变量设计等方面功能，避免了人工完成耗费大量资源的弊端，使用机械CAD技术的智能化处理，设计人员只需要在推荐的几种参数下选择合适的即可，使设计更偏向智能化。
4机械CAD技术在常见领域的应用
4．1石油机械领域的应用。1988年，张晓东就提出了发展石油机械CAD技术的几点设想，根据石油机械的特殊性，重点研发一些专用软件，实现专用零件(如钻机底座、卡盘、吊环等)的CAD设计［15］。石油机械CAD技术使设计偏向虚拟化和网络化，可以对石油机械设备进行静态和动态分析，有效提高机械设计和生产过程中的效率［16］。
4．2农业机械领域的应用。农业机械CAD技术利用机械CAD技术为平台，以农业机械零件库、动力机械库以及农业机械设计建模为支撑，建设高效通用的农业机械CAD平台［14］。目前，农业机械CAD技术正在逐渐偏向智能化发展，在人机交互方面取得了一定的突破，可以记录设计人员的常用操作，为设计人员减轻工作量。
4．3矿山机械领域的应用。机械CAD技术可以提升矿山机械设计的便捷性和矿山机械产品的质量。使矿山机械在装配的过程中，各个零部件之间的配合关系可以通过模型在设计人员眼前直观再现，若发生装配错误便会及时发出示警，提高了设计了的精确性［17］。
5总结
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关键词:大数据技术;VOSviewer;热点研究;高被引论文;数据安全
引言
大数据这一科技术语并不是近几年才出现的。2008年9月，Nature杂志推出Bigdata:ThenextGoogle专刊，讨论大数据技术用于处理未来可能会遇到的问题，其中便首次使用了“大数据”的说法［1］。而首次提出大数据的定义是在2011年，麦肯锡全球研究院(MGI)在其的《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》(Bigdata，Thenextfrontierforinnovation，competition，andpro-ductivity)研究报告中清晰表述:大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集［2］。随着信息和通信技术的发展，大数据不再只是一个概念，而是逐渐融入人们生产和生活的方方面面，社会呈现出万物互联的趋势。大数据技术的繁荣与各个国家的政策和经济投入密切相关。2020年3月，数据首次被纳入生产要素范围，成为继土地、劳动力、资本和技术之外的第五大生产要素［3］。数字技术发展到今天，计算机算法越来越复杂、稳定和科学，数据的产生、传输和处理的方式也发生了翻天覆地的变化，深刻地影响着人们的生活方式。大数据的基础技术是基于云计算对数据进行存储、管理、挖掘和分析，核心技术包括数据采集、机器学习、数据预处理、数据库等。大数据技术意味着数字化进程的新阶段，驱动人类社会发展，推动社会生产格局的调整。《2021年IDC全球大数据支出指南V1》(IDCWorldwideBigDataandAna-lyticsSpendingGuide，2021V1)［4］中，对全球大数据市场的未来发展做出推断，称到2025年IT投资规模将得到巨幅增长，数额将超过3500亿美元，其复合增长率(CAGR)也将达到12．8%左右。IDC中国新兴科技研究组分析师王丽萌认为，随着互联网经济的升级和加速发展，政府、企业等终端用户正在广泛开展数字化转型，完善数据全生命周期管理，运用大数据分析和解决方案提升管理决策水平、改善内外部用户体验、支持创新应用，中国大数据市场支出将在五年内稳定增长。政府、企业对大数据技术投之以更多的关注。信息和数据规模增长，人们的思维方式也受到大数据技术的影响发生改变，学界也涌现出大量大数据领域的相关研究。随着国内外研究深度和广度的不断延伸，形成了复杂的研究网络，这些庞杂的文献数据信息亟需梳理和总结。知识图谱法和文献计量分析方法中的共词共现法是分析学术领域研究态势的基本方法，科技术语和高被引论文可以在一定程度上代表学科领域的研究内容，显示出该学科领域的学者对某一方向的重视程度和研究倾向。因此，本文以VOSviewer可视化软件为工具，以WebofScience核心合集检索到的大数据领域的高被引论文为数据源，构建关于大数据领域的科技术语知识图谱，然后对该领域的前沿和热点进行挖掘、分析和解读。
1数据准备
1．1数据收集
研究数据来源于2015—2021年WebofSci-ence核心合集中大数据领域的文献，通过主题字段检索，检索标题、摘要、作者关键词和KeywordsPlus，以“bigdatatechnology”作为主题词，截止到2022年4月9日，共检索出8944篇文献，为了使数据分析的结果更有意义，对这些文献进行清洗，过滤掉信函、会议摘要、综述论文、被撤回论文等无效文献，最终以7169篇文献为样本。然后根据被引频次从高到低进行排序，选取出前1000篇高被引论文。最后将这些文献数据信息以纯文本文件的格式导出，作为本文的数据源。
1．2研究方法
主要采用文献计量分析方法和知识图谱法，以WebofScience核心合集中的论文为研究对象，以大数据技术为主要研究领域，时间跨度为2015—2021年，借助科学知识图谱软件VOSviewer对从WebofScience导出的文献数据信息进行Authorkeywords和Keywordsplus共现可视化，从而确定大数据技术的研究热点，构建关键词共现矩阵，并通过呈现出的聚类谱系图、标签视图、密度视图进行聚类分析，以便直观和动态地揭示大数据技术的知识结构和演化路径，从而实现对2015—2021年大数据技术文献的前沿和热点研究。
1．3数据预处理
将1000篇高被引论文作为源数据导入VOS-viewer软件，共析出5130个关键词，关键词的选取规则为:共现次数达到5次及以上，共得到252个关键词。但是软件自动合并出的结果中存在一些未达到共现分析要求的无效关键词以及重复关键词，需要进行手动筛选。在新建txt文档中加入如下关键词处理规则:(1)去除语义过于笼统、意义过于宽泛以及无意义的词，如bigdata、things和0等;(2)统一单词单复数，如network与networks，model与models;(3)合并同义词，如:network与In-ternet，industry4与industry4．0。最终得到174个符合共现要求的关键词。
2大数据领域论文计量分析
2．1年度发文数量分析
WebofScience核心合集2015—2021年共发表了23540篇大数据相关论文，图1是2015—2021年该领域所发表的相关研究的逐年趋势。可以看出，近几年大数据相关研究文献的发表数量呈现出逐年稳定上升的趋势，学界对大数据技术的研究在7年间从每年331篇上升到2075篇。大数据相关研究论文近年来的持续增长，究其原因，主要在于大数据技术进入各行各业，从而导致全社会出现了对大数据技术的应用需求。从国家层面讲，大数据技术已经成为国家建设数字强国的强大驱动力;从企业层面而言，大数据技术在生产、传播和反馈信息方面具有突出作用;在科研领域，大量学科领域均有基于大数据技术的应用研究。除此之外，也离不开人们对数据本身的采集、管理、处理、分析等技术需求。社会生产活动需要用到大数据技术以及大数据的思维方式，因此，对大数据技术的需求与日俱增。大数据技术产生自数据库，集大成于分布式系统，现在又重新落地于数据库系统。近年来，人们不断追求和改进现有的技术，推动了对大数据技术的研究。如今新型分布式关系数据库技术和以分布式计算为特征的云计算技术将我们带入人工智能和信息化社会，大数据技术的相关研究仍在继续，在大数据领域相关研究文献数量逐年上升的大趋势和分布式计算的技术背景下，未来几年对数据库和云计算的研究将持续增长。
2．2高被引论文分析
高被引论文之所以被多次引用，一方面在于其研究具有一定的代表性，学者们普遍认可论文成果在学术领域的贡献;另一方面也和论文关注的领域发展较快有关。因此，高被引论文可以在很大程度代表人们对某一问题研究的重视程度和研究倾向。表1列出了2015—2021年WebofScience核心合集中大数据领域排名前10的高被引论文。可以看出，大数据领域的三个主要研究方向为大数据挖掘、大数据运维、云计算。2021年我国围绕大数据技术的资金投入继续增加，大数据技术在实践落地的过程中也存在风险和挑战，在数据的运营和维护过程中，如何有效地管理和应用大数据技术，以及在大数据的价值转化过程中切实保障用户数据信息的安全，也是大数据领域需要研究和解决的问题。
3大数据领域高被引论文聚类分析
3．1基于聚类谱系图的关键词共现分析
VOSviewer可以对文献知识单元进行关系构建，对数据信息进行可视化分析，从而绘制出可以展现某一领域的知识结构、演进和前沿热点的知识图谱，实现对关键词共现的聚类分析。将上述2015—2021年大数据领域高被引论文的174个关键词导出到txt文档，接着在Excel文档中整理这些关键词数据，依照出现频次重新排序，选取前20个高频关键词，得到大数据领域高被引论文关键词频次表(见表2)。VOSviewer软件可以生成聚类谱系图，将经过数据预处理的174个符合共现分析要求的关键词导入软件，设置聚类规则为最小聚类中包含的关键词不少于25个，通过统计和梳理大数据领域的高被引论文中各个关键词出现的频次，以及各个关键词之间的关联程度，以展现大数据领域的研究热点和结构分布。图2是VOSviewer对样本数据分析生成的关键词聚类谱系图，图中的结点表示在大数据领域高被引论文中共现的关键词，结点的大小表示该词共现的频次高低，结点越大，体现出其研究热度越高。图谱中有174个标签，3017条连接线，总体关联强度为6567。可以看出，2020—2021年间，大数据领域的研究形成了3个聚类，分别围绕“大数据。开发与挖掘”(红色)、“大数据分析与管理”(蓝色)、“大数据运维与云计算”(绿色)这三个技术方向进行研究。聚类一:大数据的开发与挖掘这个类簇包含73个关键词，其中系统(sys-tem)、框架(framework)、计算机应用(applications)、算法(algorithm)、模型(model)、机器学习(machinelearning)、人工神经网络(artificialneuralnetworks)这些词的结点最大，是这个聚类的中心结点。而分布式计算系统(MapReduce)、数据融合(datafu-sion)、智慧农业(smartfarming)、数字医疗保健事业(digitalhealth)、智能电网(smartgrid)、清洁生产(cleanerproduction)、碳排放(CO2emissions)等词，在该聚类的网络边缘。从图2还可以看出，系统一词的结点最大，可见对于系统的开发是大数据领域的一个研究热点。大数据挖掘技术通过建模和构造相关算法便于人们在海量数据中获取信息。其中，算法是由基本运算和规定运算顺序构成的运算规则和步骤［5］。机器学习是对计算机模拟人类神经网络和学习行为的研究，计算机可以根据算法智能地进行大数据挖掘与分析，从而构建、丰富和完善自身知识网络结构，并通过建立数据模型，实现对同类型数据的预测分析。深度学习是一种含多隐层的多层感知器，起源于机器学习，卷积神经网络属于深度学习的范畴［6］。而机器学习属于人工智能的范畴，是人工智能的一个研究分支。在大数据时代，凭借大规模的数据信息，通过构建数据模型，不断改善人工智能对数据预测的准确性，研究更加科学合理的数据挖掘算法，实现对人类神经网络的模拟，构造大数据网络体系，从而获取信息。随着在采集、挖掘过程中的数据沉淀和积累，融合了数据库技术、人工智能和机器学习的大数据挖掘技术也不断得到优化。近年来，人们越来越重视大数据技术和以大数据技术为支撑的人工智能技术。根据调查，11．1%的企业对大数据技术和人工智能技术的累计投资超过5亿美元，有84．1%的企业在大数据技术和人工智能方面已开展工作［7］。可以预见，这样的趋势在未来仍将继续。大数据技术的应用包括多个领域，如在农业、医疗保健事业和电网技术等方面的应用，此外，还可以看到，在大数据开发、大数据挖掘这两个技术方向的理论研究到技术落地的应用研究过程中，对大数据技术的清洁生产和碳排放也很关注。从大数据、大环保到大治理，大数据技术在环境管理和决策过程中发挥了越来越重要的作用。聚类二:大数据分析与管理这个类簇包含49个关键词，有大数据分析(bigdataanalysis)、工业4．0(industry4．0)、服务(service)、信息系统(informationsystems)、持续性(sustainability)、创新(innovation)、供应链管理(supplychainmanagement)等结点较大的词，还有专业化生产系统(manufacturingsystems)、数据科学(datascience)、情感分析(sentimentanalysis)、业务分析(businessanalytics)、竞争优势(competitivead-vantage)、用户认可(useracceptance)等结点较小的词。大数据分析和管理技术与工业4．0的时代背景密切相关。工业4．0时代具有智能化、个性化、虚拟与现实相融合的特征［8］。人们的需求通过在网络留下的数据信息表现出来，通过大数据整合分析，可以实现产品生产和分发的定制化。社会生产朝着个性化定制、服务性产品和数据要素驱动产业新业态和新模式创新的方向前进和发展，企业在工业4．0时代需要应用大数据分析和管理技术，绘制目标群体的用户画像，通过对数据加工、系统分析，实现从大数据到具体信息又到服务的转化，进而做出科学决策，获得企业在自己产业领域的竞争优势。此外，还有对大数据技术的绩效评估和数据管理。信息数据的生产没有尽头，但是并非所有的数据都具有信息价值，也并非所有的数据都可以实现信息到服务的价值转换，如何对数据进行科学和可持续的管理以及对未来的发展趋势进行预测，在工业4．0时代受到广泛关注。聚类三:大数据运维与云计算这个类簇包含52个关键词，其中，互联网(in-ternet)、云计算(cloudcomputing)、物联网(iot)、安全(security)、架构(architecture)、区块链技术(blockchaintechnology)、信息与通信技术(ict)是该聚类的中心结点。此外，处于网络边缘的结点主要有:数据共享(datasharing)、数据隐私(datapriva-cy)、边缘计算(edgecomputing)、雾计算(fogcom-puting)、云(cloud)、智慧城市(smartcity)等。信息网络系统与物理网络信息系统进行融合，出现物联网、工业物联网等新兴概念。社交媒体每天都制造大量的数据信息。《我们究竟产生了多少数据?》一文曾预测，到2055年全世界将产生高达175ZB的数据［9］。分布式计算使企业可以更加方便快捷地处理社交媒体上规模巨大的数据信息，通过大数据应用程序对数据进行挖掘和分析，从而绘制用户画像，提供个性化的服务和服务性产品。在碎片化信息时代，数据也是碎片式的，如何面对这些碎片式的数据构建数据模型是大数据技术发展应用的一个挑战，并且在构建数据模型的过程中，数据源并非全部真实可靠，有些信息涉及个人隐私或国家机密，难以获取完整的数据信息，因此数据质量难以保证。此外，互联网带来了数据的流动共享，人们在互联网中的所有行为都会留下数据信息印记，而数据信息的传播不再受限于空间和时间，可以大量无成本扩散，对数据的隐私保护与安全带来巨大挑战。同时，数据的流动共享还带来数据泄露的风险，无论从个人数据权利出发还是从国家数据利益出发，都需要对数据流动共享给予一定的限制。构建大数据监控报警体系，可以保证数据的可靠与安全。人们的生活与互联网的关联程度比以往更加紧密，例如以数字化为特征的智慧城市建设，实现数据信息安全是建设智慧城市的重要内容和评价标准之一。根据美国国家标准技术研究院的统计，云计算涉及的安全问题主要在虚拟机隔离、数据保护、云计算体系结构、身份访问与控制等多个方面［10］。云计算是以分布式计算为特征的技术，通过云计算，各种数据和信息可以从一台计算机提供给另一台计算机。在云计算环境中，虚拟的操作系统建立在服务器上，数据信息都储存在服务器中，比如用户上传的身份认证信息。数据信息一旦被上传到云中，用户便不再拥有对数据的控制权，一旦服务器遭到入侵，用户数据就会被盗取，从而造成数据泄露。此外，区块链技术与比特币密切相关，通过对数据的层层处理改变数据存储形式，将区块链技术应用到数据隐私保护与安全，数据在网络中的流动将会更有保障。
3．2基于标签视图的关键词演化分析
使用VOSviewer软件对2020—2021年大数据领域关键词进行演化分析，生成关键词标签视图(图3)。视图中结点的颜色表示关键词出现的平均年份，结点的大小表示关键词共现频次的高低。从2015年到2021年颜色逐渐由蓝到黄，从中可以看出大数据领域研究热点的演变。近几年大数据研究的关键词大多集中出现在2018年，有较高共现频次的关键词集中分布在2017—2018年。2015—2016年有关大数据的数量较少。由于大数据技术发展极快，相关的研究论文越来越多，到2021年大数据相关研究的论文数量从每年331篇增长至2075篇，出现的高共现频次的关键词有:系统(system)、挑战(challen-ges)、大数据分析(bigdataanalysis)、物联网(iot)、云计算(cloudcomputing)、工业4．0(industry4．0)、框架(framework)、模型(model)、算法(algorithm)、机器学习(machinelearning)、隐私(privacy)、区块链技术(blockchaintechnology)。可以看出，大数据分析、数据管理、数据模型、云计算的研究热度比较高，是大数据领域的研究热点。此外，2019—2021年间出现了边缘计算(edgecomputing)、安全(security)、数据隐私(dataprivacy)、企业绩效(firmperformance)、数字双胞胎(digitaltwin)、工业4．0(industry4．0)、人工智能(artificialintelligence)、区块链技术(block-chaintechnology)、循环经济(circulareconomy)等关键词，对大数据技术的研究更加深入，理论研究的广度和深度进一步提高，从对单一技术到技术群，再到“技术+管理”“技术+运维”，可以看出，数据安全与隐私保护方面的技术受到重视，相关技术的研究是近年来的新兴热点。
3．3基于密度视图的热力分析
关键词密度视图可以对相关领域的研究重点予以可视化。通过对2020—2021年大数据领域关键词密度视图进行热力分析，可以了解大数据领域的研究现状。如图4中，可以看出大数据分析(bigdataanalytics)、系统(system)、机器学习(machinelearning)、挑战(challenge)、物联网(iot)、工业4．0(industry4．0)、云计算(cloudcomputing)这些词的密度最高，可见大数据的开发、挖掘、分析、管理、运维与云计算这几个技术方向的研究最受学者关注。
4结语
智能制造论文范文6
关键词：供应链；区块链；智能合约；时间戳
近年来，随着社会发展，社会分工日益明确，供应链管理在优化企业流程中发挥越来越重要的作用.许多企业开始集结，建立供应链联盟，但是在联盟中的企业数量越多越容易出现问题，出现企业间信息共享度降低，速度慢，还可能出现信息真实性和可靠性降低.导致供应链中信息失真、流通不流畅，产生信息孤岛现象，降低企业的生产效益，严重的甚至导致供应链陷入瘫痪.基于以上分析，在供应链管理中需要不断的完善管理，规避风险.随着计算机技术的飞速发展，国家对区块链技术越来越重视，这项技术的应用得到众多行业的普遍关注.区块链具有去中心化、分布式、开放性以及信息不可篡改等一系列优点，这些优点能够在一定程度上弥补在供应链发展过程中的不足［1-2］.区块链技术的应用能够将参与其中的主体在技术层面上建立起一种信任关系，区块链技术在供应链管理中的应用能够使供应链系统达到高可靠性、平等和信任.论文结合区块链技术，研究和构建供应链管理平台.
1供应链管理
供应链是指围绕核心企业，从最初的配套零件开始，直至生产制造出中间产品和最终产品，最后通过销售网络将产品销售出去，中间过程是产品经供应商、制造商、分销商一直到最终用户，整个过程连成一个完整的功能网链结构.供应链从广义上来讲，包括生产、流通、销售，这些全部包含在供应链管理的范围内.供应链从狭义上来讲包括从原材料采购、生产、加工和制造，直到销售到最终用户的整个过程.在这个过程中，涉及到市场需求情况、库存、自下而上的定价、产品回收等［3］（见图1）.由于受传统观念的影响，企业职能不能交叉，因此缺乏一定的“透明度”，阻碍供应链的整体发展.虽然一些企业建立了数据库，但还是缺乏统一的标准，不能完善供应链，在供应链中的各个企业之间信息共享和交换存在不对称和不透明的现象，“信息孤岛”的现象还很严重.
2区块链技术
在2008年，区块链技术起源于2008年的比特币项目，运用时间戳、加密算法、共享机制等在分布式网络中节点无需信任实现去中心化信用的点对点交易.是由多个区块连接起来的链式结构.区块链内部区块结构如图2所示.在区块链架构中，其信息和数据以及相关代码被封装到某个数据区块中，这个区块与整个区块链时序链接，并且为此区块加盖时间戳，最后形成区块链系统的数据基础［4］.在链式结构中，各数据区块连接起来，这些数据区块是时间节点连续的，这样能够使主区块链不断延续，数据的每一次更新交互记录都被编码并存储，而且进行快捷校验，例如数据的访问者、数据的首次提供者以及访问时间地点，能够保证数据不可篡改，支持区块链中的数据定位及溯源［5］.
3区块链技术在供应链平台中的应用
随着经济的不断发展，供应链平台的组成以及结构也变得日趋复杂，信息的传递不及时将会对供应链产生不良的影响，另外信息的可靠存储也是追溯、追责的主要方面，这些问题不能及时解决会使供应链管理上陷入瓶颈.区块链技术的特点正好能够迎合供应链中的不足，其具有多节点分布式组网的特点，并且能够实现信息同步和可追溯、数字加密、区块内容不可篡改.这些特点在供应链中能够解决供应链存在的不足.论文建立一个基于区块链的供应链管理平台，该平台能够提高供应链管理的水平.平台能够为生产、加工、物流以及销售方等提供一个协同的工作环境，进而完善供应链的业务水平.平台还能够运用智能合约评价各企业的信誉，从而提供是否合作的参考，通过数字签名提高信息的安全可靠性，方便监管，提高消费者对产品追溯的效率.3.1平台需求3.1.1角色需求平台中的角色包括管理员、供应链各参与者和消费者.管理员主要是供应链的监管机构，可以监管供应链参与者的账户权限，信息等.供应链参与者包括原材料供应商、加工商，以及销售和物流等.这些参与者能够进行各自信息的录入、编辑、查询、追溯等，以及一些其它的供应链活动.消费者能够查询产品追溯信息，验证其有效性.3.1.2功能需求平台需要包括流程管理模块、追溯模块、信誉管理模块和系统管理模块四个.流程管理中包括对订货、收发货以及资金的管理.追溯管理包括信息查询、信息登记以及签名的添加和验证.信誉管理包括对订单的评价、信誉的计算和查询.系统管理包括用户注册、成员权限管理以及成员信息的删除，还包括供应链信息的.系统管理模块是整个系统投入正常运行的重要基础，该功能承载着成员的认证和角色权限管理，平台中的成员在注册之后才能进行相应功能的使用，拥有角色权限后才能进入追溯模块所对应的环节，使用流程管理模块的服务.信誉管理模块能够进行数据计算，得出企业的信誉值，为流程管理中的活动提供参考.
3.2平台架构设计.平台分为四层，包括应用层、合约层、网络层和数据层.应用层是平台的接口，包括的模块为流程管理、追溯管理、信誉管理和系统管理.合约层包括脚本代码、算法机制和智能合约，完成业务逻辑的控制以及控制区块链中的数据和数据库数据的存取.网络层包括P2P网络协议、网络接入管理和身份认证.数据层是存储数据库和区块链中的数据，包括交易数据、时间戳、Hash算法等（见图3）.
4平台关键技术解决方案
此部分对平台设计中的关键问题所使用的技术进行说明，包括智能合约和时间戳依赖.
4.1智能合约.智能合约分为合约生成、合约执行两个部分.其本质是将法律语言转换成计算机可以识别的代码记录在区块链中.当确认企业上传的数据材料为真实有效，就可以达到响应条件.平台按照响应规则仲裁和执行信息，避免风险.每个企业根据情况设置合约的响应规则，当与其它企业匹配之后，会自动执行合约.若追溯管理检测到异常，智能合约提出报警，引起工作人员的重视，然后查找问题，进而减少风险.在各模块中，为保证关键信息不可篡改，平台利用智能合约自动评估信誉，方便各企业在链上执行供应链业务.平台以结构体和mapping映射的形式将企业信息、签名结果、环节信息的哈希、信誉信息以及业务相关信息存放于区块链的storage状态永久保存.
4.2时间戳依赖.平台中使用时间戳的程序设计，从而避免以太坊时间戳依赖而影响判断.用户通过浏览器输入一个可读格式日期后，首先利用JavaScript转换成Unix的时间，时间共13位，保留前10位，用截断法将毫秒换成秒，再传给solidity.判断条件为block.timestamp，按照漏洞避免原理，即以太坊时间戳依赖，前提是智能合约在不同节点evm中执行的时间戳相差900s之内，对执行的结果没有影响.使用block.timestamp设置订货需求过期时间和判断是否正确发货.
5结语
智能制造论文范文7
随着互联网产业的迅猛发展，新一代互联网协议可实现互联网地址容量的大规模扩充，物联网、云计算、三网融合等先进技术可解决长期困扰数字出版产业发展的内容、版权、营运等问题，可按需服务、广泛接入、快速配置、移动互联、按量计费。数字内容可通过标记语言、标识符、元数据等进行组织和。数字期刊将成为学术期刊主要出版形态。论文成为“传播元”，凸显“去期刊化”特点。传统纸本期刊的印刷方式将向即时、灵活的按需印刷（on-demandprinting）方式转变，以便更好地满足读者的个性化需求。数字期刊并非纸本期刊的PDF化，其论文内容和形态将更加丰富（可含音频、视频、动画、可计算数据、可分析图表、可运行实验等），网页将是期刊内容的主要呈现形式，利用可扩展标记语言对论文内容进行结构化标引和描述，使论文的形式更加灵活，且满足跨媒体出版需求（如网络、手机、电子书、数字电视等渠道的应用），为文本挖掘、语义出版提供基础，可加快出版流程、提高出版效率。数字期刊还可为论文附加资料（研究过程、工具、数据、分析过程等）的与利用提供方便。数字内容中每一层次的信息都可作为具体的知识单元被解析、描述和重组，并可与其他知识单元进行动态、个性化关联，期刊和论文成为支持复杂知识发现的知识工具。
2.科研信息化环境下多种出版模式共同服务于学术交流和传播
在科研信息化环境下，学术出版已动态嵌入整个科研生命周期，围绕数据展开相应活动，在此过程中，多种出版模式相互交织，共同服务于学术交流和传播。大数据时代，在数据密集型科研范式下，数据加工、组织、等一系列出版活动将发生根本变化，学术出版将实现数据与文献的充分融合。要将庞大的动态数据集合起来供科研人员使用，必须依赖统一的技术标准、互动操作协议与相应的制度规范。通过数字对象标识、开放资源定位协议、资源描述框架、元数据获取协议等，可实现信息对象的标识、定位及交互使用。语义出版是一种新兴出版形态，代表着数字出版的前沿。语义网将“推送信息”转变为“拉取信息”，将“知识管理”转变为“管理知识”。学术期刊将从发现内容向操作内容演变，“智能化”论文可“发现”读者。语义出版具有内容结构化、数据融合化、信息可视化、对象关联化、阅读个性化特征，将大量由单个用户独立完成的信息搜寻和文献整理分析等活动转移给了出版系统，可减轻科研人员的负担，提高科学交流效率，推动学术出版商从文献提供者向知识服务者转变，实现个体知识的社会化和知识共享。语义出版较传统出版过程更加复杂，涉及出版流程的各个环节，对期刊论文从词、篇章、内容的逻辑结构三个层面进行精确、完整分析，使读者以结构化方式快速、准确获取期刊提供的信息内容，可实现“一次制作，多元”。可视化有助于实现出版内容增值，可视化技术运用大量高清图像、视频、Flash应用等多媒体方式代替传统的文字或二维图表呈现文献数据，使原本单调的线性叙述方式被一种更富于层次感的文献结构所取代，可带给读者全新的阅读体验。学术出版更加注重互动交流，博客、社交网络、在线社区等平台可为学者分享信息和评论提供便利；学术维基更加注重学者的价值诉求并通过相应的技术手段保证其应用价值，封闭的同行评议机制逐步向作者、评审人、编辑之间开放互动的方向发展。
3.多指标和多维度评价构成新的期刊和论文评价机制
目前的论文评价从内部关注来源期刊的影响因子，从外部关注被引频次，“以刊评文”过于片面。随着网络传播的普及和用户参与度的提升，论文被阅读、下载、转载、推荐、标记、评论等“使用行为”可被跟踪、记载、统计。利用文本挖掘技术，通过对引用内容的语义分析，可揭示施引者的引证动机、态度、性质、深度等，对单篇文献质量与影响的微观评价将更为客观公正。替代计量学作为传统评价方式的有力补充,可反映论文获得在线关注的强度，若根据应用情境对替代计量指标和数据源进行细分，可反映论文的社会影响力和学术影响力。通过观察论文在数据库检索网站、参考文献管理网站中的下载量、下载率、被引量、被引率，在开放存取平台上的浏览、下载、链接次数，在学术社交网络文、标签、阅读、讨论次数等，挖掘各种类型的论文利用数据，实现更丰富、开放、迅速的影响力评价。基于同行评议的开放定性评价和基于计量指标的科学定量评价相结合，“引用评价”与“关注评价”相结合，客观公正、开放透明的多指标、多维度评价将形成新的期刊和论文评价机制。
4.移动数字出版将促进传播内容与渠道的深度融合
期刊的影响力不仅取决于内容，也取决于能够实现有效传播的渠道。中国互联网络信息中心（CNNIC）的第38次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年8月，中国网民规模达7.1亿，其中，手机网民规模达6.56亿，互联网普及率达到51.7%。网民上网设备中，手机使用率达92.5%。移动上网常态化，通过移动终端阅读论文已成为获取学术信息的重要方式。移动数字出版融内容、技术、网络、平台于一体，具有强大的交互性优势，在以“内容”为核心的出版架构上添加了“社交”的要素，具有方便快捷、智能精准、即时互动等特点，可针对读者需求提供个性化信息订制服务，可分析读者阅读行为进行信息推送服务，缩短传统的出版渠道，促进传播内容与渠道的深度融合。目前，移动数字出版主要有四种发展模式：内容提供商主导型、平台服务商主导型、网络运营商主导型、终端制造商主导型，未来将是内容提供商、平台服务商、网络运营商、终端制造商各司其职、合作竞争、均衡发展。为适应移动阅读的需要，期刊的出版内容将进行重新聚合、筛选、挖掘、整理，内容服务、用户体验、版权保护将受到更多关注。
智能制造论文范文8
一、捕捉行业技术发展趋势引导科学研究和成果的应用
我国《林业发展“十三五”规划》在述及基础设施装备落后时明确指出:“森林防火、野生动植物保护、资源管理、林业执法、有害生物防治等现代装备手段落后，协同创新平台和国家重点实验室严重缺乏，高新实用技术成果推广应用不足。”［2］为了引起森林防火的政府主管部门重视，结合无人机的开发与应用在国内外相关领域的进展，编辑部研究后认为，森林防火工作对于无人机技术将是一个重要的新成果推广应用领域，其结合实际的开发应用必定成为一个森林防火装备发展新方向，于是决定策划组织一批相关论文刊发。《森林防火》先后刊发了杜建华等撰写的《森林火灾探测扑救中的无人机技术及其应用》(2013年第4期)，郭伟等撰写的《小型无人机林火监测与图像处理技术》(2014年第4期)，周建等撰写的《关于无人机在森林防火中应用的探讨》(2017年第3期)，李建有等撰写的《无人机在森林消防领域的应用概述》(2018年第1期)等一系列论文。由于南京森林警察学院设有森林消防学院，而且国家林业和草原局林火工程技术研究中心挂靠在学校，这一系列论文的发表得到了有关领导的首肯，引起了行业专家的关注。防火管理部门及学校着手通过无人机研发应用的政策制定、机构设置、主办研讨会、组织实战演习、举办技能大赛等方面的工作引导相关研究，争取早出成果，出好成果。比如:2014年11月25日至27日，由国家森林防火办主办、丽江市森林防火指挥部承办的“国家森防办无人机飞行测试会议”在云南省丽江市召开;2018年8月1日至25日南京森林警察学院首期警用无人驾驶航空器驾驶资质及战法应用培训班在仙林校区开班，来自广东、贵州、江西、青海、湖北、湖南、福建、河南、江苏等省森林公安机关的32名学员参加培训;2018年4月27日，学校与深圳市科卫泰实业发展有限公司成立无人机森林防火灭火应用研究联合实验室。此外，2017年12月3日，森林消防学院举办第四届技能节暨首届“科卫泰”杯小型无人机森林防火技能大赛;林火工程技术研究中心于2014年5月4日组织了由南京钟山苑航空技术有限公司工作人员、福建农林大学老师、刑事科学技术系老师、森林消防系师生共同参与的小型无人机林火监测点烧试验和扑火实战演习，于2013年11月14日、2014年12月3日、2015年5月21日分别开展了以“无人机检测林火技术研究”“小型无人机在林火监测和扑救指挥中的应用”“基于SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)特征匹配方法的无人机遥感影像自动拼接技术”为主题的学术交流活动。以期刊主管、主办单位的无人机研发、推广活动为抓手，以期刊有关无人机在森林防火中的应用系列论文或成果的刊发为引导，在贯彻行业发展规划中起到了引导行业科学研究和成果应用方向的良好效用。
二、通过有效的选题策划聚集研究力量
行业科技期刊的选题策划可以有效地追踪行业的研究热点、报道重大的行业或学科研究项目、聚集新兴学科重要专家的成果、引领行业政策的关注与制定;同时，还可以针对行业的发展需求，引发基于某个方向或主题的特别关注和集中立项，不断推出他们的研究成果以带动行业的高效发展，最终形成研究力量的聚集，突破制约行业发展的科技或管理瓶颈。比如，《森林防火》刊登的《关于加大森林防火行政问责力度的几点思考》、《用制度屏障构建森林防火责任体系》等论文，切入点在于讨论如何完善森林火灾的责任追究体系，稍远的目标是为国家防火指挥部制定相关督导制度提供理论依据。讨论成果的不断推出，引出了众多专家的建议与思考。这时，作为防火专家的《森林防火》主编，适时申请了国家林业和草原局的立项，经过几轮专家研讨会以及遍布全国的各级森林防火机构的工作调研，最终形成了《森林防火督导暂行办法》这一政府层面颁布的具有行业指导意义的研究成果。可见，行业科技期刊以持续推出行业科技新成果为主旨，以敏锐把握行业政策方向为引领，结合编辑部工作人员丰厚的专业素养，就能通过精准的选题策划，聚集具有明显行业优势的研究力量，形成为政府和社会服务的智库型资源。
三、利用丰富的产品信息提供或矫正研究方向
作为森林消防行业唯一的一本科技期刊，《森林防火》(季刊)的广告资源历来为广大生产与消防相关产品的商家所青睐。2017年本刊共72个版面的广告。广告的内容包括:森林消防水罐车、水泵，森林防火监控预警系统及相关设备，森林消防服装，森林灭火机具，森林防火多媒体智能调度平台，森林防火智能语音警示器，野外通信器材，无人机消防装备，应急处理信息化工作系统(包括电子沙盘作战指挥系统、智能野外巡护终端、北斗智能终端、航拍处理系统)，林区入口监控及防火警示系统，森林火灾扑救仿真模拟系统，应急通信的空地联动解决方案等。比如，2016年底我刊收到一篇研究某型直升机吊桶洒水灭火效率的论文，审稿专家认为，论文中未给出最佳洒水灭火的高度数据，建议作者做进一步实验并修改论文。由于该论文的研究成果来源于高校、研究所、生产单位三方的合作项目，编辑部认为如果修改完善后刊发，对提升一线防火单位使用直升机吊桶洒水扑灭森林火灾的工作效率具有较高的实用价值。而在此之前，某生产飞机洒水灭火用吊桶的厂家正好在本刊过一则广告，信息里包含了相关机型对应的最佳吊水量和洒水高度的范围值。因此，我部编辑就及时为论文作者与产品生产厂家牵线搭桥。最后，作者的单位在该厂家重新购置了标准的吊桶，并在厂方专家的指导下调整了研究方向再次实验，找出了该型直升机吊桶洒水灭火的最佳高度范围，成功在我刊发表了《吊桶洒水灭火效率研究———以K－32直升机为例》一文。可见，关键数据的求得往往决定了一项研究成果的水平，也成为论文是否符合发表标准的通行证，而源自生产厂家长期积累的产品信息资料，则很可能为相关科学研究缩短摸索时间、获取重要数据提供导航。
四、适时传播研究成果，充当成果转化平台
传播与行业相关的科技成果，是行业科技期刊的主要办刊宗旨。在秉承这一宗旨的过程中，期刊还必须在成果传播的范围、时效上争优争先，在成果的生产力转化过程中做积极的参与者，架设桥梁充当媒介，让成果的“核裂变”效应释放在社会生产一线。编辑部根据对行业科技发展趋势与林区防火需求的研判，在按时出版期刊的同时，特别注重刊载的论文成果能否在防火实践中得到运用，为此，专门建立了主要林区防火亟待解决问题的档案，并尽可能在不断刊发的成果中找寻答案。像《GNSS制导的V字型野外火扑救弹的应用》一文在《森林防火》上发表后，有几个森林防火部门表示对该技术有浓厚兴趣，编辑部主动为他们与该文作者联系，经过双方多次交流磋商，南方某防火部门签约聘请了该作者做常年的森林火灾扑救顾问，实现了该技术在局部地区林火扑灭中的推广运用和后续技术的改善提高。［3］
五、召开专题研讨会，为产品制造厂家、防火部门、研究人员提供对接机会
科技成果要及时有效地转化成生产力，必须经过成果———产品———使用三个环节，缺一不可。编辑部在《森林防火》的出版发行过程中，积累了大量的与研究人员(作者)、产品制造厂家、防火部门(产品购买和使用者)相关的信息资料。编辑部本着服务行业发展、助力科技创新、发掘行业热点的思路，拿出一部分广告收入举办相关的专题研讨会，同时邀请上述三方人员参加。比如，2016年我部在厦门和当时的国家林业局防火办联合组织了一期“专职指挥长论坛”。参会的主要成员都具有相当的行政级别(副厅级以上)，同时，我们也让几个实力比较强的产品制造厂家作为协办单位，特邀业内几位具有影响力的专家学者做嘉宾。这次会议开得非常成功:促成了部分防火单位与防火器材生产厂家签订了购买意向协议;两位防火专家还打算联合生产厂家和防火单位共同就某些技术难题，向国家相关部门申请设立项目，开展科学研究;当然，编辑部也通过本论坛的举办，向专家约到了几篇高质量稿件。科技期刊的服务贯穿于科技创新活动的全过程，科技期刊首先应具备服务意识，应从当前的被动服务转变为主动服务，多参与科技活动，并与科技工作者紧密互动。［4］如此看来，行业科技期刊欲做到行稳致远，不能光盯着作者和稿件闭门办刊，要站在行业专家的高度，利用熟悉行业的优势为行业提供创新的、高水平的科技服务。这其中，汇聚自身拥有的各类资源，打通阻隔资源优化配置的环节，就能形成增强刊物实力与服务行业科学研究的良性循环，进而推动行业健康发展。
六、调研行业一线的需求，启发有效的科研立项
像《森林防火》这一类行业指导科技期刊，既无科普类期刊的广覆盖优势，也缺乏纯学术期刊的学科发展引领功能，稿源的数量受从业人员的数量、行业的公益性、受众面、可刊发的期刊等因素影响明显不足。［5］如何绕开或克服这些办刊不利因素，结合行业实际和刊物的特色来开辟一些渠道，引得源头活水来，编辑部进行了尝试，并取得了一些成效。随着国家保护生态环境的力度不断加大，各地的森林覆盖率有了稳步的提升，与此同时，人们的生活与居住习惯也发生了变化，崇尚与亲近自然的理念让不少村镇和小区有越来越贴近森林的分布趋势。经编辑部相关人员调研后发现:引发森林和村镇结合部火灾的原因较为复杂，火灾的影响同时涉及居民与森林，是一个值得重视和研究的课题。于是，由期刊的主编出面，约请了中国科学技术大学的防火专家，就此方面的问题联合申请立项研究。在进行了相应的前期工作，并在《森林防火》上发表《森林和村镇结合部火灾现象现场调查和分析途径》等成果后，该项目成功获批。这次看似与办刊关联性不大的调研，其结果却出乎我们的预料。从寻找行业存在亟待解决的新问题出发去促成研究课题的立项，到为刊物寻找稿源之间好像并无太大关联，但正是在我们不断努力的过程中，不仅获得了一篇高质量稿件，还成功预约了该项目立项后的系列研究成果报告作为未来可刊发的稿件储备。由于编辑们的主动付出，从情感上打动了专家，进而又培养了一名忠诚度较高的专家型作者。
