2025年智能制造技术课程期末考试试卷及答案

2025年智能制造技术课程期末考试试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.工业互联网平台的核心功能层不包括以下哪项？A.边缘层数据采集与预处理B.平台层工业PaaS（平台即服务）C.应用层工业SaaS（软件即服务）D.消费层用户行为分析答案：D2.数字孪生体的“五维模型”中，“服务”维度的核心作用是？A.实现物理实体与虚拟模型的实时交互B.基于模型数据提供预测性维护、优化建议等功能C.构建物理实体的高精度虚拟映射D.存储全生命周期的孪生数据答案：B3.以下哪种传感器属于智能传感器的典型特征？A.仅具备单一物理量（如温度）检测功能B.内置微处理器，支持数据本地处理与通信C.依赖外部控制器完成信号转换D.输出信号为模拟量（如4-20mA电流）答案：B4.工业机器人的“示教-再现”模式中，“示教”阶段的核心操作是？A.编写机器人运动轨迹的代码程序B.手动引导机器人完成典型动作并记录参数C.通过视觉系统自动识别目标位置D.利用力传感器实现柔顺控制答案：B5.智能制造系统的“CPS（信息物理系统）”架构中，“决策控制层”的主要功能是？A.实现设备状态数据的实时采集与传输B.对车间级生产过程进行调度与优化C.执行具体的加工、装配等物理操作D.完成跨工厂、跨企业的资源协同答案：B6.工业大数据分析中，“预测性维护”主要依赖哪种分析方法？A.描述性分析（Whathappened）B.诊断性分析（Whyhappened）C.预测性分析（Whatwillhappen）D.指导性分析（Whatshouldwedo）答案：C7.以下哪项是5G技术在智能制造中应用的核心优势？A.低带宽、高延迟B.大连接、低时延高可靠（uRLLC）C.仅支持固定设备通信D.依赖Wi-Fi网络作为补充答案：B8.工业软件中，“MES（制造执行系统）”的主要作用是？A.管理企业资源计划（如财务、采购）B.实现产品设计与仿真（如CAD/CAE）C.监控车间生产过程并优化执行D.完成供应链全流程协同答案：C9.智能工厂的“黑灯车间”实现的关键技术不包括？A.全自动化生产线B.无人AGV（自动导引车）物流C.人工24小时值守监控D.设备状态自诊断与自适应调整答案：C10.以下哪种技术属于工业互联网标识解析体系的典型应用？A.为每个产品分配唯一的数字身份（如二维码、RFID）B.实现工厂局域网内设备的IP地址分配C.优化工业机器人的运动路径规划D.提升工业控制系统的网络安全防护能力答案：A11.工业AI（人工智能）算法在质量检测中的核心优势是？A.仅能识别已知缺陷类型B.通过数据训练自动学习缺陷特征C.依赖人工设定的阈值判断质量D.处理速度远低于传统机器视觉答案：B12.智能制造系统的“横向集成”指的是？A.企业内部从设计到生产的全流程集成B.跨企业、跨供应链的资源协同C.设备层、控制层、管理层的纵向集成D.产品全生命周期（设计、制造、服务）的集成答案：B13.工业网络安全中，“OT（操作技术）网络”与“IT（信息技术）网络”的主要区别是？A.OT网络传输速率更高B.OT网络更注重实时性与可靠性C.IT网络仅支持工业协议（如Modbus）D.OT网络无需考虑物理层防护答案：B14.以下哪项是数字孪生在工艺优化中的典型应用？A.实时监控设备温度、振动等运行参数B.通过虚拟模型模拟不同工艺参数对产品质量的影响C.记录产品从原材料到成品的全流程数据D.实现客户需求与生产计划的直接对接答案：B15.工业机器人的“协作机器人（Cobot）”与传统工业机器人的主要差异是？A.协作机器人负载能力更强B.协作机器人具备安全传感器（如力控、视觉）C.传统机器人仅支持编程控制，协作机器人无需编程D.协作机器人仅适用于高温、高危环境答案：B二、填空题（每空1分，共20分）1.工业互联网的三大核心要素是网络、平台、安全。2.数字孪生的“数据孪生”需要实现物理实体与虚拟模型的实时同步与全生命周期数据贯通。3.智能传感器的典型技术包括多传感器融合、边缘计算、自校准自诊断。4.工业机器人的运动控制模式主要有点位控制（PTP）、连续轨迹控制（CP）和力/力矩控制。5.CPS的核心特征是物理世界与信息世界的深度融合和实时交互。6.工业大数据的“4V”特征是海量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）。7.5G在工业中的典型应用场景包括超高清视频监控、AR远程运维、设备协同控制。8.MES系统的核心功能模块包括生产计划排程、生产过程监控、质量追溯、设备管理。9.工业互联网标识解析体系的顶级节点负责跨行业、跨区域的标识解析服务，企业节点负责企业内部标识的注册与解析。三、简答题（每题6分，共30分）1.简述工业机器人“感知-决策-执行”三层控制架构的具体内容。答案：（1）感知层：通过传感器（如视觉、力觉、编码器）获取机器人自身状态（位置、速度）及环境信息（障碍物、工件位置）；（2）决策层：基于感知数据，利用控制算法（如PID、模型预测控制）或AI模型（如强化学习）生成运动指令；（3）执行层：通过伺服电机、减速器等执行机构实现具体动作（如关节转动、末端执行器抓取）。2.说明数字孪生与传统仿真技术的主要区别。答案：（1）实时性：数字孪生需与物理实体实时交互，传统仿真为离线计算；（2）全要素覆盖：数字孪生包含物理实体、虚拟模型、连接、数据、服务五维，传统仿真仅聚焦模型；（3）全生命周期：数字孪生覆盖设计、制造、运维全阶段，传统仿真多针对单一阶段；（4）服务能力：数字孪生可基于数据提供预测性服务（如故障预警），传统仿真侧重验证设计合理性。3.列举工业互联网平台的三大核心使能技术，并简要说明其作用。答案：（1）边缘计算：在设备侧完成数据预处理（如滤波、压缩），降低网络传输压力，提升实时性；（2）工业PaaS：提供微服务组件（如设备管理、数据分析）和开发工具，支持工业APP快速开发；（3）工业机理模型：封装行业知识（如工艺规则、设备故障模型），为数据分析和决策提供理论支撑。4.分析智能制造系统中“纵向集成”的实现路径。答案：（1）设备层：通过智能传感器、工业网关实现底层设备（如机床、机器人）的联网与数据采集；（2）控制层：利用PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）实现设备的本地控制与数据汇聚；（3）管理层：通过MES、ERP（企业资源计划）系统实现生产计划、质量、物流的集中管理；（4）决策层：基于工业大数据分析，为企业高层提供战略决策支持（如产能优化、市场响应）。5.简述工业AI在“工艺参数优化”中的应用流程。答案：（1）数据采集：收集历史生产数据（如温度、压力、转速）及对应产品质量指标；（2）数据清洗：去除异常值，处理缺失值，标准化数据格式；（3）特征工程：提取关键工艺参数（如加热时间、冷却速率）与质量的关联特征；（4）模型训练：使用机器学习算法（如随机森林、神经网络）建立工艺参数-质量预测模型；（5）优化求解：以质量最优或成本最低为目标，通过优化算法（如遗传算法）输出最佳工艺参数；（6）验证迭代：在实际生产中测试优化参数，反馈数据更新模型。四、综合分析题（每题10分，共20分）1.某汽车零部件制造厂计划建设“智能工厂”，但面临以下问题：（1）车间设备老旧，仅部分支持通信协议（如ModbusRTU）；（2）生产数据分散在各部门（设计、生产、质量），未实现贯通；（3）质量检测依赖人工目检，效率低且漏检率高。请结合智能制造技术提出解决方案。答案：（1）设备智能化改造：-对老旧设备加装智能网关，支持ModbusRTU转工业以太网协议（如Profinet），实现数据上传；-关键设备（如加工中心）部署振动、温度传感器，监测运行状态。（2）数据贯通与平台建设：-部署工业互联网平台，集成PLM（产品生命周期管理）、MES、QMS（质量管理系统）数据；-利用工业标识解析体系为每个零件分配唯一标识，实现从设计BOM（物料清单）到生产过程、质检结果的全流程追溯。（3）智能质量检测升级：-引入基于机器视觉的AI检测系统，通过工业相机采集零件图像；-利用深度学习模型（如YOLO、ResNet）训练缺陷识别模型，覆盖划痕、尺寸超差等常见问题；-检测结果实时反馈至MES系统，触发工艺参数调整或设备维护。2.某企业实施“智能制造”后，虽然生产效率提升，但出现以下问题：（1）工业控制系统（如PLC）多次受到网络攻击，导致产线停机；（2）设备产生的海量数据未被有效利用，仅用于简单监控；（3）员工因操作习惯改变出现抵触情绪。请分析原因并提出改进措施。答案：（1）网络安全问题：-原因：未划分OT与IT网络边界，缺乏工业防火墙、入侵检测系统（IDS）；-措施：部署工业级安全防护设备，实施“白名单”策略限制非法访问；定期进行漏洞扫描与安全培训。（2）数据价值挖掘不足：-原因：缺乏工业大数据分析平台与行业机理模型；-措施：引入工业PaaS平台，开发基于机理模型的预测性维护、能耗优化APP；建立数据分析师团队，结合业务需求提炼分析场景（如设备OEE（综合效率）提升）。（3）员工抵触问题：-原因：未开展针对性培训，员工对新系统操作不熟悉；-措施：制定分层培训计划（操作层：设备操作；管理层：系统功能）；设置“试点班组”，通过效率提升案例增强员工信心；建立激励机制（如技能评级与绩效挂钩）。五、论述题（10分）结合2025年技术发展趋势，论述“AI与智能制造深度融合”的关键方向及挑战。答案：关键方向：（1）动态生产调度：利用强化学习算法，实时感知订单变更、设备故障等扰动，动态调整生产计划，提升柔性制造能力；（2）自主决策控制：通过多智能体（Multi-Agent）系统，实现设备间（如机器人与AGV）的自主协作，减少人工干预；（3）质量智能预测：结合数字孪生与深度学习，在产品生产前模拟工艺参数对质量的影响，实现“零缺陷”制造；（4）供应链协同优化：基于图神