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《智能制造与机电一体化》是 2024 年第六届智能制造与机电一体化研讨会（SIMM 2024）的论文汇编，聚焦当代工程技术研究的多样性与前沿性，收录了来自全球多地研究者在智能制造、机电一体化、人工智能应用、可持续发展等领域的最新成果。作为《机械工程讲座笔记》（LNME）系列的重要组成部分，该书由多位来自马来西亚、日本、美国等国的资深学者联合编辑，内容涵盖基础材料研究、先进制造技术、智能算法应用、工业设备优化等多个核心方向，为工程技术领域的科研人员、工程师及高校师生提供了丰富的学术参考。
全书的核心主题可归纳为五大板块。在资源循环与可持续制造领域，重点研究工业废弃物的资源化利用，例如马来西亚冷轧钢工业产生的氧化铁废料通过棒磨、混合等工艺转化为工业级红色颜料，纯度达 88% 以上，可用于屋顶瓦片等建材，既降低废弃物处理成本，又减少环境危害；还有车辆零部件再制造技术的探索，为汽车行业提供绿色可持续解决方案。
先进制造工艺优化板块聚焦传统制造流程的升级与改进。针对 MIG 焊接工艺，研究者通过响应面法（RSM）优化焊接电流、电弧电压和焊接速度等参数，建立二次回归模型，显著提升 JIS G3131 碳钢的焊接强度和焊缝质量，解决了焊接缺陷导致的结构失效问题；在注塑成型、3D 打印等工艺中，通过田口方法优化参数，减少产品孔隙率、提升表面光洁度，满足精密制造需求。
智能算法与机电系统融合是书中的亮点内容。在机器人技术方面，提出进化交配算法（EMA）与极限梯度提升（XGBoost）结合的混合模型，用于工业机械臂逆运动学求解，较传统粒子群优化算法精度更高，平均决定系数达 0.9567；在导航定位领域，改进的视觉 SLAM 算法融合 YOLO 目标检测网络，有效剔除动态环境中的干扰特征点，在高动态场景下定位精度提升 98% 以上，并构建致密点云地图，为机器人自主导航奠定基础；此外，针对低轨卫星导航信号的多普勒频偏问题，提出基于频率插值估计的 PMF-FFT 捕获算法，频率估计精度较传统方法提升一个数量级。
能源与传感技术创新板块涵盖能源存储、环境监测等方向。开发的塑化海藻酸盐基聚合物电解质，通过添加离子液体和碳酸乙烯酯，将离子电导率提升至 2.03×10⁻³ S/cm，为可持续储能设备提供核心材料；基于 LC 共振的电容传感器采用指状电极设计，能精准检测水稻种子含水率变化，灵敏度达 13.9 fF/wt.%，为农业干燥工艺的质量控制提供技术支撑；传统马来西亚 Labu Sayong 陶土容器的冷却性能研究，揭示了其通过蒸发冷却实现水温降低的机理，为绿色建筑的被动式冷却设计提供灵感。
教育与工业应用结合板块探索工程教育创新模式，开发基于 Python 的文本式游戏化框架，通过模拟商业场景中的采购、销售、利润计算等环节，提升工程专业学生的创业思维和决策能力，实验表明该框架能有效增强学生参与度和知识理解深度。
本书收录的 60 余篇论文均经过严格评审，研究方法涵盖实验验证、数值模拟、算法改进等多种类型，数据详实、结论可靠。所有论文均被 SCOPUS、EI Compendex 等国际数据库索引，部分成果已具备工程应用前景。该书不仅展现了智能制造与机电一体化领域的跨学科融合趋势 —— 传统工程学科与人工智能、可持续发展理念的深度结合，更为行业技术创新提供了新思路、新方法，对推动制造业智能化、绿色化转型具有重要的参考价值。