航空航天行业智能化设计与制造方案

航空航天行业智能化设计与制造方案TOC\o"1-2"\h\u29680第一章智能化设计概述 294001.1智能化设计的发展历程 221631.2智能化设计的关键技术 316506第二章航空航天结构设计智能化 3241742.1结构设计智能优化方法 490682.2结构设计参数化建模 4258782.3结构设计多目标优化 426269第三章航空航天动力学建模智能化 5258933.1动力学建模方法 572023.2智能算法在动力学建模中的应用 5275483.3动力学模型验证与优化 615182第四章航空航天控制系统智能化 6326484.1控制系统设计方法 640554.2智能算法在控制系统中的应用 789964.3控制系统功能评估与优化 719202第五章航空航天材料与工艺智能化 8252875.1材料选择与优化 839155.2工艺参数优化 821725.3智能制造工艺流程 821022第六章航空航天产品功能测试与评价智能化 93226.1功能测试方法 932396.1.1基于数据驱动的测试方法 9105526.1.2基于模型的测试方法 9152906.2智能评价方法 977486.2.1机器学习方法 9287716.2.2深度学习方法 10299536.2.3优化算法 10321656.3功能测试与评价系统 10189266.3.1系统架构 10300556.3.2系统功能 1014640第七章航空航天产品故障诊断与预测智能化 11301217.1故障诊断方法 11228977.2故障预测方法 1142087.3故障诊断与预测系统 1231388第八章航空航天生产过程智能化 12112808.1生产过程优化方法 12121618.2生产调度与排程 12262948.3智能制造执行系统 138623第九章航空航天供应链智能化 1380389.1供应链管理方法 13268869.1.1引言 1360929.1.2传统供应链管理方法 13114569.1.3智能供应链管理方法 14321299.2供应链协同优化 14169169.2.1引言 14242639.2.2供应链协同优化的内涵 14237089.2.3供应链协同优化的方法 14280959.3智能供应链系统 14182059.3.1引言 14201309.3.2智能供应链系统的构建 1539429.3.3智能供应链系统的功能 1520623第十章航空航天行业智能化战略与规划 15982910.1智能化发展战略 151174510.1.1坚持自主创新 151577810.1.2深化产业链协同 15619510.1.3优化人才培养机制 161375110.2智能化技术路线规划 161368510.2.1加强基础研究 161985210.2.2突破关键核心技术 16787610.2.3推广应用成熟技术 168710.3智能化产业布局与政策建议 161404810.3.1优化产业布局 161246210.3.2实施政策引导 16754210.3.3强化国际合作 162898310.3.4建立健全标准体系 16第一章智能化设计概述1.1智能化设计的发展历程科学技术的不断进步，智能化设计在航空航天行业中的应用日益广泛。智能化设计的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时计算机辅助设计（CAD）技术的出现，为航空航天行业的设计工作带来了革命性的变化。起初，智能化设计主要依赖于计算机硬件和软件的发展。在这一阶段，设计者可以利用CAD软件进行二维和三维模型的绘制，从而提高设计效率。但是这一阶段的设计工作仍以人工为主，智能化程度较低。进入20世纪90年代，人工智能技术逐渐成熟，开始应用于航空航天行业的设计领域。这一阶段的智能化设计主要体现在以下几个方面：（1）专家系统的应用：专家系统可以模拟人类专家的决策过程，为设计者提供有针对性的建议。在航空航天设计中，专家系统可以帮助设计者分析复杂问题，提高设计质量。（2）优化算法的应用：优化算法可以自动搜索最优解，为设计者提供更加合理的设计方案。在航空航天设计中，优化算法可以应用于结构优化、材料选择等方面。（3）虚拟现实技术的应用：虚拟现实技术可以为设计者提供一个沉浸式的设计环境，提高设计体验。在航空航天设计中，虚拟现实技术可以帮助设计者更直观地了解产品功能，优化设计方案。1.2智能化设计的关键技术智能化设计涉及多个领域的关键技术，以下列举了几种在航空航天行业中具有重要应用价值的关键技术：（1）计算机辅助设计（CAD）：CAD技术是智能化设计的基础，它可以帮助设计者快速绘制二维和三维模型，提高设计效率。（2）计算机辅助工程（CAE）：CAE技术可以对设计模型进行仿真分析，预测产品在实际使用中的功能。通过CAE技术，设计者可以优化设计方案，提高产品功能。（3）人工智能（）技术：技术包括机器学习、深度学习等，可以用于设计过程中的智能决策、优化和预测。在航空航天设计中，技术可以辅助设计者解决复杂问题，提高设计质量。（4）大数据技术：大数据技术可以帮助设计者收集、处理和分析大量设计数据，为设计提供有力支持。在航空航天设计中，大数据技术可以应用于材料选择、结构优化等方面。（5）虚拟现实（VR）技术：VR技术可以为设计者提供一个沉浸式的设计环境，提高设计体验。在航空航天设计中，VR技术可以帮助设计者更直观地了解产品功能，优化设计方案。（6）物联网（IoT）技术：物联网技术可以实现设计数据与实际应用的实时交互，为设计者提供反馈信息。在航空航天设计中，物联网技术可以应用于产品测试、运行维护等方面。第二章航空航天结构设计智能化2.1结构设计智能优化方法计算机技术和人工智能技术的发展，航空航天结构设计领域逐渐引入智能化优化方法。智能优化方法主要包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、神经网络等，这些方法具有自适应、并行计算和全局搜索等优点，能够有效解决航空航天结构设计中的复杂优化问题。遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化方法，通过选择、交叉和变异等操作，不断迭代求解，使结构设计达到最优。遗传算法在航空航天结构设计中的应用，可以有效地提高结构的承载能力、减小重量、降低成本。蚁群算法是一种基于蚂蚁觅食行为的优化方法，通过信息素的作用，使蚂蚁在搜索过程中能够找到最优路径。在航空航天结构设计中，蚁群算法可以用于求解结构布局优化问题，实现结构轻量化。粒子群算法是一种基于群体行为的优化方法，通过粒子间的信息共享和局部搜索，实现全局最优解。在航空航天结构设计中，粒子群算法可以应用于材料选择、结构参数优化等方面。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有较强的学习能力和泛化能力。在航空航天结构设计中，神经网络可以用于预测结构功能、优化结构参数等。2.2结构设计参数化建模参数化建模是航空航天结构设计智能化的重要手段，它将结构设计中的参数进行抽象和建模，从而实现结构设计的自动化和智能化。参数化建模主要包括以下几个方面：（1）参数定义：对结构设计中的关键参数进行定义，包括尺寸、形状、材料等。（2）参数关联：建立参数之间的关联关系，实现参数的联动。（3）模型：根据参数化模型，自动结构设计的三维模型。（4）模型修改：通过修改参数，实现结构模型的快速调整。参数化建模在航空航天结构设计中的应用，可以提高设计效率，减少重复劳动，降低设计成本。2.3结构设计多目标优化航空航天结构设计涉及到多个功能指标，如重量、强度、刚度、稳定性等。多目标优化方法旨在同时考虑这些功能指标，寻求最优的设计方案。多目标优化方法主要包括以下几种：（1）加权法：将多个目标函数加权求和，转化为单一目标函数进行优化。（2）Pareto优化：在多目标优化中，寻找一组非劣解，使得各个目标函数在达到最优的同时其他目标函数的值也尽可能好。（3）约束法：将部分目标函数转化为约束条件，对剩余目标函数进行优化。（4）惩罚函数法：在目标函数中引入惩罚项，使优化过程中考虑多个目标。在航空航天结构设计中，多目标优化方法可以有效地提高结构功能，实现重量、强度、刚度等多方面的优化。通过智能化设计，可以大大缩短设计周期，提高设计质量。第三章航空航天动力学建模智能化3.1动力学建模方法航空航天动力学建模是研究航空航天器在外部环境作用下的运动规律和内部力学特性的重要手段。传统的动力学建模方法主要包括以下几种：（1）解析法：解析法是通过建立微分方程或积分方程来描述航空航天器的运动规律。该方法适用于简单系统的动力学建模，但对于复杂系统，解析法的求解过程往往非常复杂，甚至无法求解。（2）数值法：数值法是通过离散化方法将连续的动力学模型转化为离散的数值模型，然后通过计算机求解。常用的数值方法包括有限元法、有限体积法、差分法等。数值法适用于复杂系统的动力学建模，但计算量较大。（3）试验法：试验法是通过实际飞行试验或地面模拟试验获取航空航天器的动力学特性。该方法可以获得较为准确的数据，但成本较高，且受试验条件限制。3.2智能算法在动力学建模中的应用计算机技术的发展，智能算法在动力学建模中的应用逐渐受到关注。以下是一些常见的智能算法在动力学建模中的应用：（1）神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有较强的非线性拟合能力。在动力学建模中，神经网络可用于拟合复杂的非线性关系，提高模型的准确性。（2）遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，具有较强的全局搜索能力。在动力学建模中，遗传算法可用于优化模型参数，提高模型的精度。（3）粒子群优化算法：粒子群优化算法是一种基于群体行为的优化算法，具有收敛速度快、参数调整简单等特点。在动力学建模中，粒子群优化算法可用于优化模型参数，提高模型的计算效率。（4）支持向量机：支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，具有较强的分类和回归能力。在动力学建模中，支持向量机可用于预测航空航天器的运动状态，提高模型的预测精度。3.3动力学模型验证与优化动力学模型的验证与优化是保证模型准确性和可靠性的关键环节。以下是对动力学模型验证与优化的一些建议：（1）验证方法：动力学模型的验证可以通过对比实际飞行数据、模拟试验数据或理论分析结果进行。验证过程中，需要关注模型的准确性和鲁棒性，保证模型在不同条件下都能表现出良好的功能。（2）优化策略：动力学模型的优化可以从以下几个方面进行：（1）参数优化：通过调整模型参数，提高模型的准确性和计算效率。（2）结构优化：通过简化模型结构，降低计算量，提高模型的实用性。（3）算法优化：通过改进算法，提高模型的计算速度和精度。（4）模型融合：将不同类型的动力学模型进行融合，发挥各自优势，提高模型的综合功能。（5）模型修正：根据实际飞行数据或试验结果，对模型进行修正，使其更加符合实际情况。通过上述方法，可以不断提高动力学模型的准确性和可靠性，为航空航天器的研发与设计提供有力支持。第四章航空航天控制系统智能化4.1控制系统设计方法在航空航天领域，控制系统的设计是保证飞行器稳定、安全、高效运行的关键环节。智能化技术的发展，控制系统设计方法也在不断革新。现代控制系统设计方法强调模块化和层次化设计思想。通过对控制任务进行模块划分，实现控制系统的分层次、分模块设计，降低系统复杂性，提高系统可维护性和可扩展性。模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）在航空航天控制系统设计中得到了广泛应用。MPC方法通过建立飞行器动态模型，预测未来一段时间内飞行器的状态，并在此基础上优化控制策略，实现飞行器的最优控制。自适应控制、模糊控制、神经网络控制等先进控制方法在航空航天领域也得到了广泛应用。这些方法具有较好的鲁棒性和适应性，能够有效应对飞行器在复杂环境下的不确定性。4.2智能算法在控制系统中的应用智能算法在控制系统中的应用，为航空航天控制系统提供了新的思路和方法。遗传算法、粒子群优化算法等优化算法在控制系统参数优化中取得了显著效果。这些算法能够自动搜索控制系统参数的最优值，提高系统功能。深度学习算法在控制系统中的应用也取得了重要进展。例如，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像识别、目标跟踪等方面具有优势，可用于飞行器视觉导航；循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）在时间序列数据处理方面具有优势，可用于飞行器姿态估计。强化学习算法在控制系统中的应用也备受关注。强化学习算法通过智能体与环境的交互，不断优化控制策略，实现飞行器的自适应控制。4.3控制系统功能评估与优化控制系统功能评估与优化是保证航空航天控制系统可靠性和高效性的重要环节。控制系统功能评估方法包括稳定性分析、功能指标计算、仿真验证等。通过对控制系统进行功能评估，可以了解系统在不同工况下的功能表现，为优化提供依据。控制系统功能优化方法包括参数优化、结构优化、控制策略优化等。通过对控制系统进行功能优化，可以提高飞行器的控制功能，降低能耗，提高安全性。在实际应用中，控制系统功能优化需要综合考虑多种因素，如控制精度、响应速度、稳定性、能耗等。通过不断优化控制系统设计，提高智能算法的应用水平，可以为航空航天控制系统提供更加高效、可靠的控制方案。第五章航空航天材料与工艺智能化5.1材料选择与优化在航空航天领域，材料的选择与优化是智能化设计与制造的关键环节。为实现材料功能的最大化利用，我国航空航天行业引入了智能化材料选择与优化方法。该方法基于计算机模拟和算法，通过对大量材料数据的分析，为设计者提供最优材料选择方案。通过构建材料数据库，收集各类航空航天材料的基本功能参数，包括力学功能、物理功能、化学功能等。运用数据挖掘技术，对材料数据库进行深度分析，挖掘出材料功能与结构参数之间的内在联系。根据设计需求，运用遗传算法、神经网络等智能优化算法，为设计者推荐最优材料方案。5.2工艺参数优化工艺参数优化是提高航空航天产品制造质量、降低成本的重要手段。在智能化设计与制造过程中，工艺参数的优化同样。我国航空航天行业采用了以下几种方法进行工艺参数优化：（1）基于实验数据的工艺参数优化：通过收集大量实验数据，运用数据挖掘技术分析工艺参数与产品质量之间的关系，为工艺参数优化提供依据。（2）基于仿真模拟的工艺参数优化：通过仿真软件对工艺过程进行模拟，分析不同工艺参数对产品质量的影响，从而优化工艺参数。（3）基于遗传算法、神经网络等智能优化算法的工艺参数优化：运用智能优化算法，对工艺参数进行全局搜索，找到最优工艺参数组合。5.3智能制造工艺流程在航空航天行业智能化设计与制造中，智能制造工艺流程。以下为一种典型的智能制造工艺流程：（1）设计阶段：运用计算机辅助设计（CAD）技术，进行产品结构设计。同时运用计算机辅助工程（CAE）技术，对产品功能进行仿真分析。（2）工艺规划阶段：根据产品结构特点，运用计算机辅助工艺规划（CAPP）技术，制定工艺路线、工艺参数等。（3）制造阶段：运用计算机辅助制造（CAM）技术，控制数控机床等设备进行加工制造。（4）质量检测阶段：运用计算机辅助检测（C）技术，对产品进行质量检测，保证产品质量。（5）生产管理阶段：运用生产管理系统，实时监控生产过程，优化生产计划，提高生产效率。通过以上智能制造工艺流程，航空航天行业可实现高效、高质的制造目标，为我国航空航天事业的发展奠定坚实基础。第六章航空航天产品功能测试与评价智能化6.1功能测试方法航空航天行业智能化水平的不断提高，功能测试方法的智能化也成为了一个重要的发展方向。本节主要介绍航空航天产品功能测试的智能化方法。6.1.1基于数据驱动的测试方法数据驱动测试方法是通过收集和分析产品在运行过程中的数据，对产品功能进行评估。该方法具有实时性、准确性和高效性等特点。具体方法包括：（1）实时监测与诊断：通过传感器、数据采集器等设备实时获取产品运行数据，运用数据挖掘技术对数据进行处理，实现对产品功能的实时监测和故障诊断。（2）数据融合与建模：将不同来源、不同类型的数据进行融合，构建产品功能模型，为功能测试提供依据。6.1.2基于模型的测试方法基于模型的测试方法是通过构建产品功能模型，对产品在不同工况下的功能进行预测和评估。该方法具有预测性、全局性和通用性等特点。具体方法包括：（1）参数优化：通过优化模型参数，使模型能够更好地反映产品功能。（2）模型校验：通过实际运行数据对模型进行校验，提高模型的准确性。6.2智能评价方法智能评价方法是指运用人工智能技术对航空航天产品功能进行评价。本节主要介绍以下几种智能评价方法。6.2.1机器学习方法机器学习方法通过训练大量样本数据，使计算机具备自动学习和推理能力。在航空航天产品功能评价中，常用的机器学习方法有：（1）支持向量机（SVM）：用于分类和回归分析，具有较好的泛化能力。（2）神经网络（NN）：模拟人脑神经元结构，具有强大的学习和推理能力。6.2.2深度学习方法深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层次的神经网络模型，实现对复杂数据的处理和建模。在航空航天产品功能评价中，常用的深度学习方法有：（1）卷积神经网络（CNN）：适用于图像处理和识别领域，具有局部感知、参数共享和端到端学习等特点。（2）循环神经网络（RNN）：适用于序列数据处理，具有短期记忆和长期记忆能力。6.2.3优化算法优化算法是通过迭代求解目标函数的最优解，以实现对产品功能的优化。在航空航天产品功能评价中，常用的优化算法有：（1）遗传算法（GA）：模拟生物进化过程，具有全局搜索和并行计算能力。（2）粒子群算法（PSO）：模拟鸟群、鱼群等社会行为，具有收敛速度快、易于实现等特点。6.3功能测试与评价系统为了实现航空航天产品功能测试与评价的智能化，本节介绍一种功能测试与评价系统。6.3.1系统架构功能测试与评价系统主要包括以下几个模块：（1）数据采集模块：负责实时采集产品运行数据。（2）数据处理模块：对采集到的数据进行预处理、特征提取和融合。（3）模型构建模块：构建产品功能模型，用于预测和评估产品功能。（4）评价模块：运用智能评价方法对产品功能进行评价。（5）可视化模块：将评价结果以图形、表格等形式展示。6.3.2系统功能功能测试与评价系统具有以下功能：（1）实时监测：实时显示产品运行数据，便于工程师了解产品功能。（2）功能评估：对产品功能进行评估，为产品改进提供依据。（3）故障诊断：诊断产品故障，为维修提供参考。（4）优化建议：根据评价结果，给出产品功能优化建议。通过以上介绍，可以看出航空航天产品功能测试与评价智能化在提高产品功能、降低故障率、缩短研发周期等方面具有重要意义。在未来，人工智能技术的不断进步，航空航天产品功能测试与评价智能化将取得更加显著的成果。第七章航空航天产品故障诊断与预测智能化7.1故障诊断方法在航空航天产品中，故障诊断是保证飞行安全、提高设备可靠性的关键环节。以下为几种常见的故障诊断方法：（1）基于信号处理的故障诊断方法：通过分析航空航天产品运行过程中产生的信号，如振动、声音、温度等，提取故障特征，从而判断设备是否存在故障。（2）基于模型的故障诊断方法：建立航空航天产品的工作模型，通过模型与实际运行数据的对比，分析差异，确定故障原因。（3）基于知识的故障诊断方法：运用专家系统、神经网络、模糊逻辑等人工智能技术，对航空航天产品的历史数据和故障案例进行分析，提取故障诊断规则。（4）基于数据驱动的故障诊断方法：利用大数据技术，对航空航天产品的运行数据进行挖掘和分析，发觉故障特征，实现故障诊断。7.2故障预测方法故障预测是预防性维护的重要组成部分，以下为几种常见的故障预测方法：（1）基于时间序列分析的故障预测方法：通过分析航空航天产品运行数据的时间序列特征，预测未来可能出现的故障。（2）基于机器学习的故障预测方法：运用支持向量机、决策树、随机森林等机器学习算法，对航空航天产品历史数据进行训练，建立故障预测模型。（3）基于深度学习的故障预测方法：利用卷积神经网络、循环神经网络等深度学习技术，对航空航天产品运行数据进行特征提取和模型训练，实现故障预测。（4）基于健康管理系统的故障预测方法：结合航空航天产品的实时监控数据、历史数据和故障案例，通过健康管理系统的综合分析，预测设备未来可能出现的故障。7.3故障诊断与预测系统航空航天产品故障诊断与预测系统的构建，旨在提高设备的可靠性和安全性，以下为系统的主要组成部分：（1）数据采集与处理模块：负责收集航空航天产品运行过程中的各种数据，如振动、声音、温度等，并进行预处理，为后续分析提供可靠的数据基础。（2）故障诊断模块：运用多种故障诊断方法，对收集到的数据进行分析，判断设备是否存在故障。（3）故障预测模块：结合故障诊断结果和历史数据，运用故障预测方法，预测设备未来可能出现的故障。（4）决策支持模块：根据故障诊断与预测结果，为航空航天产品的维护和管理提供决策支持。（5）人机交互模块：提供友好的人机交互界面，便于操作人员了解设备状态，进行故障诊断与预测。通过以上模块的协同工作，航空航天产品故障诊断与预测系统能够实时监测设备状态，及时发觉并预警潜在故障，为飞行安全提供有力保障。第八章航空航天生产过程智能化8.1生产过程优化方法航空航天生产过程的优化方法主要依赖于先进的信息技术、自动化技术和人工智能技术。通过生产数据的实时采集与分析，可以找出生产过程中的瓶颈和低效率环节，从而制定针对性的优化策略。采用仿真技术可以在实际生产前模拟生产过程，预测可能出现的问题，进而优化生产流程。具体方法包括：生产流程再造、生产线平衡优化、生产路径优化、设备维护优化等。这些方法能够帮助企业提高生产效率，降低生产成本，提高产品质量。8.2生产调度与排程航空航天生产过程中，生产调度与排程是关键环节。合理的生产调度与排程能够保证生产过程的顺畅，提高生产效率。生产调度主要包括：任务分配、设备调度、人员调度等。通过智能化技术，可以实现对生产任务的自动分配，根据设备状态和人员技能自动调整生产计划，从而实现高效的生产调度。生产排程则是对生产过程中各个任务的执行顺序和时间的安排。智能化生产排程系统可以综合考虑生产任务、设备能力、人员技能等因素，最优的生产排程方案，提高生产效率。8.3智能制造执行系统智能制造执行系统（MES）是航空航天生产过程智能化的重要组成部分。它通过对生产过程进行实时监控、数据采集与分析，为生产管理提供决策支持。智能制造执行系统主要包括以下功能：（1）生产过程监控：实时监控生产线的运行状态，发觉异常情况并及时处理。（2）数据采集与分析：采集生产过程中的数据，进行实时分析，为生产调度与排程提供依据。（3）生产管理决策支持：根据生产数据和历史数据，为生产管理者提供决策支持，优化生产过程。（4）信息化集成：与企业的其他信息系统（如ERP、PDM等）进行集成，实现信息的无缝传递。（5）人工智能应用：利用人工智能技术，实现对生产过程的智能优化。通过智能制造执行系统的应用，航空航天企业可以实现生产过程的智能化管理，提高生产效率，降低生产成本，提升产品质量。第九章航空航天供应链智能化9.1供应链管理方法9.1.1引言航空航天行业的快速发展，供应链管理在保证生产效率、降低成本及提高产品质量方面发挥着关键作用。本节主要介绍航空航天供应链管理的方法，以实现供应链智能化。9.1.2传统供应链管理方法航空航天行业传统的供应链管理方法主要包括库存管理、采购管理、物流管理、质量管理等。这些方法在长期实践中逐渐形成了一套成熟的管理体系，但在面对日益复杂的航空航天市场环境时，仍存在一定的局限性。9.1.3智能供应链管理方法为适应航空航天行业的发展需求，智能化供应链管理方法应运而生。该方法主要包括以下几种：（1）大数据分析：通过收集和分析供应链中的海量数据，为企业提供决策支持，提高供应链管理的精准度。（2）人工智能：运用人工智能技术，如机器学习、深度学习等，对供应链中的各个环节进行智能优化。（3）物联网技术：利用物联网技术实现供应链各环节的实时监控，提高供应链的透明度和协同性。9.2供应链协同优化9.2.1引言供应链协同优化是航空航天供应链智能化的重要环节。本节主要探讨如何在供应链管理中实现协同优化。9.2.2供应链协同优化的内涵供应链协同优化是指通过整合企业内外部资源，实现供应链各环节的高效协同，从而提高整体供应链的运作效率。9.2.3供应链协同优化的方法为实现供应链协同优化，可采取以下方法：（1）构建供应链协同平台：通过搭建统一的供应链协同平台，实现供应链各环节的信息共享和协同作业。（2）制定协同策略：根据企业战略目标和市场需求，制定合理的协同策略，保证供应链各环节的高效运作。（3）优化供应链流程：对供应链流程进行梳理和优化，减少冗余环节，提高整体运作效率。9.3智能供应链系统9.3.1引言智能供应链系统是航空航天供应链智能化的关键载体。本节主要介绍智能供应链系统的构建及功能。9.3.2智能供应链系统的构建智能供应链系统的构建主要包括以下几个步骤：（1）数据采集：通过物联网、大数据等技术，实时采集供应