近年来,我国大力推动“绿色工厂”、“智能工厂”的试点示范,混凝土机械制造企业向绿色化、数字化、智能化的方向转型升级迫在眉睫。混凝土泵车在混凝土机械产品中占有重要地位,而焊接工艺是混凝土泵车制造过程中的典型加工工艺之一。然而,国内外现有文献在焊接工艺资源环境属性分析、建模等方面的研究还不够全面与深入,且混凝土机械制造企业对焊接工艺资源环境属性数据库系统的需求日益迫切。因此,本文面向混凝土泵车的焊接工艺,开展其资源环境属性分析建模及其应用的研究。首先,分析混凝土泵车焊接工艺的资源环境属性,建立其IPO(Input-Process-Output)模型与量化模型,从物料流、能量流、环境排放流三个层面构建其资源环境属性综合分析体系。其中,重点分析了混凝土泵车焊接工艺的多源能耗与多源碳排放特性,并建立了焊接工艺多源能耗与多源碳排放量化模型。然后,搭建混凝土泵车焊接工艺资源环境属性基础数据采集平台,开展焊接工艺实验,研究焊接工艺过程中的物料消耗、能耗、粉尘、噪声等资源环境属性基础数据采集的关键技术。针对混凝土泵车典型结构件的焊接工艺实验,结合本文建立的混凝土泵车资源环境属性分析体系及其量化模型,分别对混凝土泵车典型结构件焊接工艺的资源环境属性情况、多源能耗与多源碳排放情况进行分析。其中,对电焊机能耗模型进行了实验验证,其理论值与测试值吻合程度较高,相对误差在8%范围内。再者,建立了混凝土泵车焊接工艺资源环境属性的神经网络预测模型,其预测性能测试结果表明,该神经网络训练样本、验证样本、测试样本的预测值与其对应实验值的相关系数R分别为0.9992、0.9983、0.9981,均在0.9980以上,三类样本与实验值的总体相关系数R’高达0.9989。而且,神经网络预测值与实际值的对比验证结果表明,电焊机能耗、粉尘PM 2.5、PM 10及噪声的神经网络预测值与其实验测算/测试值相对误差率分别在4.2%、8.5%、4.0%及2.5%以内。最后,通过Visual Basic软件开发平台,研发了混凝土泵车焊接工艺资源环境属性数据库系统,通过了湖南省软件评测中心的软件鉴定测试,且在中联重科成功示范应用。