矿井环境监测与仪表 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国矿业大学出版社

作者:

出品人:

页数:149

译者:

出版时间:1991-08

价格:2.75

装帧:平装

isbn号码:9787810210362

丛书系列:

图书标签:

• 矿井监测
• 矿井环境
• 安全生产
• 仪表技术
• 气体检测
• 通风系统
• 粉尘监测
• 瓦斯监测
• 煤矿安全
• 环境工程

聚焦于未来交通的革新：智能网联汽车与能源转型 图书名称：智能网联汽车与能源转型：重塑未来出行生态 图书简介 本书深入剖析了当前全球汽车工业正经历的深刻变革，聚焦于两大核心驱动力：智能网联技术（Intelligent and Connected Vehicles, ICV）的飞速发展与全球能源结构向可持续性转型的迫切需求。本书旨在为行业研究者、工程师、政策制定者以及对未来出行方式抱有浓厚兴趣的读者，提供一个全面、系统且极具前瞻性的知识框架。 第一部分：智能网联汽车的技术基石与发展脉络 本部分首先奠定了智能网联汽车的基础理论和技术架构。我们详细阐述了自动驾驶技术从感知、决策到执行的全栈式解决方案。在感知层面，重点探讨了激光雷达（LiDAR）、高清摄像头、毫米波雷达以及超声波传感器在融合感知系统中的协同作用与各自的局限性。我们分析了深度学习和神经网络在目标识别、环境建模以及轨迹预测中的前沿应用，并对比了不同自动驾驶等级（L1至L5）的技术实现难度与商业化路径。 在车联网（V2X）通信技术方面，本书详尽对比了C-V2X（基于蜂窝网络的车联网）和DSRC（专用短程通信）的优劣，并重点介绍了5G和未来6G技术对提升通信低延迟、高可靠性及海量连接能力的关键作用。我们探讨了V2X在提升交通效率、减少拥堵和增强行车安全方面的实际应用场景，包括协同式自适应巡航（C-ACC）、交叉路口碰撞预警以及远程信息处理服务（Telematics）。 此外，系统的车载计算平台与域控制器架构的演进是本部分的另一核心内容。我们剖析了从分布式电子控制单元（ECU）向中央计算平台转型的必要性，讨论了高性能SoC（系统级芯片）在处理复杂算法和保障实时运算中的角色，以及软件定义汽车（SDV）的软件定义能力对整车功能升级的影响。安全与隐私保护作为智能网联系统的生命线，在本书中占据了重要篇幅，详细分析了网络攻击向量（如CAN总线注入、OTA漏洞）及相应的安全防御机制，包括功能安全（ISO 26262）和信息安全（ISO/SAE 21434）标准。 第二部分：能源转型驱动下的电动化浪潮 本部分将焦点转向了驱动汽车产业革命的另一强大动力——能源转型。我们全面考察了动力电池技术的现状与未来发展方向。详细分析了锂离子电池（NMC、LFP）的能量密度、循环寿命、安全特性及其成本结构。书中对固态电池、半固态电池以及钠离子电池等下一代储能技术进行了前瞻性评估，探讨了它们在解决现有电池瓶颈问题上的潜力与面临的工程挑战。 电驱动系统（E-Drive）的设计优化是本节的另一关键。我们深入探讨了永磁同步电机（PMSM）和感应异步电机（IM）在不同工况下的效率表现，分析了集成化电驱动桥（e-Axle）的优势，以及碳化硅（SiC）等第三代半导体材料在逆变器中的应用如何显著提升系统效率和功率密度。 能源转型的范畴不仅限于车辆本身，还延伸至能源基础设施。本书详细研究了电动汽车充电网络的规划与运营策略，包括直流快充、无线充电技术（WPT）的商业化部署挑战。同时，我们系统阐述了V2G（Vehicle-to-Grid）和V2H（Vehicle-to-Home）技术如何使电动汽车成为分布式能源系统（DERs）的有效组成部分，讨论了双向充电技术在电网平衡和可再生能源消纳中的战略价值。 第三部分：智能与能源的深度融合——重塑出行生态 本书的最后一部分，探讨了智能网联技术与电动化如何相互促进，共同构建未来的出行生态系统。 我们分析了自动驾驶与电动化平台在设计上的协同效应：电动平台为冗余电源和线控转向/制动提供了更灵活的架构支持，而自动驾驶技术则为共享出行服务（MaaS）提供了规模化运营的基础。重点分析了自动驾驶出租车队（Robotaxi）的商业模式、运营效率以及对城市交通流的潜在影响。 在数据驱动的运营与维护方面，本书讨论了如何利用海量车辆数据（包括电池健康状态、自动驾驶传感器数据）进行预测性维护、优化车队管理和提升用户体验。同时，面对日益复杂的系统集成，我们探讨了数字孪生（Digital Twin）技术在模拟、测试和验证复杂的智能电动汽车系统中的关键作用。 最后，本书还从政策、法规与伦理的宏观层面进行了审视。分析了全球主要经济体在自动驾驶测试、数据合规、以及新能源汽车产业补贴政策上的异同，并探讨了人工智能决策在安全关键场景下引发的伦理困境与社会接受度问题。 总结而言，《智能网联汽车与能源转型：重塑未来出行生态》不仅是一部技术手册，更是一份对未来十年交通行业发展蓝图的深度解读。它系统整合了跨学科的知识，旨在揭示技术创新如何驱动一场涉及出行、能源和城市规划的全面革命。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度远超我的预期，它没有回避那些技术难点，反而迎难而上，将那些晦涩难懂的信号处理和数据融合算法讲解得层次分明。我尤其欣赏作者对于“实时性”和“可靠性”这对矛盾体的探讨。在实际的工业环境中，尤其是在动态变化的矿井条件下，如何确保数据采集的准确性和传输的及时性，是一个永恒的挑战。书中对基于物联网（IoT）的分布式监测网络的构建思路，以及如何利用边缘计算来预处理海量数据，减轻中心服务器的负担，这些前沿技术的结合应用，给我带来了很大的启发。作者的论述逻辑性极强，从基础的电气特性到复杂的网络拓扑设计，层层递进，让人能够构建起一个完整的技术框架。读完后，我感觉自己对现代工业自动化监控系统的认知水平又上了一个台阶，这绝对是值得反复研读的深度著作。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我更看重的是这本书在案例分析上的丰富程度。理论知识再扎实，如果脱离了实际场景，那也只是纸上谈兵。这本书在这方面做得非常出色，它收录了多个不同类型矿井（例如，高瓦斯矿井与水患矿井）的典型监测需求和解决方案。通过对这些具体场景的剖析，我看到了理论是如何转化为工程实践的。比如，在处理粉尘浓度监测时，书中详细对比了光学散射法和β射线吸收法的优缺点，并结合不同的风速条件给出了最佳的采样点位建议。这种“问题导向”的写作风格，极大地提高了阅读的代入感。对于我们这些一线工程师来说，最需要的就是这种能够直接解决实际问题的知识。它不像某些书籍那样高高在上，而是非常接地气，每一个章节的结尾都有一些“实践建议”或“注意事项”，非常实用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常独特，它没有采用那种板着脸的学术腔调，而是带有一种资深工程师与后辈交流时的那种亲切和幽默感。阅读起来非常轻松，但绝不意味着内容肤浅。作者似乎非常擅长用形象的比喻来解释复杂的物理现象，比如描述压力传感器响应滞后的那一小节，用“慢半拍的听众”来类比，一下子就让人心领神会，瞬间记住了关键点。这种富有温度的文字，使得长时间的阅读也不会产生疲劳感。而且，作者在引用标准和规范时，总能给出自己的独到见解，而不是简单地照搬条文。这种既尊重规范又鼓励创新的态度，让我对这本书产生了强烈的认同感。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在耳边细细道来，让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让我眼前一亮，封面那种深沉的蓝色调，配上一些简洁的线条图，立刻就营造出一种专业、严谨的氛围。我原本以为这会是一本枯燥的教科书，但翻开后发现，它的排版布局非常考究，章节之间的过渡自然流畅，大量的图表和流程图的运用，让复杂的概念变得可视化。尤其是关于传感器原理的那几章，作者没有仅仅停留在理论层面，而是深入到实际应用中，比如不同湿度、温度环境下传感器的漂移问题，以及如何通过软件算法进行实时校准，这些细节的处理非常到位。阅读起来，我感觉自己仿佛置身于一个现代化的监测控制室，每一个参数的变动都清晰可见。作者在行文中展现出的那种对工程细节的执着，让人非常信服。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一份实战指南，对于想深入了解底层技术实现的人来说，绝对是宝典级别的存在。

评分☆☆☆☆☆

从信息量的广度和时效性来看，这本书无疑是走在行业前沿的。它对新兴技术的接纳程度令人赞叹，比如关于无线传感器网络（WSN）在恶劣环境下的能耗优化策略，以及如何利用机器学习算法对长期监测数据进行趋势预测和异常早期识别，这些内容在其他同类书籍中是很少见到的。更让我惊喜的是，书中对于数据安全和隐私保护的讨论也占据了一定的篇幅。在工业互联网大背景下，如何保证敏感的生产数据不被窃取或篡改，是一个日益重要的话题。作者没有回避这些“软性”问题，而是将其纳入了系统设计的范畴进行讨论，体现了作者极高的系统化思维。总体而言，这是一部集理论深度、实践广度与前沿视野于一体的优秀著作，它的价值远远超出了它的定价。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆