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出版者:中国水利水电出版社

作者:胡焕成

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:32.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508422930

丛书系列:

图书标签:

• Pro/ENGINEER
• 机械设计
• CAD
• 工程图
• 三维建模
• 软件教程
• ProE
• 实用教程
• 工业设计
• 计算机辅助设计

机械设计与制造领域的前沿探索：一本聚焦增材制造与智能制造的深度指南 书名： 增材制造工艺与智能系统集成：面向高端装备的创新实践 内容概要： 本书旨在为机械工程、材料科学及自动化控制领域的专业人士、高级工程师和研究人员提供一套全面、深入且极具实战价值的知识体系，聚焦于当前制造业转型升级的核心驱动力——增材制造（Additive Manufacturing, AM）技术与智能制造系统的深度融合。全书内容围绕如何利用前沿的增材制造技术，结合先进的传感、数据分析和机器人技术，构建高效、柔性、定制化的未来工厂展开论述，旨在指导读者掌握从材料科学基础到复杂系统集成的全流程创新路径。 第一部分：增材制造的核心科学与工艺优化 第一章：增材制造的材料科学基础与选型策略 本章详细剖析了当前主流增材制造技术（如SLM、EBM、DED、SLA/DLP）所依赖的关键金属、高分子和陶瓷材料的微观结构、性能特点及失效机制。重点探讨了新型功能梯度材料在增材制造中的设计与制备挑战，包括应力松弛、残余应力控制和晶粒尺寸的精确调控。内容深入到材料的预处理、成型过程中的热力学行为模拟，以及后处理过程（如热等静压HIP、热处理）对最终部件机械性能、疲劳寿命和表面完整性的影响机制。特别引入了针对航空航天、生物医疗领域对高比强、耐高温、耐腐蚀材料的定制化需求，阐述了如何通过工艺参数的精细化控制，实现材料性能的最优化释放。 第二章：面向增材制造的设计（DfAM）原则与拓扑优化 本章超越传统减材制造的思维定式，系统介绍了DfAM的核心理念。详细阐述了如何利用点阵结构、点云重构技术进行轻量化设计。内容涵盖了先进的拓扑优化算法（如应力约束优化、多物理场耦合优化）在增材制造中的应用，包括如何将优化结果无缝转化为可打印的STL或AMF文件。此外，本章强调了结构设计与制造过程的闭环反馈，分析了在多孔结构、复杂曲面、薄壁结构设计中必须考虑的支撑结构设计、方向选择对表面质量和内部缺陷的影响，并提供了优化设计流程的案例研究。 第三章：增材制造过程的实时监控与质量控制 本章聚焦于保障高端增材制造过程稳定性和产品质量的关键技术。深入探讨了基于机器视觉、红外热成像和光谱分析的在线过程监测系统。内容包括缺陷的实时识别算法（如裂纹、未熔合、气孔），以及如何利用反馈回路对激光功率、扫描速度等关键工艺参数进行动态补偿，实现“自适应制造”。本章还详细介绍了增材制造部件的无损检测（NDT）方法，如高分辨率CT扫描、超声波检测，并建立了从“在线监测数据”到“最终产品质量评估”的数据驱动模型，为建立可溯源的质量保证体系奠定基础。 第二部分：智能制造集成与系统解决方案 第四章：工业物联网（IIoT）在AM车间中的部署 本章探讨了如何将增材制造设备、传感器网络、数据存储与分析平台集成到统一的工业物联网架构中。内容涵盖了OPC UA、MQTT等通信协议在AM设备数据采集中的应用，以及边缘计算在处理高频、大容量过程数据中的作用。重点分析了如何构建数字孪生（Digital Twin）模型，用于模拟和预测整个制造批次的性能表现，从而实现对生产进度的精确调度和资源的最优分配。 第五章：数据驱动的生产调度与供应链优化 在柔性制造环境下，订单管理和生产调度面临巨大挑战。本章引入了高级分析技术，如机器学习和强化学习算法，用于优化多批次、小批量、高定制化的AM生产调度问题。内容包括如何通过历史生产数据预测设备的维护需求（预测性维护），减少非计划停机时间；以及如何利用区块链技术确保设计文件、材料批次和制造记录的防篡改性与可信赖性，构建面向全球协作的智能供应链。 第六章：人机协作与自动化后处理工作站设计 后处理环节通常是AM流程中劳动强度高、标准化难的问题所在。本章详细介绍了机器人技术在增材制造后处理中的应用，包括自动化去除支撑结构、表面精加工（抛光、喷砂）和零部件清洗的集成方案。重点分析了人机协作（Cobot）在复杂装配和质量检验环节中的应用场景，强调了如何设计安全、高效的人机交互界面，使操作人员能够专注于高价值的决策和复杂任务，而不是重复性的体力劳动。 第七章：面向特定行业的智能制造系统集成案例 本章通过深入的案例研究，展示了如何将前述技术综合应用于高要求行业。案例涵盖了航空发动机叶片（涉及超高温合金和复杂冷却结构）、定制化植入物（涉及生物相容性材料和高精度扫描数据）以及大型结构件的现场快速制造。每个案例都将详细剖析从需求分析、材料选择、DfAM、智能制造系统搭建到最终产品验证的全过程，突出体现了智能集成带来的效率提升、成本降低和性能飞跃。 总结与展望： 本书最后展望了量子计算、先进AI模型对未来增材制造与智能系统集成的潜在颠覆性影响，鼓励读者在掌握现有技术体系的同时，保持对跨学科交叉研究的敏锐洞察力，成为推动下一代高端制造业变革的核心力量。 目标读者： 高级工程师、技术总监、研发科学家、研究生及从事高端装备制造、材料工程、自动化控制等相关领域的专业人士。

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