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出版者:中國水利水電齣版社

作者:鬍煥成

出品人:

頁數:336

译者:

出版時間:2004-8-1

價格:32.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787508422930

叢書系列:

圖書標籤:

• Pro/ENGINEER
• 機械設計
• CAD
• 工程圖
• 三維建模
• 軟件教程
• ProE
• 實用教程
• 工業設計
• 計算機輔助設計

機械設計與製造領域的前沿探索：一本聚焦增材製造與智能製造的深度指南 書名： 增材製造工藝與智能係統集成：麵嚮高端裝備的創新實踐 內容概要： 本書旨在為機械工程、材料科學及自動化控製領域的專業人士、高級工程師和研究人員提供一套全麵、深入且極具實戰價值的知識體係，聚焦於當前製造業轉型升級的核心驅動力——增材製造（Additive Manufacturing, AM）技術與智能製造係統的深度融閤。全書內容圍繞如何利用前沿的增材製造技術，結閤先進的傳感、數據分析和機器人技術，構建高效、柔性、定製化的未來工廠展開論述，旨在指導讀者掌握從材料科學基礎到復雜係統集成的全流程創新路徑。 第一部分：增材製造的核心科學與工藝優化 第一章：增材製造的材料科學基礎與選型策略 本章詳細剖析瞭當前主流增材製造技術（如SLM、EBM、DED、SLA/DLP）所依賴的關鍵金屬、高分子和陶瓷材料的微觀結構、性能特點及失效機製。重點探討瞭新型功能梯度材料在增材製造中的設計與製備挑戰，包括應力鬆弛、殘餘應力控製和晶粒尺寸的精確調控。內容深入到材料的預處理、成型過程中的熱力學行為模擬，以及後處理過程（如熱等靜壓HIP、熱處理）對最終部件機械性能、疲勞壽命和錶麵完整性的影響機製。特彆引入瞭針對航空航天、生物醫療領域對高比強、耐高溫、耐腐蝕材料的定製化需求，闡述瞭如何通過工藝參數的精細化控製，實現材料性能的最優化釋放。 第二章：麵嚮增材製造的設計（DfAM）原則與拓撲優化 本章超越傳統減材製造的思維定式，係統介紹瞭DfAM的核心理念。詳細闡述瞭如何利用點陣結構、點雲重構技術進行輕量化設計。內容涵蓋瞭先進的拓撲優化算法（如應力約束優化、多物理場耦閤優化）在增材製造中的應用，包括如何將優化結果無縫轉化為可打印的STL或AMF文件。此外，本章強調瞭結構設計與製造過程的閉環反饋，分析瞭在多孔結構、復雜麯麵、薄壁結構設計中必須考慮的支撐結構設計、方嚮選擇對錶麵質量和內部缺陷的影響，並提供瞭優化設計流程的案例研究。 第三章：增材製造過程的實時監控與質量控製 本章聚焦於保障高端增材製造過程穩定性和産品質量的關鍵技術。深入探討瞭基於機器視覺、紅外熱成像和光譜分析的在綫過程監測係統。內容包括缺陷的實時識彆算法（如裂紋、未熔閤、氣孔），以及如何利用反饋迴路對激光功率、掃描速度等關鍵工藝參數進行動態補償，實現“自適應製造”。本章還詳細介紹瞭增材製造部件的無損檢測（NDT）方法，如高分辨率CT掃描、超聲波檢測，並建立瞭從“在綫監測數據”到“最終産品質量評估”的數據驅動模型，為建立可溯源的質量保證體係奠定基礎。 第二部分：智能製造集成與係統解決方案 第四章：工業物聯網（IIoT）在AM車間中的部署 本章探討瞭如何將增材製造設備、傳感器網絡、數據存儲與分析平颱集成到統一的工業物聯網架構中。內容涵蓋瞭OPC UA、MQTT等通信協議在AM設備數據采集中的應用，以及邊緣計算在處理高頻、大容量過程數據中的作用。重點分析瞭如何構建數字孿生（Digital Twin）模型，用於模擬和預測整個製造批次的性能錶現，從而實現對生産進度的精確調度和資源的最優分配。 第五章：數據驅動的生産調度與供應鏈優化 在柔性製造環境下，訂單管理和生産調度麵臨巨大挑戰。本章引入瞭高級分析技術，如機器學習和強化學習算法，用於優化多批次、小批量、高定製化的AM生産調度問題。內容包括如何通過曆史生産數據預測設備的維護需求（預測性維護），減少非計劃停機時間；以及如何利用區塊鏈技術確保設計文件、材料批次和製造記錄的防篡改性與可信賴性，構建麵嚮全球協作的智能供應鏈。 第六章：人機協作與自動化後處理工作站設計 後處理環節通常是AM流程中勞動強度高、標準化難的問題所在。本章詳細介紹瞭機器人技術在增材製造後處理中的應用，包括自動化去除支撐結構、錶麵精加工（拋光、噴砂）和零部件清洗的集成方案。重點分析瞭人機協作（Cobot）在復雜裝配和質量檢驗環節中的應用場景，強調瞭如何設計安全、高效的人機交互界麵，使操作人員能夠專注於高價值的決策和復雜任務，而不是重復性的體力勞動。 第七章：麵嚮特定行業的智能製造係統集成案例 本章通過深入的案例研究，展示瞭如何將前述技術綜閤應用於高要求行業。案例涵蓋瞭航空發動機葉片（涉及超高溫閤金和復雜冷卻結構）、定製化植入物（涉及生物相容性材料和高精度掃描數據）以及大型結構件的現場快速製造。每個案例都將詳細剖析從需求分析、材料選擇、DfAM、智能製造係統搭建到最終産品驗證的全過程，突齣體現瞭智能集成帶來的效率提升、成本降低和性能飛躍。 總結與展望： 本書最後展望瞭量子計算、先進AI模型對未來增材製造與智能係統集成的潛在顛覆性影響，鼓勵讀者在掌握現有技術體係的同時，保持對跨學科交叉研究的敏銳洞察力，成為推動下一代高端製造業變革的核心力量。 目標讀者： 高級工程師、技術總監、研發科學傢、研究生及從事高端裝備製造、材料工程、自動化控製等相關領域的專業人士。

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