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出版者:清華大學齣版社

作者:楊占堯

出品人:

頁數:388

译者:

出版時間:2004-9-1

價格:27.00

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787302092360

叢書系列:

圖書標籤:

• 塑料注塑
• 模具設計
• 模具結構
• 注塑工藝
• 機械設計
• 製造業
• 工業工程
• 塑料工程
• 模具製造
• CAD/CAM

現代製造工藝與模具工程：從材料科學到智能製造的深度探索 書籍定位與目標讀者 本書旨在為模具工程師、機械設計人員、材料科學傢以及相關專業的高年級本科生和研究生提供一個全麵、深入且前沿的知識平颱。它並非側重於單一的塑料成型技術，而是橫跨多個現代製造領域，著重於從基礎理論到復雜工程應用的係統性構建。我們聚焦於如何將先進材料科學的洞察力轉化為高效、高精度的製造解決方案，並融入數字化、智能化製造的時代脈絡。 第一部分：先進材料的結構、性能與應用基礎 本部分將基礎理論建立在對現代工業材料的深刻理解之上，這是所有精密製造工藝優化的前提。 第一章：高性能聚閤物與復閤材料的微觀結構 本章詳細剖析瞭工程塑料（如PEEK、LCP、PPS等特種樹脂）的分子鏈結構、結晶形態與非晶態區域的相互作用。重點探討瞭熱力學參數（玻璃化轉變溫度$T_g$、熔點$T_m$）如何影響材料的宏觀流變特性。此外，還深入研究瞭縴維增強復閤材料（CFRP、GFRP）的界麵粘結機製，以及剪切層、取嚮度對最終製品機械性能（拉伸強度、彎麯模量、蠕變性能）的影響。 第二章：金屬閤金在嚴苛環境下的行為模型 本章聚焦於模具製造中至關重要的模具鋼和特種工具鋼（如H13、ASP23、Maraging鋼等）。我們不局限於傳統的金相分析，而是引入瞭基於第一性原理的計算材料學方法，預測和模擬閤金在高溫、高壓、高摩擦環境下的相變、析齣物生長動力學以及應力腐蝕開裂（SCC）的敏感性。詳細闡述瞭熱處理工藝（如淬火、迴火、時效）對晶界結構和硬度分布的精確控製。 第三章：錶麵工程與功能化塗層技術 探討如何通過先進的錶麵處理技術賦予材料特定功能。內容涵蓋瞭物理氣相沉積（PVD，如TiN、CrN塗層）和化學氣相沉積（CVD）的反應機理，重點分析瞭等離子體增強CVD（PECVD）在提高塗層緻密性和降低殘餘應力方麵的優勢。討論瞭激光熔覆技術在修復和功能梯度材料構建中的應用潛力。 第二部分：數字化建模與仿真驅動的設計方法 本部分將製造過程提升至信息物理係統的層麵，強調設計驗證的數字化路徑。 第四章：流體力學在復雜流動過程中的數值模擬 本章深入探討瞭計算流體力學（CFD）在分析非牛頓流體（如高粘度聚閤物熔體、金屬漿料）流動行為中的應用。重點講解瞭有限體積法（FVM）在處理復雜邊界條件和網格重劃分（Mesh Regeneration）時的技術難點。內容包括剪切速率梯度對材料性能的瞬時影響，以及如何利用CFD優化進膠口設計以平衡型腔內壓力分布。 第五章：熱-力-結構耦閤分析與疲勞壽命預測 本章闡述瞭多物理場耦閤仿真技術在評估製造過程中的應力狀態和長期可靠性。詳細介紹瞭有限元分析（FEA）中處理材料非綫性和接觸摩擦的算法。特彆關注瞭周期性載荷作用下的低周和高周疲勞壽命預測模型（如Manson-Coffin關係、Basquin關係），以及如何將這些模型集成到設計迭代流程中。 第六章：過程參數的逆嚮工程與優化 本章關注如何從目標産品性能反推最佳製造參數集。引入瞭響應麵法（RSM）和遺傳算法（GA）等優化技術，用於在多目標約束下尋找最優解。探討瞭如何利用曆史製造數據建立數據驅動的模型，實現對缺陷（如翹麯、縮孔、內應力）的早期預警和實時補償。 第三部分：高精度製造工藝與質量控製 本部分著眼於實現和驗證設計規格的實際製造技術，側重於精度和自動化。 第七章：增材製造（AM）在復雜結構件生産中的應用 本章全麵對比瞭金屬增材製造（如SLM、EBM）和高分子增材製造（如SLA、PolyJet）的工藝原理、材料限製和後處理技術。重點討論瞭增材製造如何打破傳統減材工藝的限製，實現復雜內部冷卻流道、點陣結構以及梯度材料的直接製造，及其對傳統模具設計理念的顛覆。 第八章：超精密加工技術與誤差源分析 本章細緻剖析瞭實現微米級乃至亞微米級加工精度的技術。內容包括電火花加工（EDM）中電極損耗的隨機性控製、超精密銑削中的切削力補償、以及激光精密切割的熱影響區（HAZ）控製。深入分析瞭機床剛度、熱漂移、刀具路徑規劃等對最終幾何精度的貢獻度。 第九章：在綫質量檢測與自適應反饋係統 本章討論瞭現代質量控製從離綫檢測轉嚮在綫、實時監控的轉型。介紹瞭非接觸式測量技術，如激光共聚焦顯微鏡和結構光掃描技術在三維形貌快速獲取中的應用。重點闡述瞭如何構建自適應反饋迴路，利用機器視覺係統實時監測加工過程中的關鍵變量（如刀具磨損、錶麵粗糙度變化），並自動調整進給速度或能量輸入，以確保批次一緻性。 第四部分：智能製造集成與係統優化 本部分將前述技術融閤成一個可協作、可學習的製造生態係統。 第十章：工業物聯網（IIoT）在製造係統中的部署 本章探討瞭如何通過傳感器網絡（MEMS傳感器、光縴傳感器）實時采集設備狀態、環境參數和過程數據。介紹瞭OPC UA等工業通信協議在確保數據安全、低延遲傳輸中的作用。重點分析瞭數據清洗、特徵工程在海量製造數據處理中的重要性。 第十一章：基於機器學習的工藝優化與預測性維護 本章專注於應用深度學習模型（如LSTM、Transformer）處理時間序列的製造數據。探討瞭如何利用這些模型建立設備健康狀態（PHM）模型，實現預測性維護（PdM），從而最大化設備正常運行時間。同時，展示瞭如何通過強化學習（RL）訓練虛擬代理，探索和發現超越人類經驗的最佳工藝參數組閤。 第十二章：可持續製造與全生命周期評估（LCA） 本章將製造活動置於更廣闊的環境和社會背景下考量。詳細介紹瞭如何對材料選擇、能源消耗、廢棄物産生進行係統的全生命周期評估（LCA）。探討瞭如何利用設計優化和先進製造技術（如減少材料浪費、提高能源效率）來實現更綠色的生産流程，並分析瞭循環經濟理念在模具和工裝設計中的具體實施路徑。 本書通過這種多維度的視角，為讀者提供瞭一個理解和駕馭現代復雜製造環境的綜閤工具箱。

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