CAD/CAM系统的可视化集成化智能化网络化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:233

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出版时间:1996-5

价格:21.00元

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isbn号码:9787561208410

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• CAD/CAM
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• 工业设计
• 制造系统
• 数字化制造
• 计算机辅助设计
• 计算机辅助制造

《面向工业4.0的智能制造系统集成与优化》 内容提要 本书系统性地探讨了面向工业4.0时代背景下，智能制造系统（Smart Manufacturing Systems）的理论基础、关键技术、集成方法与优化策略。全书聚焦于如何构建一个高内聚、低耦合、柔性化、自适应的制造生态系统，以应对当前全球制造业面临的快速变化、个性化定制和资源效率最大化的挑战。 本书首先界定了智能制造的核心概念，包括信息物理系统（CPS）、工业物联网（IIoT）、边缘计算、云计算在制造环境中的应用架构。详细阐述了数据驱动的决策模型，从海量制造数据的采集、清洗、存储到实时分析与可视化，构建起贯穿产品生命周期（PLM）和生产全过程的数据闭环。 在系统集成层面，本书深入分析了不同制造层级（从车间控制到企业资源规划）之间的数据语义互操作性难题，并提出了基于开放标准和中间件的集成框架。重点阐述了数字孪生（Digital Twin）技术在虚拟调试、过程模拟、预测性维护和远程优化中的实践路径，强调了如何通过高保真度的虚拟模型实现物理实体与数字世界的实时同步与反馈控制。 本书的另一核心板块是关于制造流程的智能化优化。涵盖了先进的优化算法，如基于强化学习（Reinforcement Learning）的生产调度优化、基于元启发式算法的资源分配，以及结合大数据分析的质量预测与过程控制（APC）。特别关注了柔性制造系统（FMS）和分布式制造网络中的动态重构与自组织能力构建。 此外，本书对智能制造中的网络安全、信息可靠性与系统韧性进行了专门讨论，提出了多层次、多维度的安全防护体系构建原则。最后，通过多个行业案例分析，展示了如何将理论知识转化为可落地的智能工厂解决方案，包括智能供应链协同、人机协作（Cobots）的场景设计与安全规范，以及面向生命周期可持续性的绿色制造策略。 本书旨在为从事先进制造技术研究的科研人员、希望进行数字化转型的企业工程师、生产管理人员以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一本全面、深入且具有前瞻性的参考读物。 --- 第一章：智能制造的时代背景与理论基石 1.1 工业革命的演进与工业4.0的内涵界定 1.1.1 从自动化到互联化：关键技术范式转移 1.1.2 智能制造的战略意义与经济驱动力 1.2 智能制造的技术框架与层次结构 1.2.1 信息物理系统（CPS）的结构与功能解耦 1.2.2 工业物联网（IIoT）的连接模式与协议栈分析（MQTT, OPC UA） 1.2.3 边缘智能与云计算的协同计算范式 1.3 制造系统集成化的理论基础 1.3.1 系统工程方法论在复杂制造系统中的应用 1.3.2 面向服务的架构（SOA）与微服务在制造执行系统（MES）中的演进 1.3.3 制造知识图谱的构建与语义互操作性挑战 第二章：海量制造数据的采集、处理与智能分析 2.1 工业数据采集层的技术选型与挑战 2.1.1 传感器技术进步与非接触式测量方法 2.1.2 异构设备的数据标准化与实时同步机制 2.1.3 时序数据库与流式数据处理技术 2.2 数据清洗、融合与特征工程 2.2.1 噪声数据识别与异常值处理的统计方法 2.2.2 多源异构数据的时空对齐与融合算法 2.2.3 针对特定制造任务（如故障诊断）的特征提取 2.3 制造大数据的深度学习与预测模型 2.3.1 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）在过程建模中的应用 2.3.2 基于卷积神经网络（CNN）的缺陷检测与图像识别 2.3.3 可解释性人工智能（XAI）在制造决策中的重要性 第三章：数字孪生：虚拟与物理世界的映射与交互 3.1 数字孪生的核心要素与技术架构 3.1.1 孪生体的构成：模型层、数据层与服务层 3.1.2 物理实体建模的精度要求与多尺度建模技术 3.1.3 实时反馈与数据驱动的孪生体更新机制 3.2 数字孪生在生产过程中的应用案例 3.2.1 虚拟调试（Virtual Commissioning）与工艺验证 3.2.2 生产线动态调度与“What-If”场景分析 3.2.3 基于孪生的设备健康管理（PHM）与预测性维护策略 3.3 跨生命周期数字主线的构建 3.3.1 从产品设计到报废回收的全流程数字映射 3.3.2 PLM系统与数字孪生的集成框架 第四章：智能化生产调度与柔性制造系统优化 4.1 传统调度方法的局限性与智能调度的需求 4.1.1 柔性作业车间（FJS）调度问题的复杂性分析 4.1.2 实时约束处理与优先级规则的动态调整 4.2 基于强化学习的动态优化算法 4.2.1 马尔可夫决策过程（MDP）在调度中的建模 4.2.2 深度Q网络（DQN）在资源分配中的应用探索 4.2.3 多智能体系统（Multi-Agent Systems）在分布式制造中的协作调度 4.3 制造网络与供应链的协同优化 4.3.1 需求拉动型生产系统的响应机制 4.3.2 基于区块链技术的供应链透明度与追溯系统设计 4.3.3 跨企业间的生产计划协同模型 第五章：先进控制技术与人机协作 5.1 基于模型的先进过程控制（APC） 5.1.1 模型预测控制（MPC）在复杂反馈回路中的应用 5.1.2 智能控制器设计中的自整定与鲁棒性分析 5.2 机器人与自动化系统的智能化升级 5.2.1 视觉伺服与高精度装配任务的实现 5.2.2 协作机器人（Cobots）的安全空间规划与任务分配 5.3 人机交互与增强现实（AR）技术在操作支持中的应用 5.3.1 维修、装配及培训过程中的AR界面设计原则 5.3.2 基于眼动追踪与自然语言处理的工位辅助系统 第六章：智能制造的信息安全与系统韧性 6.1 工业控制系统（ICS）的安全威胁与风险评估 6.1.1 传统IT安全范式在OT环境下的失效分析 6.1.2 针对CPS和IIoT节点的漏洞识别与防御 6.2 网络安全防御体系的构建 6.2.1 纵深防御策略在智能工厂中的实施路径 6.2.2 工业入侵检测系统（IDS）的部署与行为基线建立 6.2.3 安全协议与加密技术在数据传输中的应用 6.3 制造系统的韧性与快速恢复机制 6.3.1 系统故障模式与影响分析（FMEA）的扩展应用 6.3.2 容错设计与系统自愈合能力构建 6.3.3 灾难恢复计划（DRP）与业务连续性管理（BCM） 第七章：智能工厂的实施路径与案例分析 7.1 智能工厂的成熟度评估模型 7.1.1 从自动化工厂到智能工厂的阶段性发展指标 7.1.2 投资回报率（ROI）评估与技术路线图规划 7.2 汽车零部件制造的智能化转型案例 7.2.1 焊接机器人集群的动态调度与质量在线反馈 7.2.2 二维码/RFID与MES/ERP的深度集成实践 7.3 离散高端装备制造的数字化车间建设 7.3.1 复杂装配流程的AR辅助与质量追溯 7.3.2 能源消耗的实时监控与优化策略 7.4 结论：面向未来制造的挑战与展望 7.4.1 标准化、人才与伦理层面的前瞻性思考 7.4.2 跨行业融合（如生物制造、新材料）带来的新机遇

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这部著作的结构设计非常巧妙，它不像传统的教科书那样刻板地按章节划分，而更像是一次循序渐进的“项目导入”。开篇便引出了当前工业界面临的核心痛点，随后迅速切入技术解决方案的构建过程。书中对“集成化”的理解也远超出了简单的软件对接，它探讨的是知识、流程和人员之间的深层次融合。我特别注意到作者在讨论不同企业间数据互操作性时所展现出的前瞻性，他预见到未来供应链将是高度数字化的生态系统，并为此提出了跨企业数据交换的通用接口规范建议。这种站在行业制高点进行思考的视角，让这本书的阅读体验充满了发现的乐趣。它不仅教会了我“如何做”，更教会了我“为什么这样做”，对于提升个人在复杂系统设计中的战略思考能力，助益良多。

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这本书的价值在于它提供了一个看待现代制造体系的全新“透视镜”。它成功地将原本分散在不同学科（如计算机图形学、网络通信、优化算法）的知识点，编织成一张紧密相连的知识网络。让我非常受用的是它对“网络化”在分布式协同设计中的安全性和鲁棒性要求的论述。在当前网络安全日益重要的背景下，书中对数据加密、权限管理以及异构系统间通信协议兼容性的探讨，显示出作者对工程实践中潜在风险的深刻预见。文字的组织非常具有层次感，从基础概念的铺垫，到复杂系统的架构设计，再到最终的实施策略，每一步都衔接得天衣无缝。我感觉作者不仅仅是在描述一个技术栈，更像是在绘制一张宏伟的数字工厂蓝图，每一个模块的设置都经过了深思熟虑，旨在最大限度地提升整体效能。这种全局观在很多专业书籍中是稀缺的。

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读完这本书，我最大的感受是它对“智能”二字的重新定义。它没有陷入当前市场上充斥的那些对AI的肤浅宣传，而是将“智能化”置于一个更为严谨的、以解决实际工程难题为导向的框架下进行讨论。书中关于知识图谱在优化复杂产品配置和故障诊断中的应用案例，简直令人拍案叫绝。作者细致地剖析了如何从海量的历史设计数据中抽取隐性的工程经验，并将其结构化、可计算化。尤其是涉及到面向对象的参数化建模那一章，作者展示了一种超越传统几何约束的建模思维，强调的是意图驱动而非步骤驱动。这种深度的技术剖析，对于希望从“工具使用者”跃升为“系统设计者”的技术人员来说，是不可多得的宝藏。语言风格上，它带着一种冷静的、近乎学术的严谨性，但又不失对未来愿景的热情，使得枯燥的技术概念在阐释下变得生动而富有启发性。

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这部作品以其广博的视角和深入的分析，为我打开了一扇通往未来工程设计领域的大门。书中的叙述如同一次精妙的交响乐，将技术细节与宏观战略完美地融合在一起。特别是关于人机交互界面设计的那一部分，作者没有停留在表面的功能罗列，而是深入探讨了如何通过优化视觉反馈和操作逻辑，实现设计意图的“无缝”传递。我印象特别深刻的是它对“沉浸式设计环境”的构建方法论的阐述，那不仅仅是技术的堆砌，更是一种哲学层面的思考——如何让工程师真正“进入”到他们正在创造的虚拟实体之中。作者对传统设计流程中存在的“信息孤岛”现象进行了尖锐的批判，并提出了基于统一数据模型的协同工作框架，这对于目前正处于数字化转型阵痛期的制造业企业来说，无疑是极具指导意义的蓝图。全书的论证逻辑严密，引用了大量的国际前沿案例和最新的研究成果，使得即便是面对如此复杂的系统集成议题，读者也能感到清晰的脉络和坚实的基础支撑。这绝非一本普通的教材，更像是一部引领行业思潮的宣言。

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坦白说，这本书的深度是颇具挑战性的，它要求读者不仅具备工程背景，还需要对软件架构和信息科学有基本的了解。然而，正是这种高起点，确保了其内容不会流于表面。我尤其欣赏书中对“可视化”这一核心概念的精细化拆解。它不仅仅关注三维模型的渲染效果，更关注数据流的可视化、过程的可视化以及状态的可视化。书中关于实时状态反馈系统的设计章节，提供了一套非常实用的指标体系，用于衡量系统集成度的“健康”程度。这种对量化分析的重视，使得技术讨论变得有据可依。作者的文笔非常老练，用词精准，没有丝毫的冗余，这让我在阅读过程中能将注意力完全集中在知识的吸收上。这本书更像是一位经验极其丰富的首席工程师，在向下一代传授他毕生的心血和教训。

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