具体描述
《生产工程基础》以机电产品作为主线，以学生常见的全自动洗衣机作为范例，融合现有工程制图、工程材料、金属工艺学、机械设计基础、机械制造与工艺、电工技术、电机拖动以及自动控制等课程的主要内容，由点及面、循序渐进地介绍了与机电产品生产过程密切相关的机电产品组成、工程图纸识别、工程材料选用以及机械加工的工艺与装备、运动机构、机械传动、电机驱动、安全用电、自动控制等各个方面的基础知识。
全书共5章，第一章简要说明了机电产品的组成及其开发生产过程；第二章至第五章则按照机电产品的开发生产过程，分别概要地介绍丫产品设计的工程技术交流语言和识读工程技术图纸的基本要领、常用工程材料的特点和选用材料的原则与方法、机械结构和加工制造产品的工艺与设备、电学基本知识和机电产品的驱动与控制原理。
《生产工程基础》适合理工科院校非工科专业，如工业管理、经济管理、科技外语等专业本科二三年级学生使用。
创新驱动与前沿技术：面向智能制造的先进制造系统设计与优化 图书简介 本书聚焦于当前全球制造业转型升级的核心——智能制造的前沿理论、关键技术以及系统集成方法。面对工业 4.0 和数字化转型的时代浪潮，传统生产工程的范式正在被颠覆。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的知识体系，涵盖从微观的材料与工艺创新，到宏观的复杂制造系统的规划、设计、控制与优化。 本书的构建逻辑遵循“理论基础—核心技术—系统集成—未来趋势”的递进路线，深度剖析如何构建面向未来需求的、柔性化、高效能的先进制造系统。 --- 第一部分：先进制造系统的理论基石与系统思维 本部分奠定了理解现代制造系统的理论框架，强调将制造视为一个复杂的、动态的、信息驱动的社会技术系统。 第一章：现代制造系统范式的重塑 本章首先对传统制造体系（如福特主义、精益生产）的局限性进行了批判性回顾。随后，深入探讨了智能制造系统（Intelligent Manufacturing System, IMS）的核心特征：互联性、数据驱动、自适应性与自主决策能力。重点阐述了系统集成理论在制造领域的新应用，包括跨学科知识的融合（如信息科学、控制论、运营研究）。探讨了制造系统的开放性、不确定性和涌现性，强调系统设计必须具备应对未知变化的能力。 第二章：数字孪生与虚拟仿真技术在设计中的应用 数字孪生（Digital Twin）不再仅仅是物理实体的简单映射，而是贯穿产品全生命周期（设计、制造、运行、维护）的动态模型。本章详细介绍了构建高保真数字孪生的核心建模技术，包括多物理场耦合仿真、实时数据绑定机制（Data Twinning）以及基于模型的系统工程（MBSE）方法论在复杂装备设计中的应用。重点分析了如何利用虚拟调试（Virtual Commissioning）来缩短产品上市时间，并降低实际产线部署的风险。 第三章：复杂系统中的可靠性、安全与韧性工程 在高度耦合的智能系统中，局部故障可能引发全局瘫痪。本章超越传统的基于故障率的可靠性分析，引入了系统韧性（Resilience）的概念。详细介绍了动态风险评估模型、故障诊断与隔离（FDI）的先进算法，以及如何通过系统冗余设计、分布式控制架构和快速恢复策略，增强制造系统抵御外部冲击（如网络攻击、供应链中断）的能力。 --- 第二部分：核心赋能技术：数据、智能与自动化 本部分深入探讨支撑先进制造系统运作的关键使能技术，着重于数据的高效利用和智能决策的实现。 第四章：工业大数据采集、处理与知识挖掘 智能制造的血液是数据。本章系统阐述了工业现场异构数据的采集、清洗、标准化与存储架构（如时序数据库、边缘计算存储）。重点阐述了数据模型化的方法，如何将原始操作数据转化为可供决策的制造知识。涵盖了从过程参数（温度、压力、振动）到质量检测数据（光谱、图像、声学）的融合分析技术，为上层AI模型的训练提供高质量输入。 第五章：深度学习在质量控制与预测性维护中的前沿应用 本章聚焦于先进的机器学习算法在制造优化中的实战应用。详细介绍了卷积神经网络（CNN）在复杂缺陷识别中的精确度提升，以及循环神经网络（RNN/LSTM）在分析时间序列数据以实现设备状态预测性维护（PdM）的机制。特别关注了小样本学习（Few-Shot Learning）在快速适应新产品或新故障模式时的挑战与解决方案。 第六章：柔性自动化与人机协作系统（HRC） 先进制造要求生产线具备极高的柔性。本章探讨了基于任务的动态重构（Task-Based Dynamic Reconfiguration）技术，使生产单元能够快速切换产品型号和工艺流程。深入分析了先进机器人操作系统（ROS 2）在多机器人协同任务规划中的应用。此外，详细介绍了新一代人机协作（HRC）的安全标准、直观编程界面设计以及认知感知技术在实现高效人机任务分配中的作用。 --- 第三部分：先进工艺集成与增材制造的系统化 本部分关注制造实体层面的技术突破，特别是对当前最具颠覆性的增材制造（AM）如何融入大规模生产系统。 第七章：增材制造的系统集成与过程质量保证 本书将增材制造视为一个完整的制造系统，而非孤立的打印过程。重点分析了“设计-模拟-制造-后处理”的全链条闭环控制。讨论了如何利用原位监测（In-Situ Monitoring）技术（如热成像、高光谱成像）实时捕获层间质量缺陷，并通过反馈机制调整激光功率或扫描路径，实现过程参数的自适应控制。探讨了多材料、多工艺混合制造系统的集成挑战。 第八章：超精密加工与微纳制造的系统控制 针对航空航天、生物医疗等领域对零件精度提出的极限要求，本章深入探讨了超精密加工中的误差源分析与补偿技术。涵盖了误差分离与建模、主动隔振技术、以及在极小尺度上实现力的精确控制的先进策略。讨论了微纳尺度下的表面完整性控制，以及如何将这些高精度模块无缝集成到大规模自动化生产线中。 --- 第四部分：全局优化、供应链与生产运营管理 本部分将视角提升至整个价值链层面，探讨如何利用高级算法实现全局资源的最优配置。 第九章：高级计划与调度（APS）的复杂性应对 面对海量SKU、动态订单变化和资源瓶颈，传统的排程方法已失效。本章侧重于混合整数线性规划（MILP）、约束规划（Constraint Programming）以及启发式/元启发式算法（如遗传算法、模拟退火）在求解高维、多约束的生产调度问题中的应用。特别强调了实时反馈机制如何使静态调度转化为适应性动态调度。 第十章：供应链的数字化协同与弹性构建 智能制造的延伸是智能供应链。本章探讨了区块链技术在提高供应链透明度和可追溯性方面的潜力。重点分析了如何利用预测性分析来优化库存策略（如基于风险的再订购点），以及如何构建多层次、多视角的供应链风险感知网络，实现从“精益”向“敏捷/弹性”供应链的转变。 第十一章：制造系统的经济性评估与可持续发展 本章引导读者从商业和环境角度评估先进制造系统的投资回报。引入了全生命周期成本（LCC）分析方法，将能源消耗、材料浪费、维护成本纳入设计决策。探讨了循环经济原则在生产系统中的落地，如何通过高效率回收、再制造流程设计来降低资源消耗，实现制造系统的长期可持续发展。 --- 结论：面向未来的自主化与生态系统 本书最后总结了先进制造系统的发展趋势：系统将向完全的自主化（Autonomy）发展，最终形成跨企业、跨领域的制造生态系统（Manufacturing Ecosystem）。强调系统架构设计中的开放性、标准化接口的重要性，以及对跨领域人才的需求，以驱动下一代工业革命的深化。 本书特色： 强调系统集成： 不仅介绍单一技术，更侧重于技术间的融合与相互作用。 理论与实践并重： 结合前沿研究成果与工业界的实际案例分析。 面向未来： 紧密跟踪工业 5.0 趋势，关注韧性、可持续性和人机共融。 本书适合于工业工程、自动化、机械工程、计算机科学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事先进制造系统规划、设计、实施和优化的工程师与技术管理人员。
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评分这是和我们专业丝毫没有关系的一门课
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