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页数:57

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出版时间:2007-7

价格:5.00元

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isbn号码:9787504563804

丛书系列:

图书标签:

• 机床夹具
• 夹具设计
• 机械制造
• 金属切削
• 工装
• 生产工艺
• 机械工程
• 制造技术
• 数控机床
• 工业装备

现代精密制造中的复杂系统集成与优化 本书聚焦于工业生产中的前沿挑战：如何将分散的、异构的制造资源进行高效、智能的集成，以应对现代高精度、柔性化生产对系统性能提出的严苛要求。 在当今全球制造业向工业4.0和智能制造转型的浪潮中，传统的、基于固定流程的生产模式已显现出其局限性。客户对定制化产品的需求激增、产品生命周期的缩短以及对质量一致性（尤其是在微米乃至纳米级别）的追求，迫使制造企业必须构建起具备高度自适应能力的复杂系统。本书并非关注单一的机械设计或工具设计，而是将视野提升至整个制造生态系统的层面，探讨实现“智能工厂”愿景所必需的底层逻辑、技术架构和优化策略。 第一部分：复杂制造系统的理论基础与建模 本部分旨在为读者建立一个理解现代制造系统运作的理论框架。我们首先深入探讨了复杂系统科学在工业工程中的应用。系统不再被视为一系列独立部件的简单堆砌，而是具有涌现性、非线性和自组织特性的整体。 系统边界的重新定义： 探讨了如何将传统的物理边界（车间、产线）扩展到包含供应链、数据流和知识管理在内的虚拟边界。重点分析了供应链的波动如何通过反馈机制影响车间的生产调度。 多尺度建模与仿真： 鉴于现代制造流程涉及从材料微观结构到车间宏观布局的多个尺度，本书详细介绍了如何运用多尺度建模技术（如基于主体的建模ABM、有限元分析FEA与离散事件仿真DES的耦合）来预测系统的整体行为。我们特别强调了如何利用数字孪生（Digital Twin）技术来构建一个与物理实体实时同步、具备预测能力的虚拟映射。 不确定性下的鲁棒性设计： 制造环境中充斥着随机事件（设备故障、原材料波动、工艺参数漂移）。本章阐述了如何应用随机过程理论、可靠性工程和概率风险评估（PRA）方法，设计出具备容错和自修复能力的系统架构，确保在面对预期之外的扰动时，核心性能指标（如吞吐量、首次通过率）仍能维持在可接受的范围内。 第二部分：智能集成与数据驱动的决策中枢 本部分深入探讨实现系统智能化的核心技术——信息的采集、处理、融合与决策。本书强调，智能并非单一算法的胜利，而是跨域信息无缝集成的结果。 异构数据集成与语义互操作性： 现代工厂内充斥着来自不同代工厂商的设备（PLC、SCADA系统）产生的数据，这些数据往往缺乏统一的语义标准。本书详细剖析了基于本体论（Ontology）和语义网技术，构建统一信息模型（UIM）的方法，以实现不同制造执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）和底层传感器网络之间真正的“对话”。 实时状态感知与边缘计算： 针对高频、大数据量的传感器数据，本书介绍了先进的数据滤波、降维和特征提取技术。重点讨论了将计算能力下沉到生产现场（边缘计算）的架构优势，如何利用本地处理能力实现毫秒级的闭环控制，并减轻云端数据传输的压力。 基于强化学习的动态调度优化： 传统的基于规则或线性规划的生产调度方法难以应对大规模、高柔性的任务分配。本书提供了将深度强化学习（DRL）应用于动态资源分配和作业排序的实战案例。我们关注于训练智能体（Agent）以最大化长期累积奖励（如准时交货率和设备利用率），而不是仅仅优化即时目标。 预测性维护与寿命管理： 摆脱基于时间或运行次数的维护策略，转向基于设备健康状态（Health Index）的预测。书中详述了传感器数据特征工程、基于深度学习的剩余使用寿命（RUL）预测模型，以及如何将维护决策无缝嵌入到生产计划中，以最小化停机成本。 第三部分：柔性制造与人机协作的未来范式 本部分将焦点转向系统对市场变化的快速响应能力，以及人与机器如何在更高层次上协同工作。 模块化与可重构制造系统（RMS）： 探讨了如何设计物理和逻辑上高度解耦的制造单元。RMS的关键在于快速重组的能力，本书提供了基于图论和网络拓扑分析的方法，用于评估和优化系统重构的效率和成本。 人机交互界面与认知负荷管理： 随着系统复杂度的增加，操作人员的认知负荷成为新的瓶颈。本书提出了基于情境感知（Context-Awareness）的人机界面设计原则，例如，只在关键决策点推送关键信息，利用增强现实（AR）技术提供现场指导，从而提升操作人员的效率和决策质量。 面向任务的机器人协同规划： 在高度自动化的环境中，多个机器人和自动化设备需要共同完成复杂任务（如大型部件装配）。本书分析了分布式控制架构，如何确保任务的原子性、避免死锁，并通过集体学习（Federated Learning）机制，让协作群体在不共享私有操作数据的前提下，共同提升任务执行的精确度。 网络安全与制造韧性： 系统的互联性带来了新的安全风险。本书强调了信息安全在制造系统集成中的核心地位，探讨了针对工业控制系统（ICS）的网络威胁检测、入侵响应策略，以及如何设计具备内置冗余和隔离机制的“韧性”系统架构，以抵御网络攻击对物理制造过程的干扰。 面向读者： 本书适合于工业工程、自动化、机械工程、计算机科学等领域的资深工程师、系统架构师、研发人员，以及致力于推进智能制造和工业4.0战略的管理者和研究人员。阅读本书需要具备一定的系统理论、数据分析和自动化基础知识。 本书的价值在于，它提供了一套将分散的智能技术（如AI、IoT、云计算）整合进统一、可预测、高弹性的制造系统的方法论和工具箱，是迈向下一代智能工厂不可或缺的系统级指南。

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