模具网络协同制造 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:137

译者:

出版时间:2008-3

价格:20.00元

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isbn号码:9787111234500

丛书系列:

图书标签:

• 模具
• 协同制造
• 网络制造
• 智能制造
• 工业互联网
• 数字化转型
• 供应链管理
• 生产管理
• 工业4
• 0
• 模具技术

精密制造的前沿探索：数字化赋能的先进制造技术 引言： 在当前全球制造业向工业4.0转型的浪潮中，先进制造技术正以前所未有的速度发展。本书聚焦于数字化、网络化、智能化背景下，面向复杂产品开发与生产的创新性制造理论与实践。我们旨在深入剖析如何通过集成信息技术、制造技术与管理科学，实现制造系统的高效、柔性和可持续发展。全书内容紧密围绕现代制造业的核心挑战，系统阐述了从设计、规划到生产执行的全链条数字化转型路径，为工程师、研究人员和企业决策者提供一套前瞻性的技术框架与实施指南。 第一部分：智能制造系统架构与基础理论 本部分奠定了理解先进制造系统的理论基础。我们首先探讨了工业物联网（IIoT）在制造环境中的应用，重点分析了传感器技术、边缘计算和云计算如何协同工作，构建起实时、全息的数字工厂视图。这不仅包括数据采集的广度和深度，更侧重于如何将海量、异构的制造数据转化为可执行的智能决策。 接着，我们详细阐述了数字孪生（Digital Twin）技术在优化制造流程中的核心作用。本书区分了不同层次的数字孪生模型，从物理实体级的精确映射到跨系统集成的流程级仿真。深入探讨了如何利用高保真数字模型进行预测性维护、工艺参数优化和虚拟调试，从而显著降低试错成本，缩短产品上市时间。 在制造系统建模方面，我们引入了基于多Agent的协同建模方法，用以描述高度分布式、异构资源构成的复杂制造网络。这套理论框架超越了传统的集中控制模式，强调系统内部各单元的自主决策能力与动态协作机制，是实现柔性化生产的关键。 第二部分：面向复杂产品的设计与仿真优化 现代产品往往具有高度的结构复杂性和功能集成性，这对传统的制造准备环节提出了严峻挑战。本部分的核心在于介绍如何利用先进的仿真技术驱动设计与制造的深度融合。 我们详细介绍了基于拓扑优化的结构设计方法，以及如何将增材制造（Additive Manufacturing, AM）的工艺约束提前嵌入到设计阶段（Design for Additive Manufacturing, DfAM）。内容涵盖了AM过程中的残余应力分析、变形预测和后处理工艺优化，旨在确保复杂零件的性能与可制造性得到同步提升。 在模具与工装领域，本书侧重于高效、高精度模具的快速制造技术。我们分析了高性能热流道系统的设计优化、注塑成型过程中的熔体流动模拟（Mold Flow Simulation）的高级应用，以及如何利用光场扫描和反向工程技术对现有模具进行快速检测与寿命评估。重点剖析了基于模型的工艺参数自适应调整策略，以应对材料波动和设备老化带来的影响。 此外，我们探讨了先进的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术在产品调试和装配指导中的应用。通过沉浸式环境进行人机协作流程验证，极大地提高了复杂系统集成的效率和准确性。 第三部分：柔性生产调度与资源管理 面对市场需求的快速变化，制造系统的柔性化成为核心竞争力。本部分聚焦于如何构建能够快速响应变化的生产调度与资源配置体系。 本书深入研究了面向不确定性的生产调度理论。采用了基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的动态调度算法，用以解决高度动态环境中任务分配和优先级重排的难题。与传统优化方法相比，RL模型能够在没有完整先验知识的情况下，通过与环境的实时交互学习出最优或次优的调度策略。 在车间资源管理层面，我们提出了基于区块链技术的制造数据可信共享机制。这不仅保障了供应链各环节信息的安全与透明，也为跨企业间的协同生产提供了可靠的信任基础。同时，本书详细描述了如何利用先进的AGV/AMR（自动导引车/自主移动机器人）系统进行物料的智能配送与路径优化，实现车间物流的无人化与柔性化。 第四部分：质量保证与性能预测 现代制造对产品质量的追求已从事后检验转向全流程的质量预防。本部分专注于在线质量监控和基于数据的性能预测。 我们详细介绍了基于机器视觉的表面缺陷检测技术，包括深度学习在复杂纹理和微小缺陷识别中的最新进展。重点阐述了如何将在线传感器数据（如振动、温度、声发射）与最终产品性能指标关联起来，构建多维度的质量特征空间。 在预测性维护方面，本书提出了基于剩余使用寿命（RUL）的评估模型。通过对设备关键部件的健康状态进行实时监测和退化趋势分析，实现故障的精准预警，从而将维护活动从固定的时间表转变为基于实际需求的事件驱动模式，最大限度地减少非计划停机时间。 结论： 本书提供了一套全面、深入的框架，用以指导制造企业如何利用数字化技术实现从传统模式到智能制造范式的跨越。它强调技术集成、数据驱动和系统协同的重要性，旨在帮助读者掌握未来工厂的核心运行逻辑与关键技术要素，为推动制造业迈向更高水平的精确化、柔性化和智能化提供坚实的理论与实践支撑。

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