数控加工中心编程与操作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2008-1

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787121055836

丛书系列:

图书标签:

• 数控加工
• CNC编程
• 数控操作
• 加工中心
• 机械加工
• 工业制造
• 模具加工
• G代码
• M代码
• 编程实训

好的，这是一份关于《数控加工中心编程与操作》之外的图书简介，内容详实，力求自然流畅，不含任何人工智能痕迹。 --- 图书名称：《现代制造业中的机器人自动化与智能控制》 内容简介 本书旨在深入探讨现代制造业体系中机器人技术从传统自动化向智能化、自适应系统演进的关键路径与核心技术。随着工业4.0时代的全面到来，机器人已不再是简单的重复性劳动工具，而是集成了先进传感、数据分析、深度学习与协同作业能力的复杂系统。本书系统梳理了这一领域的理论基础、前沿应用与未来发展趋势，为工程技术人员、科研人员及相关专业学生提供了一份全面且具有实践指导意义的参考资料。 全书共分为六大部分，内容涵盖了从机器人本体学基础到高级智能决策的完整知识体系。 第一部分：机器人学基础与运动学建模 本部分是理解现代工业机器人的基石。首先，我们详细回顾了经典机器人学中的几何学与运动学原理，包括正运动学、逆运动学的求解方法，重点分析了各类常用机器人（如SCARA、六轴关节型、并联机器人）的结构特点及其对应的运动学模型建立。在此基础上，本书深入探讨了动力学建模，包括牛顿-欧拉法和拉格朗日方法，并结合刚体动力学理论，为后续的轨迹规划与控制设计奠定了理论基础。特别地，我们引入了现代机器人系统中的柔顺控制概念，讨论了外部接触力反馈在复杂装配任务中的应用。 第二部分：先进传感技术与环境感知 现代机器人系统实现“智能”的关键在于精确、可靠的环境感知能力。本部分聚焦于机器人感知领域的前沿技术。详细介绍了机器视觉在工业检测、定位与抓取中的应用，包括2D/3D视觉系统的标定、图像处理算法（如特征提取、目标识别）以及深度学习在目标分割和语义理解方面的最新进展。此外，本书还专门辟章节讨论了力/力矩传感、触觉传感以及激光雷达（LiDAR）与超声波传感技术，并探讨了如何通过传感器信息融合（如卡尔曼滤波）提高机器人对复杂、非结构化环境的鲁棒性感知能力。 第三部分：机器人离线编程与仿真验证 在实际部署前，高效的规划与仿真验证是保证生产节拍与系统安全的关键。本书详细介绍了基于CAD/CAM的离线编程技术，强调了如何将产品设计数据无缝转化为机器人可执行的运动指令。重点分析了碰撞检测算法、工作空间分析以及运动平滑算法（如五次多项式插值）在提高机器人运行效率和避免干涉方面的作用。仿真工具链的构建与优化是本部分的另一核心内容，我们对比分析了主流仿真软件的功能特点，并演示了如何通过数字孪生技术构建高保真度的生产线模型，进行虚拟调试与工艺优化。 第四部分：智能运动规划与轨迹优化 本部分进入机器人的核心智能控制领域。不同于传统的点位控制，智能运动规划关注的是如何在动态约束和优化目标下找到最优路径。内容包括全局路径规划算法（如A、RRT及其变种）和局部避障策略。我们深入剖析了时间最优轨迹生成的理论，探讨了如何利用二次规划（QP）或半定规划（SDP）方法，在满足速度、加速度和执行器限制的前提下，生成时间最短且平稳的关节轨迹。此外，还讨论了基于学习的运动规划方法，即如何利用强化学习训练机器人在未知环境中自主发现高效的运动策略。 第五部分：人机协作与安全控制 随着机器人走入柔性制造环境，人机协作（Cobots）成为新的焦点。本书重点阐述了实现安全协作所需的关键技术。这包括对人类意图的动态预测、基于安全区域划分的协作控制策略，以及如何设计符合ISO 10218和ISO/TS 15066标准的力限控制和速度限制控制。我们详细介绍了共享控制模型，即在机器人自主执行与操作员干预之间实现无缝切换的技术，确保在提高生产效率的同时，最大程度保障操作人员的安全。 第六部分：系统集成与工业应用案例分析 最后一部分将理论与工程实践相结合。首先概述了工业机器人系统集成架构，包括实时操作系统（RTOS）、通信协议（如EtherCAT、PROFINET）在高性能控制中的作用。随后，本书精选了多个高价值的工业应用案例进行深度剖析，包括高精度打磨与抛光的自适应控制、复杂曲面喷涂的路径优化、精密装配中的柔顺操作，以及物流仓储中的自主移动机器人（AMR）的路径管理。通过这些案例，读者可以直观地理解如何将前述的理论知识应用于解决真实的工业难题。 --- 本书的特点在于其前瞻性和实用性的高度结合，不仅系统梳理了机器人学的经典理论，更紧密跟踪了人工智能、传感融合、安全协作等前沿热点，为读者提供了一套完整、深入的现代机器人系统设计与实现的技术蓝图。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名工作了近十年的老技工，我更关注的是如何用最快、最高效的方式解决生产线上遇到的实际问题。这本书在讲解编程逻辑时，非常严谨地引用了大量的国家标准和行业规范，这对于规范操作流程是极大的帮助，避免了因个人习惯导致的错误。然而，在“故障排除与维护”这一章节，我感觉内容有些过于书本化了，缺乏那种“身经百战”才能总结出的经验之谈。比如，当主轴出现周期性振动时，书里会告诉你去检查平衡块和轴承间隙，这些都是标准流程，但我更想知道的是，在哪些非标准情况下（比如机床长时间高温运行后的临时调整）该如何快速反应。这本书对基础知识的系统性梳理无可挑剔，但对于那些需要经验值来快速判断的“非典型故障”，它的指导性就显得力不从心了。说实话，相比于那些充满图示和“经验窗”的维修手册，这本书的调性显得过于学术化了，少了一丝江湖气，多了一份象牙塔的严谨。

评分☆☆☆☆☆

我个人更倾向于通过视觉化的方式学习新技术，这本书的图文混排虽然清晰，但图像资源的使用相对克制，很多复杂的几何关系和运动轨迹，仅仅依靠文字描述和二维剖面图来展现，对空间想象能力要求较高。比如，在讲解复杂型腔的后处理路径生成时，如果能配上清晰的动态演示或者三维模型的截图对比，学习效率肯定会大大提高。我翻阅了它关于CAM模块集成应用的部分，发现这块内容似乎是引用的早期资料，与目前市场上主流的集成化、云端化的编程环境有明显的代沟。它更侧重于传统的纯手工G代码优化，对于现代CAD/CAM一体化软件中的智能特征识别和自动编程功能介绍得相对薄弱。对我这种需要紧跟行业前沿的工程师来说，这本书提供了一个坚实的地基，但上层建筑的更新速度似乎跟不上实际工业4.0的步伐，总感觉它停在了机床的“数字化”阶段，而没有完全迈入“智能化”的门槛。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常正式和学术化，用词精准，逻辑链条环环相扣，从头到尾都保持着高度的专业性。它在阐述数学模型和算法推导时毫不含糊，这对于深入理解数控系统背后的运行机制是极有帮助的。不过，这种严谨性也带来了一个副作用，那就是阅读的趣味性和代入感稍显不足。对于初学者而言，大量的公式推导可能会成为劝退的第一道坎。我期待的是一种能将这些高深理论“翻译”成普通工程师能理解的“白话”的讲解方式，比如增加一些“为什么我们要这么做”和“这样做的好处在哪里”的场景化解释。总体而言，这本书更像是为专业的数控技术研究人员或需要系统回顾理论的教师量身打造的深度读物，而不是一本面向广大一线操作工人的“上手指南”。它的价值在于提供了一个坚不可摧的理论框架，但要将这个框架转化为灵活的生产力，读者还需要借助大量的实践案例和更直观的辅助材料去打磨和适应。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局给我的第一印象是“信息量巨大”，几乎每一个页面都塞满了密密麻麻的文字和各种参数表格。它在结构安排上似乎是按照数控技术的发展脉络来组织的，从最基础的数控系统原理讲起，逐步深入到不同加工工艺的G代码编写规则。我尤其欣赏它对不同品牌数控系统的共性问题的归纳，这使得读者在面对实际工作中可能遇到的海信、发那科、西门子等不同平台时，不会显得手足无措。但是，阅读体验上确实需要读者保持高度的专注力，稍不留神就会错过关键的逻辑跳转。我尝试着对照着书本上的仿真软件操作，发现书本的描述与软件界面存在一定的滞后性，可能是由于软件版本更新较快的原因。我更希望看到的是一套能够覆盖当前主流数控机床操作面板的最新图解教程，而不是仅仅停留在代码层面的讲解。这本书更像是一本“字典”或者“参考手册”，适合作为案头工具随时查阅，但如果想把它当作一本入门教程来啃，那可能需要更强的自学能力和一定的先验知识储备。它的深度足够，但广度（尤其是针对新兴技术如五轴联动或复杂曲面加工的最新算法）的覆盖略显保守。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常朴实，色彩搭配也比较中规中矩，属于那种一看就知道是技术类教材的风格。我拿到手时首先注意到的是它的装帧质量，纸张摸起来比较厚实，印刷清晰，即便是在细小的图表部分也看得一清二楚。随书附带的光盘内容倒是挺丰富的，里面包含了一些实用的案例文件和教学视频的链接，这对于我们这些在校学生来说，无疑是省去了不少自己找资料的时间。不过，老实说，刚开始翻阅的时候，我还是有点犯怵的，毕竟涉及的专业名词太多，感觉门槛有点高。我希望它能更侧重于实操指导，毕竟理论知识在课堂上已经学得差不多了，更期待看到那些在实际车间里才能遇到的疑难杂症是如何解决的。比如，关于刀具补偿和坐标系建立的那些细节，书里似乎只是一笔带过，这让我有点失望，这部分恰恰是工作中常常需要反复确认的要点。如果能在这些地方多花些笔墨，配上更多的现场照片或更精细的流程图，那就更好了，这本书的整体感觉还是偏向于理论框架的构建，实战经验的提炼还略显不足。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆