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出版者:

作者:

出品人:

页数:245

译者:

出版时间:2009-6

价格:20.80元

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isbn号码:9787040266726

丛书系列:

图书标签:

• 电子设计自动化
• EDA
• 集成电路
• 数字电路
• 模拟电路
• Verilog
• VHDL
• FPGA
• ASIC
• 电路设计

创新驱动的未来制造：智能系统与数字孪生技术深度解析 本书聚焦于当前工业领域最前沿、最具颠覆性的两大核心技术——智能系统（Intelligent Systems）的构建与应用，以及数字孪生（Digital Twin）技术的深度集成与实践。 我们将完全规避集成电路设计、PCB布局布线、硬件描述语言（如VHDL/Verilog）在传统EDA（电子设计自动化）领域中的应用细节，而是将视角提升至宏观的、跨学科的制造与运营层面。 第一部分：智能制造的基石——赋能系统的感知、决策与执行 本部分旨在深入探讨如何构建一个能够自我感知、自主决策并优化执行的智能系统，这是实现工业4.0愿景的关键。 第一章：工业物联网（IIoT）架构与数据采集的范式革新 本章将不再讨论芯片级的信号处理或逻辑门电路的设计，而是专注于如何搭建一个稳定、高并发、低延迟的工业物联网基础设施。我们将详细分析边缘计算（Edge Computing）在实时数据预处理中的作用，以及云计算平台在海量历史数据存储、分析与模型训练中的角色分工。重点内容包括： 异构数据源的融合与标准化： 如何处理来自不同类型传感器（压力、温度、振动、视觉等）的非结构化数据，并建立统一的数据模型（如OPC UA、MQTT等协议的应用实践）。 网络拓扑的安全与冗余设计： 针对生产线环境下的网络弹性要求，探讨Time-Sensitive Networking (TSN) 技术在确保关键控制信号实时性方面的优势与部署挑战。 传感器选型与部署策略： 从制造工艺的角度出发，分析在极端工况下（高温、高湿、强电磁干扰）对传感器精度、耐久性及无线传输能力的要求，而非关注传感器内部电子元件的设计。 第二章：深度学习在过程优化与质量控制中的实战应用 本章将专注于如何利用复杂的算法模型，从采集到的工业大数据中提取可操作的洞察，指导生产线的实时调整。我们避免涉及底层算法的数学推导，而是侧重于应用案例和工程实践。 预测性维护（PdM）的构建： 讲解如何利用循环神经网络（RNN）或Transformer模型，对设备运行的“健康指数”进行连续监测与故障时间点预测。案例分析将围绕大型机床、注塑机等关键设备的轴承磨损、电机过热等典型故障模式展开。 机器视觉在复杂缺陷检测中的突破： 探讨如何结合卷积神经网络（CNN）进行高精度、高速度的表面缺陷识别。重点在于数据标注策略、小样本学习在特定材料（如复合材料、特种合金）检测中的应用，以及如何将识别结果实时反馈给执行机构进行工艺参数修正。 强化学习（RL）在动态调度中的潜力： 介绍如何将生产线视为一个多智能体环境，利用深度Q网络（DQN）或Actor-Critic架构，实现对复杂、柔性生产计划的动态优化，以最小化在制品（WIP）和最大化吞吐量。 第二章：数字孪生——构建物理世界与信息世界的映射 本部分是全书的另一核心，探讨如何利用高保真度的虚拟模型，实现对物理实体全生命周期的模拟、分析和预测，从而彻底改变产品设计、制造、运营和退役的模式。 第三章：数字孪生的模型构建与多物理场耦合仿真 本章侧重于如何从物理机理层面构建高度逼真的虚拟实体，而非传统的基于CAD/CAE工具的离散仿真。 多尺度建模策略： 探讨如何将微观材料特性、中观结构应力分布与宏观系统级热力学行为进行有效集成。例如，在对一个复杂模具进行孪生构建时，需要耦合金属疲劳模型、流体动力学（冷却液流动）和传热学分析。 高保真度几何表达与实时同步机制： 介绍参数化建模（如基于BIM/PLM系统）与点云数据（Lidar/Photogrammetry）的融合技术，确保虚拟模型与物理实体几何特征的精确对应。 状态驱动的仿真触发机制： 详细阐述如何利用IIoT采集的实时数据（如设备转速、环境温湿度）作为边界条件或激励源，实时驱动（或驱动特定模块的）仿真计算，确保“孪生”的实时性与准确性。 第四章：孪生驱动的运营优化与生命周期管理 本章将展示数字孪生如何从一个静态模型转变为一个动态的、持续进化的决策支持工具。 “假设检验”与情景分析： 展示如何利用孪生体在虚拟环境中安全地测试新的工艺参数、维护策略或生产布局调整，评估潜在的风险和收益，避免对实际生产造成干扰。例如，在不影响现有产能的情况下，通过孪生体验证新型刀具材料在特定切削速度下的寿命表现。 远程诊断与增强现实（AR）的集成： 讨论如何将孪生模型的数据可视化（如应力热力图、内部流量分析）叠加到现场操作员的视野中（通过AR眼镜），提供直观的故障定位和维修指导，这超越了单纯的文档查阅。 面向产品的数字孪生（Product Digital Twin）： 探讨如何跟踪单个产品从设计、制造到实际使用阶段的性能数据，利用这些反馈数据反哺到下一代产品的设计流程中，实现真正的闭环改进，而非仅停留在工厂车间的优化。 结论：跨界融合与面向未来的系统工程 本书的最终目标是揭示智能系统与数字孪生技术如何协同作用，创造出高度自适应、自优化的制造生态。我们关注的重点是系统工程的思维：如何定义需求、如何架构异构技术的集成、如何在安全可控的前提下实现复杂系统的自主运行，从而推动制造业迈向一个数据驱动、决策智能化的新纪元。全书内容将聚焦于系统集成、决策算法、以及虚拟与物理世界的交互机制，完全脱离对传统芯片设计和电路层面的技术细节探讨。

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