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出版者:SYBEX INC

作者:McFarland, Jon

出品人:

页数:888

译者:

出版时间:2009-6

价格:276.00元

装帧:平装

isbn号码:9780470438688

丛书系列:

图书标签:

AutoCAD
AutoCAD LT
2010
计算机辅助设计
CAD
绘图
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设计

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具体描述

Completely updated on the latest releases of AutoCAD and AutoCAD LT, this book provides you with the skills needed to work in AutoCAD immediately and a step-by-step tutorial teaches you all the basics so you can quickly achieve results when creating 2D and 3D technical drawings. You'll look at dimensioning, external references, layouts and printing, and using 3D and move on to examining more advanced features such as grouping, elevations, hatches, and using text in drawings. The companion Web site contains project files, a bonus chapter on using the Internet with AutoCAD, an appendix on attributes, and another appendix on dynamic blocks.

深入解析工程制图与设计前沿技术：《数字孪生与智能制造导论》书籍信息：书名：数字孪生与智能制造导论作者： [此处可填充虚构的、具有行业权威性的作者姓名，例如：张华教授, 王伟工程师] 出版社： [此处可填充虚构的、专注于技术或工程领域的出版社名称，例如：清华大学出版社、机械工业出版社] ISBN： [此处可填充虚构的、符合格式的ISBN号，例如：978-7-111-XXXX-X] 页数/开本： [此处可填充虚构的页数和开本信息，例如：480页，16开] --- 内容简介：跨越虚实的工业未来蓝图在当今全球制造业向工业4.0加速转型的浪潮中，效率、柔性化与可持续性已成为衡量企业核心竞争力的关键指标。本书《数字孪生与智能制造导论》并非一本关注传统二维/三维几何建模软件操作技巧的工具书，而是一部立足于前沿工业技术融合与系统工程的深度理论与实践参考指南。它旨在为工程技术人员、制造业管理者、信息技术专家以及相关专业的高年级本科生和研究生，构建一个清晰、全面且可落地的数字孪生（Digital Twin）与智能制造体系认知框架。本书完全避开了对任何特定CAD软件（如AutoCAD 2010或其任何版本）的操作界面、命令详解、图形绘制规范或特定版本的功能迭代的介绍。我们的核心焦点在于“制造的智能化”这一宏大命题，以及如何利用信息物理系统（CPS）的最高级形态——数字孪生技术，实现物理实体、虚拟模型与实时数据的无缝链接与深度交互。第一部分：智能制造的理论基石与时代背景（约占全书20%）本部分首先系统梳理了从自动化到信息物理系统演进的历程，明确界定了“智能制造”的内涵与外延。我们深入探讨了支撑智能制造的四大支柱技术：工业物联网（IIoT）、云计算/边缘计算、大数据分析以及人工智能（AI）。特别地，我们详细阐述了智能制造的系统架构，包括数据采集层、网络通信层、平台服务层和应用决策层的标准模型，强调了模型驱动而非数据驱动的本质转变。第二部分：数字孪生的核心构建与运行机制（约占全书45%）本部分是全书的理论核心，详细解析了数字孪生的“生命周期”理论。 1. 孪生体的分层与维度：我们区分了描述性孪生、诊断性孪生、预测性孪生和规范性孪生，并探讨了如何根据业务需求选择合适的孪生复杂度。 2. 数据模型与语义化：重点介绍了如何打破传统基于几何模型的限制，构建基于本体论（Ontology）的语义化数据模型，以实现不同来源、不同格式数据在虚拟空间中的一致性理解和高速交互。这涉及对物理资产的“状态、行为和背景”进行精确建模。 3. 多物理场仿真与高保真映射：探讨了如何集成结构力学、热力学、流体力学等多种工程仿真技术，确保虚拟模型能够精确复现物理实体的动态特性。书中提供了关于实时同步算法的原理分析，包括状态估计算法（如卡尔曼滤波及其扩展形式）在保证孪生体与物理实体时间同步中的应用。 4. 虚拟调试与流程优化：详细阐述了利用数字孪生模型对复杂生产线进行虚拟调试（Virtual Commissioning）的过程，包括PLC逻辑验证、机器人路径规划和节拍时间预测，旨在在虚拟环境中完成80%以上的系统集成工作，从而极大缩短物理部署周期。第三部分：数字孪生在典型制造场景中的应用拓展（约占全书30%）本书超越了单纯的理论阐述，通过多个跨行业案例，展示了数字孪生技术的实战价值：产品全生命周期管理（PLM/ILM）：探讨如何利用孪生技术跟踪设计、制造、运维直至报废的每一个环节，实现“设计即服务”和“产品健康管理”。智能车间与柔性制造：论述如何构建车间级数字孪生，实现生产资源（人、机、料、法、环）的动态调度与全局优化，尤其关注在面对订单突变或设备故障时，孪生系统如何快速生成最优的应对策略。预测性维护（PdM）：深入分析了传感器数据如何反馈到孪生模型中，结合机器学习算法，实现对设备剩余使用寿命（RUL）的精准预测，并自动触发维护工单。第四部分：挑战、标准与未来展望（约占全书5%）最后一部分对当前数字孪生推广面临的实际挑战进行了客观分析，包括数据安全与隐私保护、跨企业数据互操作性标准（如MESA、ISO 23247等标准族群的对比）以及所需的复合型人才培养路径。本书以开放性的视角展望了量子计算、增强现实/虚拟现实（AR/VR）技术与数字孪生深度融合后，制造业可能迎来的下一波革命。 --- 本书特色总结：《数字孪生与智能制造导论》的价值在于其系统性、前瞻性与工程深度。它不是一本聚焦于特定软件“如何操作”的说明手册，而是一本专注于“如何思考、如何架构、如何实现工业智能化转型”的方法论与技术深度分析的著作。读者将习得的是构建和运行下一代智能制造系统的顶层设计能力，而非局限于某一阶段的辅助工具使用技巧。本书是渴望驾驭工业4.0核心技术，实现精益、高效、智能化生产的工程师和管理者的必备参考书。