数控机床编程与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:王红岩

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:2001-4-1

价格:15.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111081500

丛书系列:

图书标签:

• 数控机床
• CNC编程
• G代码
• M代码
• 加工工艺
• 机械制造
• 工业自动化
• 数控技术
• 机床操作
• 编程实训

现代制造技术：基于工业物联网与人工智能的智能工厂实践 图书简介 本书深入探讨了在“工业4.0”浪潮和全球数字化转型的大背景下，现代制造业如何通过深度融合工业物联网（IIoT）、云计算、大数据分析以及人工智能（AI）技术，构建起高度自动化、柔性化、智能化和可持续发展的智能工厂体系。本书旨在为工程技术人员、制造企业管理者以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一个全面、前沿且实用的知识框架，帮助他们理解并掌握支撑下一代制造系统的核心理论与关键技术。 第一部分：智能制造的理论基石与战略布局 本部分首先界定了智能制造的内涵、外延及其在全球范围内的发展趋势。它超越了传统自动化范畴，强调系统性、集成化和数据驱动决策的能力。 第一章：智能制造的演进与体系架构 本章详细梳理了从自动化到信息物理系统（CPS）的演进路径，重点剖析了智能制造的四大核心支柱：全面感知、可靠传输、智能分析和精准执行。我们将引入制造系统分层模型，从现场层（传感器、执行器）到控制层（PLC、SCADA）、制造执行系统层（MES）直至企业资源计划层（ERP），阐述数据流和控制流如何在这些层级间实现高效、实时的双向交互。特别强调了制造语义互操作性的重要性，即如何确保不同设备和软件系统之间的数据能够被准确理解和使用。 第二章：工业物联网（IIoT）关键技术与网络安全 工业物联网是智能工厂的神经系统。本章聚焦于实现设备、产品和人员互联互通的关键技术。我们将深入研究低延迟、高可靠性的无线通信技术在工厂环境中的应用，如TSN（时间敏感网络）和5G/6G在工业控制领域的独特优势。此外，安全是IIoT的生命线。本章详细分析了针对OT（操作技术）环境的网络威胁模型，并介绍了基于零信任架构和区块链技术的工业数据安全保障方案，包括设备身份认证、数据加密和入侵检测机制。 第三章：数据驱动的制造决策与大数据平台 智能工厂产生海量、多源、异构的数据。本章的核心在于如何将原始数据转化为可操作的洞察力。我们将探讨工业大数据平台的架构设计，包括边缘计算（Edge Computing）在数据预处理和实时反馈中的作用，以及云端数据湖的构建。重点分析了数据治理在制造环境中的特殊性，例如如何处理时间序列数据的清洗、标注和标准化，为后续的AI模型训练奠定高质量的数据基础。 第二部分：人工智能在核心制造流程中的深度融合 本部分是本书的技术核心，详细阐述了如何将机器学习、深度学习等前沿AI技术嵌入到生产、质量、维护和供应链管理的各个环节。 第四章：基于机器视觉的智能质量检测与缺陷识别 机器视觉已成为现代质量控制不可替代的工具。本章不再停留在基础图像处理，而是深入探讨深度学习在复杂表面缺陷检测中的应用。内容包括：卷积神经网络（CNN）在不同光照和背景干扰下的鲁棒性训练、目标检测算法（如YOLOv7/v8）在高速装配线上的实时部署、以及小样本学习（Few-Shot Learning）在应对新型或罕见缺陷场景时的策略。同时，会涉及3D视觉技术在精密零部件几何形位误差评估中的应用。 第五章：预测性维护（PdM）与设备健康管理（PHM） 传统的定期维护和事后维修效率低下。本章聚焦于如何利用传感器数据（振动、温度、电流、声学信号）来预测设备故障。我们将详细介绍时间序列预测模型（如LSTM、Transformer模型）在剩余使用寿命（RUL）估计中的应用。内容涵盖特征工程（如时频分析、经验模态分解EMD）、多传感器数据融合技术，以及如何将预测结果无缝集成到维护调度系统中，实现资源的最优化配置。 第六章：生成式AI与工艺优化设计 本章探讨了AI在设计和工艺规划阶段的前瞻性应用。首先介绍拓扑优化算法如何结合生成对抗网络（GANs）快速生成满足特定载荷和约束条件的新型结构设计。其次，重点阐述强化学习（RL）在复杂加工路径规划和机器人路径优化中的应用，例如如何通过与仿真环境的交互，自动学习出能最小化能耗或加工时间的最佳控制策略，这对于柔性制造单元的快速重构至关重要。 第七章：数字孪生（Digital Twin）的构建与仿真驱动的优化 数字孪生是实现智能制造的终极虚拟载体。本章系统性地介绍了如何构建包含物理模型、数据模型和行为模型的高保真数字孪生体。内容涉及：如何将CAD/CAE/CAM数据与实时IIoT数据同步，实现跨域模型集成。重点分析了如何利用孪生体进行“假设-验证”式的工艺迭代和性能评估，例如在不中断物理生产线的情况下，测试新的控制参数或物流调度方案，从而实现生产效率的闭环优化。 第三部分：人机协作与可持续制造 智能制造的最终目标是实现高效、安全且环境友好的生产模式。本部分关注人机交互、柔性生产线的重构以及可持续性挑战。 第八章：先进人机协作系统与人机工程学 随着工业机器人从隔离区进入人工作区，安全和协作成为核心。本章探讨了安全型协作机器人（Cobots）的技术标准与应用场景。深入分析了基于计算机视觉和力矩传感器的意图识别技术，使机器人能够理解操作员的下一步动作，从而提供更自然的协助。同时，结合人机工程学原理，设计高效、低疲劳的协作工作站。 第九章：柔性制造系统（FMS）的动态重构与调度 面对小批量、多品种的市场需求，生产系统必须具备快速适应变化的能力。本章侧重于基于模型预测控制（MPC）的柔性生产线实时调度理论。我们将讨论如何利用图神经网络（GNNs）来建模和分析复杂生产网络中的依赖关系，并实现基于市场需求变化的自动化任务分配和资源动态调度，确保系统在面对突发停机或订单变更时能快速恢复最优运行状态。 第十章：绿色制造与能源效率的智能管理 可持续性是未来制造业的竞争力。本章探讨AI和IIoT如何赋能绿色制造。内容包括：能源消耗的精细化建模（将能耗与特定工序、设备状态关联），利用强化学习优化高能耗设备（如空压机、熔炉）的运行曲线以最小化电能峰值需求。此外，也将涉及供应链的碳足迹追踪和优化策略的制定。 结语：面向未来的挑战与机遇 本书最后展望了智能制造领域尚未解决的关键挑战，如跨企业数据共享的信任机制、复杂AI模型的可解释性（XAI）在关键决策中的应用，以及如何培养适应未来智能工厂需求的复合型人才队伍。 本书结构严谨，理论深度与工程实践性并重，配有丰富的案例分析和算法实现思路，是理解和实践现代智能制造技术的必备参考书。

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