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出版者:电子工业出版社

作者:张芳

出品人:

页数:340

译者:

出版时间:2003-2-1

价格:28.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787505377165

丛书系列:

图书标签:

• AutoCAD
• AutoCAD2002
• 中文版
• 教程
• 绘图
• 设计
• 计算机辅助设计
• CAD
• 软件
• 工程
• 机械

机械设计与制造技术前沿探索：面向“智能制造”时代的数字化实践 本书简介： 本教程聚焦于当前制造业转型升级的核心驱动力——数字化、智能化技术在机械设计与制造领域的深度融合与实际应用。它并非传统意义上对某一特定软件版本操作的详尽讲解，而是旨在构建一个面向未来工业范式的知识体系，帮助工程师、技术人员和相关专业学生构建起扎实的理论基础和前瞻性的实践视野。全书内容紧密围绕“工业4.0”和“智能制造”两大主题，探讨如何利用先进的数字化工具和方法论，实现从概念设计到智能生产的全流程优化。 第一部分：数字化设计理念与工具链的重构 本部分深入剖析了现代机械产品开发流程中的核心转变。我们不再仅仅关注于二维图纸的绘制，而是着眼于构建一个高度集成、信息驱动的三维数字主线——数字主线（Digital Thread）。 1. 计算机辅助设计（CAD）的高级应用与哲学： 我们探讨了参数化、特征化建模在复杂曲面和大型装配体设计中的高效策略。重点分析了基于模型的定义（MBD）的重要性，如何通过在三维模型中嵌入工艺、检验和材料信息，取代传统的二维工程图纸成为主要的交流和制造依据。讨论了设计意图的捕获与表达，以及如何利用知识工程将设计规范和经验固化到设计工具中，实现设计的标准化和自动化。 2. 仿真驱动的设计（Simulation-Driven Design）： 仿真不再是设计的收尾环节，而是贯穿始终的迭代工具。本章详细介绍了有限元分析（FEA）在结构强度、刚度分析中的精确应用，特别是对于非线性材料、接触分析和动态响应的模拟技巧。同时，引入了计算流体动力学（CFD）在热管理、气动/水动力学优化设计中的关键作用。讨论了如何利用多物理场耦合仿真来预测真实工况下的产品性能，并基于仿真结果反向优化拓扑结构和材料选择。 3. 拓扑优化与增材制造（Additive Manufacturing）的设计适配： 深入讲解了拓扑优化算法的工作原理，及其在实现轻量化、高性能设计中的应用。重点在于如何将优化后的复杂自由曲面设计，有效地转化为可制造的零件。内容涵盖了增材制造的设计考量（DfAM），包括支撑结构的设计、残余应力的控制、各向异性材料性能的评估，以及如何利用生成式设计（Generative Design）方法探索传统设计手段无法触及的创新形态。 第二部分：制造过程的数字化与智能化集成 本部分将视角从设计室转向车间，探讨如何实现设计数据到物理制造的无缝对接和智能化控制。 1. 计算机辅助制造（CAM）的深度应用与后处理技术： 本章超越了基础的G代码生成，重点在于五轴联动加工的策略规划与刀具路径优化。详细分析了复杂曲面的高效切削策略，如等高线、投影和流线型加工，以确保表面质量和刀具寿命。同时，深入探讨了后处理器（Post-Processor）的定制与调试，理解如何根据特定机床的运动学限制和控制系统特性，生成安全、高效的NC代码。此外，还涵盖了车铣复合加工的编程技巧。 2. 制造过程仿真与车间优化（Shop Floor Simulation）： 强调在实际机床加工前，对整个制造过程进行虚拟验证。内容包括机床运动干涉检查，确保刀具、夹具和工件之间的碰撞避免。更进一步，探讨了虚拟调试（Virtual Commissioning），即在虚拟环境中对数控程序和机器人工作站进行逻辑和时序验证，极大地缩短了产线部署时间。 3. 工业物联网（IIoT）与制造数据采集： 介绍了如何通过传感器技术（如振动、温度、声学监测）和数据采集系统，实时获取机床运行状态和加工过程数据。重点在于OPC UA等标准通信协议的应用，实现异构设备间的数据互操作性。讨论了如何利用这些实时数据进行设备健康管理（PHM）和预测性维护，将计划性维修转变为需求性维护。 第三部分：面向未来的集成化与自动化 本部分探讨了系统集成与未来趋势，将设计、制造、物流和质量控制整合到一个统一的智能框架中。 1. 机器人与自动化集成（Robotics and Automation）： 讲解了工业机器人在机械制造中的核心应用场景，如自动化上下料、焊接、检测和装配。重点关注机器人离线编程的技术，以及如何利用仿真软件进行工作站的节拍时间分析和防碰撞路径规划。讨论了人机协作（Cobots）在柔性生产线中的部署原则和安全规范。 2. 数字化孪生（Digital Twin）的构建与应用： 这是本书的重点前沿内容。我们详细阐述了数字孪生的概念框架，它如何将物理资产的状态信息、历史数据和预测模型融合在一个虚拟模型中。讨论了如何利用数字孪生进行远程诊断、工艺参数的在线优化，以及对产品全生命周期进行性能跟踪和改进。 3. 质量控制的智能化升级： 阐述了如何利用三维扫描、光学测量系统等非接触式测量设备，获取零件的高精度点云数据。关键在于逆向工程与公差分析的结合，通过将实际测量数据与原始设计模型进行比对，实现对制造偏差的量化分析和反馈闭环控制。讨论了利用机器学习算法从测量数据中自动识别缺陷模式的潜力。 总结： 本书通过聚焦于先进制造流程中的数字化技术链条，旨在培养读者从全局视角看待机械工程问题的能力。它引导读者超越单一软件工具的学习，深入理解数据驱动型决策在现代工程实践中的不可替代性，为读者在快速迭代的智能制造环境中占据技术制高点奠定坚实基础。

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