具体描述
本手册是按检验工和检查员所必须掌握的检测计算技术的要求编写的。内容包括大型零件的检测计算，中小型零件的检测计算，平面样板的检测计算，角度与锥体的检测计算，键与花键的检测计算，轴与孔的检测计算，圆柱螺纹的检测计算，圆锥螺纹的检测计算，直齿轮的检测计算，斜齿轮的检测计算，锥齿轮的检测计算，蜗轮蜗杆的检测计算，刀具的检测计算等。手册较全面系统地介绍了机械行业中的检测计算技术，可供广大检验工和检查员以及生产工人使用，也可供相关技术人员参考，还可人和为检验人员的培训教材。
本手册由刘承启、刘越、刘超、张少杰、谢璇冰编写，由陈经建、平瑞林、杜根元审稿。
好的，以下是一份为您的图书《新编检验工检测计算手册》量身打造的、不包含该书内容的详细图书简介。 --- 《智能制造与工业数据分析实践指南》 —— 赋能新时代工程师的数据驱动决策 书籍简介 在第四次工业革命浪潮的推动下，传统制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能工厂、工业物联网（IIoT）和大数据分析不再是遥远的愿景，而是驱动现代工业效率与创新的核心动力。《智能制造与工业数据分析实践指南》正是为这一变革时代的工程师、技术管理人员和数据科学家量身打造的一部综合性实践手册。本书旨在填补理论知识与实际工业场景应用之间的鸿沟，提供一套系统、前沿且高度实用的数据驱动决策框架和工具集。 本书的定位与特色 本书的核心目标是帮助读者掌握如何从复杂的工业数据流中提取有价值的信息，并将其转化为可执行的优化策略。我们避免了枯燥的纯数学推导，专注于工业背景下的模型构建、算法应用与结果解读。本书的特色在于其紧密的工业耦合性和高度的可操作性。 一、 智能制造的底层逻辑与数据采集架构 第一部分深入剖析了现代智能工厂的架构。我们将详细讲解从传感器层到边缘计算、再到云平台的数据传输协议和架构设计。内容包括： 工业物联网（IIoT）标准与安全： 重点介绍MQTT、OPC UA等关键通信协议在不同生产线上的部署考量，以及如何构建符合工业安全规范的数据采集系统。 边缘计算的必要性： 分析在资源受限的现场环境中，利用边缘计算进行实时预处理、数据清洗和初步异常检测的策略与硬件选型。 时间序列数据管理： 针对工厂设备运行数据（如振动、温度、电流等）的特性，探讨高效的时序数据库（TSDB）选型、数据稀疏性处理与历史数据归档的最佳实践。 二、 工业大数据的预处理与特征工程 工业数据往往是“脏”且高维的，有效的特征工程是后续高级分析成功的基石。本章内容详尽覆盖了工业数据特有的挑战： 噪声过滤与信号降噪： 针对机械振动、声学信号等典型工业信号，系统介绍卡尔曼滤波、小波变换在去除高频噪声和基线漂移中的应用。 缺失值与异常值的高级插补： 探讨基于相邻数据点插值、回归模型预测插补以及基于领域知识的异常数据剔除方法，而非简单地使用均值填充。 特征构建的艺术： 如何从原始波形数据中提取出对特定故障模式敏感的统计特征（如峭度、峰度、均方根、频域能量集中度等），并利用主成分分析（PCA）进行有效降维。 三、 预测性维护（PdM）的核心算法与部署 预测性维护是工业数据分析应用最为成熟的领域之一。本书提供了从模型选择到实际部署的全流程指导： 健康指标（PHM）的建立： 如何基于历史故障数据和运行工况，科学地定义设备的“剩余使用寿命”（RUL）和“健康状态指数”。 故障分类与诊断： 深入讲解支持向量机（SVM）、随机森林（RF）在设备故障模式识别中的应用，并引入深度学习模型（如一维卷积神经网络CNN）处理原始信号的优势。 RUL的回归预测： 详细对比Gamma过程、指数衰减模型以及基于LSTM/GRU的深度回归模型在预测设备寿命上的精度与鲁棒性，并提供模型验证的标准指标（如α-λ评价指标）。 四、 过程优化与质量控制的智能算法 超越故障预测，本书将重点拓展至提升生产效率和产品良率的智能方法： 工艺参数的实时优化： 介绍强化学习（RL）在动态调整生产线参数（如反应釜温度、焊接电流）以最大化产出或最小化能耗方面的潜力与初步应用案例。 基于A-I的统计过程控制（SPC）： 如何使用机器学习模型替代传统的Shewhart控制图，实现对复杂多变量过程的实时监控和早期预警，关注于对过程变异的敏感度提升。 视觉检测与缺陷识别： 结合深度学习技术，指导读者如何利用目标检测模型（如YOLO系列）和图像分割技术，实现产品表面缺陷的自动化、高精度检测，并解决小样本数据训练难题。 五、 数据驱动决策与系统集成 最终，本书强调分析成果必须转化为生产力。我们探讨了如何将训练好的模型嵌入到生产环境中： 模型生命周期管理（MLOps for Industry）： 讲解模型版本控制、在边缘设备上的模型轻量化部署（如TensorRT、ONNX Runtime），以及模型漂移的监测与自动化再训练流程。 人机交互与可视化： 如何设计面向操作员和维护工程师的直观仪表盘（Dashboard），将复杂的预测结果转化为易于理解的行动建议，提升用户接受度。 目标读者 本书面向所有希望利用数据赋能工业生产的专业人士： 1. 检验、测试、维护工程师： 需要从传统的经验判断转向数据驱动的决策。 2. 自动化与控制系统工程师： 旨在将AI和数据分析能力集成到现有PLC/SCADA系统中。 3. 工业数据分析师与科学家： 需要获取针对工业场景的特定数据处理技术和算法应用指导。 4. 制造企业的中高层管理人员： 寻求理解和规划数字化转型战略的技术基础。 通过阅读本书，读者不仅将掌握前沿的工业数据分析技术，更将学会如何将这些技术系统地应用于解决现实世界中的复杂工业问题，真正实现从“数据”到“价值”的飞跃。
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