具体描述
本书是根据作者在上海内燃机研究所多年工作的经验，以及英国里卡多咨询工程师公司、奥地利AVL公司与上海内燃机研究所合作期间提供的资料为主编写的一本实用专业书。书中不仅对高速紫油机的总体布置、主要系统及零部件的设计方法进行了详细介绍，而且还提供了大量设计经验数据和参考图。本书与一般内燃机专业教材的区别，在于更注重实用性和注重理论与实践的结合。相信本书对已掌握内燃机基础理论的设计工程师从事产品开发或改进时会有所帮助。全书共分为8章：总论、机体和气缸套、气缸盖、燃烧系统、活塞连杆、曲轴、配气机构以及现代设计方法概论。
本书适用于企业或研究所从事高速柴油机设计的工程设计人员，也可供热能与动力工程专业的本科生和研究生参考。
机械设计与制造技术前沿探索 图书主题： 现代制造工艺优化与智能控制系统集成 图书定位： 本书旨在为机械工程、制造技术及相关领域的专业人士、高级工程师和研究生提供一套深入、前沿的技术视野和实践指导，重点探讨如何通过先进的制造工艺和智能控制技术实现产品性能的飞跃和生产效率的革命性提升。内容严格聚焦于当前工业界热点，如增材制造（3D打印）在复杂结构件中的应用、高精度数控加工的误差补偿模型、以及基于物联网（IoT）和人工智能（AI）的柔性生产线优化策略。 --- 第一部分：先进制造工艺的理论基础与工程实现 第一章：增材制造（AM）中的材料科学与结构完整性 本章深入剖析了选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）以及粘合剂喷射（BJ）等主流金属增材制造技术的物理化学过程。重点讨论了快速凝固对微观组织演变的影响，如何有效控制残余应力以避免打印过程中的翘曲和开裂。 1.1 激光-粉末相互作用模型： 建立基于有限元法的能量耦合模型，预测熔池的深度、宽度及冷却速率，并与最终的晶粒尺寸和相变进行关联分析。 1.2 缺陷的无损检测与表征： 详细介绍超声波检测（UT）、X射线层析成像（XCT）在识别气孔、未熔合区域及夹杂物方面的应用，并提出基于深度学习的实时缺陷分类算法。 1.3 后处理技术对性能的影响： 重点研究热等静压（HIP）和应力消除退火对提高疲劳寿命和改善表面粗糙度的机制，并提供不同合金（如Ti-6Al-4V、Inconel 718）的最佳工艺窗口参数集。 第二章：超精密加工中的误差源识别与主动补偿技术 本章聚焦于实现纳米级乃至亚微米级加工精度的关键技术，特别是针对传统CNC系统在动态补偿方面的不足。 2.1 误差建模与解耦： 分析机床热漂移、刀具磨损、结构振动等误差源的物理特性，构建多自由度耦合误差模型。提出基于雷尼尔矩阵（Renal Matrix）的误差解耦方法。 2.2 激光干涉测量与实时反馈： 介绍如何集成在线激光跟踪系统和纳米级位移传感器，实时获取主轴和工作台的实际位置，并与预设的CNC插补路径进行比对。 2.3 智能补偿算法： 探讨基于模型预测控制（MPC）和神经网络（NN）的动态误差补偿策略，实现对周期性误差和非线性摩擦力的主动抑制，确保在高速进给率下的表面质量。 第二部分：智能制造系统与过程优化 第三章：工业物联网（IIoT）在生产环境中的部署与数据架构 本部分阐述如何构建一个高可靠性、低延迟的工业数据采集与传输网络，为上层决策提供支撑。 3.1 传感器融合与边缘计算： 讨论各类工业传感器（振动、温度、声发射、电流/电压信号）的数据异构性处理，以及利用边缘计算设备进行初步数据清洗和特征提取的必要性。 3.2 OPC UA与时间敏感网络（TSN）： 深入解析OPC UA协议在工业语义互操作性中的作用，并介绍TSN技术如何为关键控制环路提供确定性低延迟通信保障。 3.3 数据湖与数字孪生体的构建基础： 描述如何建立面向制造过程的统一数据湖架构，并以此为基础搭建设备级的数字孪生模型，实现对物理实体状态的精确映射。 第四章：基于机器学习的制造过程预测与质量控制 本章的核心在于如何利用海量制造数据，通过先进的机器学习方法提升质量控制的预测能力和决策效率。 4.1 过程参数与产品性能的关联挖掘： 采用主成分分析（PCA）和偏最小二乘法（PLS）识别影响最终产品性能的关键输入变量组合。 4.2 剩余使用寿命（RUL）预测模型： 针对关键刀具和机床轴承，应用长短期记忆网络（LSTM）和Transformer模型，基于历史运行数据预测其故障时间点，实现基于状态的维护（CBM）。 4.3 视觉检测与缺陷识别的深度学习： 详细介绍卷积神经网络（CNN）在检测复杂装配体（如焊缝、表面涂层）中的应用，包括数据增强技术和迁移学习在小样本情境下的应用。 第三部分：面向复杂系统的集成与验证 第五章：面向系统的仿真与集成验证平台 本章关注如何将单一的工艺优化集成到整个生产系统层面，并通过高保真仿真验证其有效性。 5.1 多物理场耦合仿真： 探讨如何将热-力-流体（Thermal-Mechanical-Fluidic）模型在特定制造场景（如高功率激光焊接）中进行耦合，以预测变形和应力分布。 5.2 离散事件仿真（DES）与生产调度： 使用Arena或FlexSim等工具对柔性生产线的物流、资源分配和任务排序进行建模，并结合强化学习算法优化调度策略，以最小化平均工件等待时间。 5.3 虚拟调试与系统集成测试： 阐述如何利用实时仿真环境（如MATLAB/Simulink或专用的PLC模拟器）对新开发的控制逻辑和HMI界面进行全面、安全的前期验证，确保实际投产的平稳性。 --- 本书的独特性： 本书没有侧重于传统机械零部件的设计规范或单一系统的操作手册。它完全聚焦于“如何用最新的信息技术和材料科学手段，对机械制造过程进行革命性的重构和优化”。内容高度面向工程实践中的前沿难题，提供从微观材料行为到宏观生产系统调度的完整技术链条解析。所有案例和理论均围绕如何利用数据驱动和先进控制方法，提升复杂产品的制造精度、可靠性和生产系统的柔性。
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