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出版者:清华大学出版社

作者:克莱斯米特

出品人:

页数:320

译者:张云

出版时间:2005-1

价格:39.80元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302093664

丛书系列:

图书标签:

• 1
• CATIA V5
• CAD
• 机械设计
• 三维建模
• 软件教程
• 工程制图
• 工业设计
• 数字化设计
• 汽车工程
• 航空航天

现代制造业中的创新设计与高效工程 一本深度剖析前沿制造技术与数字化流程的综合指南 本书旨在为工程技术人员、产品设计师、制造工程师以及相关领域的学生提供一个全面、深入的视角，探讨如何在当今快速变化的全球制造业环境中，利用最新的数字化工具和方法论来实现创新设计、优化生产流程，并提升整体工程效率。我们聚焦于超越单一软件操作层面，探讨系统集成、跨学科协作以及未来制造趋势。 第一部分：产品生命周期管理（PLM）的战略视角 本部分将产品生命周期管理（PLM）提升到战略高度，探讨其如何在企业内部实现数据的统一、流程的标准化以及决策的智能化。 1. 数字化转型与PLM的集成： 深入分析当前企业面临的数字化挑战，如何将PLM系统作为核心枢纽，连接市场需求、研发设计、供应链管理和售后服务。重点阐述数据主权、模型驱动型企业（Model-Based Enterprise, MBE）的构建基础，以及如何利用语义化数据提升决策质量。 2. 协同设计环境的构建与管理： 探讨复杂产品开发中，跨地域、跨专业团队如何高效协同。内容涵盖版本控制的精细化管理、设计变更请求（ECR/ECO）的电子化审批流程，以及如何通过虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术辅助远程审查和装配指导，加速设计迭代周期。 3. 知识产权与工程数据的安全： 详细介绍在数字化设计环境中，如何构建严格的数据访问权限体系和知识产权保护机制。分析基于区块链技术的工程数据溯源和安全验证的可行性与应用场景，确保核心技术资产的安全。 第二部分：先进曲面建模与拓扑优化实战 本部分侧重于工程设计中最具挑战性的几何创建与性能验证环节，强调参数化控制和性能驱动的设计理念。 1. 自由曲面与A级表面精细化设计： 针对汽车、航空航天等对外观和空气动力学要求极高的行业，深入剖析高阶曲面（如NURBS、T-Splines）的数学原理及其在逆向工程中的应用。重点讲解如何通过光顺性分析（曲率图、高光线分析）实现视觉和工程性能的双重优化，并掌握复杂边界条件下的连续性修复技术。 2. 拓扑优化与生成式设计（Generative Design）： 介绍基于有限元分析（FEA）的拓扑优化流程，如何根据载荷、约束和材料属性自动生成最佳轻量化结构。对比传统设计与生成式设计的工作流差异，探讨如何将优化结果无缝集成回参数化模型中进行后续加工路径规划，特别是针对增材制造（Additive Manufacturing, AM）的结构输出。 3. 关联设计与参数化驱动： 详细解析如何建立复杂的参数化模型，实现设计意图（Design Intent）的固化。演示如何利用约束和驱动变量，快速应对设计规格的变化，包括如何构建可复用、易维护的零部件族。 第三部分：面向制造的工程实践与仿真集成 本部分关注如何将数字模型转化为可制造的产品，并集成高级仿真技术来预测和验证产品性能。 1. 可制造性设计（DFM）与装配性设计（DFA）： 深入讲解主流制造工艺（如精密铸造、钣金成型、多轴CNC加工）对设计提出的具体要求和限制。提供一套系统的DFM检查清单，包括壁厚均匀性、拔模斜度、刀具可达性分析等，以减少试生产中的返工率。同时，强调装配顺序仿真和防干涉分析的重要性。 2. 多物理场耦合仿真分析： 介绍超越单一结构分析的先进仿真技术。内容包括： 热-结构耦合： 针对电子设备散热和高温部件的应力分析。 流固耦合（FSI）： 评估运动部件与流体介质的相互作用，如涡流对叶片的影响。 模态与振动分析： 预测产品在动态载荷下的共振风险，并给出刚度优化建议。 3. 增材制造（AM）的工艺链管理： 探讨增材制造对传统工程流程的颠覆性影响。重点讲解从CAD模型到切片、支撑结构生成、打印过程监控及后处理的完整流程。分析选择性激光熔化（SLM）和粘合剂喷射（Binder Jetting）等不同技术的应用边界与参数控制。 第四部分：工业物联网（IIoT）与数字孪生（Digital Twin） 本部分展望未来制造的前沿领域，探讨如何通过实时数据连接实现生产和产品性能的闭环控制。 1. 数字孪生的构建与应用层级： 定义数字孪生的层次结构，从简单的资产模型到复杂的系统级仿真模型。讲解如何将设计模型（虚拟）与实际运行数据（物理）进行实时同步和校准，实现对远程资产的预测性维护（Predictive Maintenance）。 2. 传感器数据集成与模型校准： 探讨如何选择合适的传感器技术（如应变片、温度传感器、振动分析仪），并实现这些数据流向PLM和仿真平台的过程。重点介绍数据清洗、特征提取以及如何利用机器学习算法对仿真模型进行迭代校正，提高预测精度。 3. 智能工厂与柔性制造系统（FMS）： 分析IIoT网络如何赋能车间级的实时调度和资源优化。讨论柔性制造系统中，设备状态监控（SCADA集成）如何驱动生产计划的动态调整，以适应小批量、多品种的定制化需求。 总结与展望 本书最后将对未来制造业的发展趋势进行总结，强调跨学科能力（设计、仿真、数据科学）在现代工程师中的核心地位，并指导读者如何构建持续学习的知识体系，以应对行业技术的快速迭代。

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