机械设计制造及其自动化专业实验 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业出版社

作者:高艺等

出品人:

页数:211

译者:

出版时间:2005-2

价格:24.00元

装帧:

isbn号码:9787502564353

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• 机械设计
• 机械制造
• 自动化
• 实验教学
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• 实验报告

工业革命的时代脉搏：现代制造系统与智能控制的基石 书籍名称：《先进制造系统优化与智能控制前沿探索》 （注：此简介旨在描述一本不包含“机械设计制造及其自动化专业实验”内容的图书，聚焦于更宏观、前沿的制造系统、优化理论及智能控制技术。） --- 卷首语：重塑未来工厂的逻辑架构 在当前全球产业链深度融合、工业4.0浪潮席卷的背景下，传统的机械设计与制造范式正经历着结构性的颠覆。我们不再仅仅关注单个零部件的精度或机床的性能，而是聚焦于全要素、全周期、跨系统的集成优化。本书旨在填补当前理论研究与实际复杂系统工程应用之间的鸿沟，深入探讨如何利用前沿的数学优化理论、高阶控制算法以及大规模数据分析能力，构建出具备高度自适应性、鲁棒性和高效能的新一代智能制造系统。我们关注的焦点是“系统”的“智能”与“全局最优”，而非具体的实验操作与验证流程。 --- 第一部分：复杂制造系统的理论建模与拓扑设计 本部分着眼于从系统论的视角解构现代制造流程的复杂性，为后续的优化与控制奠定坚实的理论基础。我们回避了具体的机械原理和材料性能测试，转而深入研究如何将离散的制造单元、物流路径和信息流抽象化为可计算的数学模型。 第一章：多尺度制造过程的系统涌现性分析 探讨如何在不同时间尺度（毫秒级的传感器反馈、秒级的任务调度、小时级的生产计划）上对柔性制造系统（FMS）进行建模。重点研究非线性动力学在描述高速加工过程中的局限性，并引入随机过程理论来模拟外部干扰（如机床故障、原料波动）对整体系统稳定性的影响。分析点在于模型的结构合理性与参数估计的精度，而非模型的实验验证过程。 第二章：基于图论的生产网络拓扑优化 本章将生产线视为一个复杂的有向图，节点代表加工站或存储缓冲区，边代表物料流或信息流。核心内容是图的连通性、割集分析以及最小生成树算法在重构生产布局以最小化传输距离和瓶颈效应中的应用。内容聚焦于拓扑结构的数学构造与算法实现，完全脱离了具体的机械结构设计。 第三章：资源约束下的混合整数规划（MIP）模型构建 研究如何将复杂的排程问题（Job-Shop Scheduling, Flow-Shop Scheduling）转化为精确的数学规划问题。详细阐述如何处理离散决策变量（如设备分配、工件顺序）和连续变量（如时间、能耗）的耦合关系。介绍最新的松弛技术（如Benders分解）在处理大规模MIP模型时的有效性，强调模型的可解性和最优解的数学证明，而非具体的机械工装设计。 --- 第二部分：智能决策与高阶自适应控制理论 本部分聚焦于赋予制造系统以“决策大脑”，使其能够在不确定环境中自主学习、预测并做出最优响应。这要求超越传统的PID控制范畴，迈入基于模型的预测和强化学习领域。 第四章：模型预测控制（MPC）在动态系统中的应用 MPC是实现工业过程最优控制的关键技术。本章深入讲解如何构建系统的精确状态空间模型，并利用滚动时域优化原理进行实时控制律的计算。重点分析在处理约束条件（如温度、扭矩、缓冲区容量）时，MPC算法的实时计算效率和离线模型获取难度，特别是如何整合先进的非线性MPC（NMPC）以应对高动态系统。 第五章：基于深度强化学习的自主调度策略 针对传统调度算法难以应对的“黑箱”复杂性，本章引入深度Q网络（DQN）和Actor-Critic框架来训练智能体（Agent）在虚拟仿真环境中学习最优的决策策略。探讨如何设计有效的状态空间表征（State Representation）和奖励函数（Reward Function），以激励Agent学习出比人类专家更优的长期累积回报策略，例如在突发故障后的快速恢复策略。 第六章：多智能体系统（MAS）的分布式协同优化 现代制造网络往往是分布式的，各个子系统（如不同的加工单元或物流机器人）需要协同工作。本章探讨分布式优化算法，如基于共识的算法（Consensus-Based Algorithms），如何在不共享全局信息的情况下，实现多个智能体对全局目标（如最小化总完工时间）的近似最优收敛。这是一种算法层面的协同，与物理设备间的通信协议无关。 --- 第三部分：数据驱动的系统健康管理与能效优化 随着物联网（IoT）和大数据技术的成熟，制造系统的数据量呈爆炸式增长。本部分阐述如何从海量数据中提取知识，实现系统的预测性维护和能源效率的最大化。 第七章：高维传感器数据的特征工程与降维方法 在智能制造中，采集到的振动、声学、电流等数据维度极高且冗余。本章侧重于数据预处理，如经验模态分解（EMD）、主成分分析（PCA）的高阶扩展用于提取关键故障特征。内容严格限制在特征提取的数学方法论，不涉及任何具体的传感器安装或数据采集规范。 第八章：剩余使用寿命（RUL）的贝叶斯推断与概率预测 针对设备退化和故障预测，本章采用概率模型而非简单的阈值报警。详细阐述如何利用隐马尔可夫模型（HMM）或高斯过程回归（GPR）对设备退化轨迹进行建模，并利用贝叶斯更新机制，随着新数据的不断输入，实时修正对设备剩余寿命的概率分布估计，为维护决策提供科学依据。 第九章：制造过程的能源消耗建模与绿色优化 本章研究如何构建精确的分时段能耗模型，将能源消耗视为一个与生产负荷、环境温度和设备运行状态相关的函数。应用多目标优化算法（如NSGA-II）在保证产品质量和交货期（刚性约束）的前提下，实现能耗最小化和碳排放因子最小化的帕累托前沿探索，从而指导生产计划的制定。 --- 结语：面向未来的系统工程思维 本书提供了一套完整的、面向未来智能制造系统的理论工具箱。它要求读者具备扎实的数学基础和高阶的算法理解能力，目标是培养能够设计、分析和控制复杂、动态、不确定制造环境的系统架构师与算法科学家。内容着重于模型的抽象、算法的创新和全局的优化，与关注具体机械操作细节的实验指导性书籍截然不同。它是一部关于“如何让系统思考”的理论著作，而非“如何搭建系统”的操作手册。

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这本书的出现，对我来说，就像是为我打开了一扇通往“制造强国”的窗户。我是一名对科技创新和工业发展充满热情的研究生，一直关注着中国在机械制造领域的进步。当我看到这本书的标题时，我立刻被它所吸引，因为它恰好是我研究方向的一个重要支撑。我尤其欣赏书中对于“智能制造”和“工业4.0”理念的深入探讨。它不仅仅是简单地介绍一些新兴技术，而是从理论、技术、应用等多个层面，系统地阐述了如何将先进的制造技术与信息技术深度融合，以实现更高效、更灵活、更智能的生产。书中详细讲解了物联网、大数据、人工智能在制造领域的应用，例如通过工业互联网实现设备之间的互联互通，通过大数据分析优化生产流程，以及利用人工智能进行产品设计和质量控制。我还对书中关于“先进材料与成形技术”的部分印象深刻，其中介绍了各种高性能材料，如特种合金、复合材料等，以及它们在航空航天、新能源等领域的应用。这本书的内容对我而言，不仅仅是理论知识的获取，更是对我未来研究方向的指引，让我看到了机械设计制造及其自动化领域无限的潜力。

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在我看来，这本《机械设计制造及其自动化专业实验》更像是一本“工程字典”或者“技术手册”。我是一名在工业一线工作的工程师，日常工作中会接触到各种机械设备的设计、制造和维护。我购买这本书，主要是希望能够在我遇到具体技术问题时，能够方便地查阅相关的理论知识和设计方法。这本书的内容非常全面，几乎涵盖了机械设计制造及其自动化专业的所有重要知识点。我尤其喜欢它在介绍“轴承选型与设计”时，详细列出了各种类型轴承的特点、适用范围以及计算公式，并且附有大量的选型表格和设计实例。这对于我来说，在实际工作中选择合适的轴承大大节省了时间和精力。此外，书中关于“焊接工艺与设备”的介绍也非常实用，详细讲解了不同焊接方法的原理、适用材料以及质量控制要点。这对于我理解和指导焊接生产非常有帮助。我还会经常翻阅书中关于“检测与计量技术”的部分，了解各种测量仪器的原理和使用方法，确保产品质量的检测符合标准。总的来说，这本书的内容非常具有工程实践指导意义，它为我提供了一个扎实的知识后盾，让我能够更自信地应对工作中的各种挑战。

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拿到这本书的时候，我内心是充满敬畏的，因为它的厚度和封面上传递出的专业感，让我立刻意识到这是一本内容非常扎实且具有挑战性的书籍。我是一名刚刚开始接触机械设计制造及其自动化的本科生，对这个领域充满了好奇，同时也感到一丝迷茫。我试图从目录开始入手，看到了“机械制图与CAD”、“机械零件设计”、“传动装置设计”、“液压与气动技术”、“机电一体化系统设计”等等章节，每个章节下面又细分了许多小节，感觉内容之丰富，几乎涵盖了这个专业的所有核心领域。我尝试着翻阅了“机械零件设计”中的“轴的设计”这一部分，书中详细讲解了轴的材料选择、强度计算、刚度计算、以及各种失效形式的分析，并且给出了详细的设计步骤和参考图纸。虽然有些公式和概念对我来说还比较抽象，但我能感受到其中严谨的设计逻辑和工程规范。我还注意到书中有很多插图和表格，虽然目前还不能完全理解，但我知道这些都是非常有价值的工程信息。这本书给我的感觉是，它不是一本轻松读物，更像是一本需要反复研读、深入思考的“武功秘籍”。我需要花费大量的时间和精力去消化吸收其中的知识，才能真正领会它的精髓。

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这本书简直是打开了我对“机械”这个词汇的全新认知，之前以为机械就是齿轮、杠杆之类的简单东西，看了这本书才明白，原来背后蕴含着如此复杂的理论和工程实践。我是一名对新事物充满好奇心的本科生，平时喜欢钻研一些技术性的东西，所以当我在图书馆偶然翻到这本书的时候，立刻就被吸引住了。书的封面设计简洁大方，传递出一种严谨、务实的感觉，没有太多花哨的修饰，这让我觉得它很“硬核”。我特别喜欢它在介绍每一个核心概念时，都会配上大量的示意图和工程实例。例如，在讲解“材料的强度与刚度”时，书里不仅给出了各种材料的性能参数表，还详细解释了不同载荷下材料的变形规律，并且附上了大量的应力-应变曲线图，让我能够直观地理解这些抽象的力学概念。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些实际工程中的案例分析，比如桥梁的设计、汽车发动机的运转原理等等，通过这些生动的例子，我能够将书本上的理论知识与现实世界联系起来，感觉学习不再是枯燥的理论堆砌，而是能够解决实际问题的钥匙。我甚至尝试着按照书中的某个图示，在脑海里模拟一个简单的机械装置的运动过程，虽然有些地方还是不太理解，但已经能感受到其中精妙的机械联动。这本书的深度和广度都让我感到震撼，它不仅仅是一本教材，更像是一扇通往工程世界的大门。我甚至开始思考，如果我能够掌握书中的知识，是否也能参与到一些机械的设计和制造项目中去？这种想法让我充满期待，也让我觉得学习的动力更加十足。

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当我拿到这本《机械设计制造及其自动化专业实验》的时候，我眼前一亮，因为它所涵盖的内容正是我在大学期间最感兴趣和最想深入了解的几个方向的集合。我是一名对工程技术有着浓厚兴趣的在读大学生，平时喜欢阅读一些关于科技发展的文章，对机械和自动化领域一直抱有极大的热情。这本书的封面设计朴实而又不失专业性，让我一眼就觉得它是一本值得信赖的参考书。我特别欣赏它在介绍“机器人技术”部分时，不仅仅停留在理论层面，而是深入到机器人机构学、动力学以及控制算法的设计。书中详细讲解了不同类型机器人的运动学模型，包括正运动学和逆运动学，并且给出了求解的详细步骤。此外，它还介绍了机器人感知技术，如视觉传感器、力觉传感器等，以及路径规划和避障算法。这让我对机器人如何感知环境、做出决策以及精确执行动作有了更深入的理解。我还对书中关于“先进制造技术”的章节印象深刻，其中介绍的3D打印（增材制造）技术，不仅讲解了不同的打印原理（如FDM、SLA、SLS等），还详细分析了其在材料选择、工艺参数优化以及后处理方面的关键技术。这让我看到了未来制造行业的发展方向。这本书的内容对我而言，就像是一张详细的地图，指引着我在机械设计制造及其自动化这片广阔的领域中探索前进。

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作为一名对自动化领域充满热情的准毕业生，我在准备毕业设计的时候，迫切需要一本能够系统梳理机械设计、制造与自动化相关知识的参考书，而这本《机械设计制造及其自动化专业实验》恰好满足了我的需求。我尤其欣赏这本书在理论与实践之间的平衡。它不像纯理论书籍那样枯燥，而是将大量的实验设计、操作步骤和数据分析方法融入其中，让读者能够“动手”去验证和理解书本上的知识。我翻阅了关于“PLC编程与应用”的章节，书中不仅详细讲解了PLC的硬件构成、指令系统，还提供了一系列经典的实验项目，比如交通信号灯控制、电机启程停止控制等。每个实验都配有清晰的接线图、程序流程图和预期结果分析，让我觉得即使是在没有实际设备的情况下，也能通过阅读和思考来掌握PLC的基本原理和编程技巧。此外，书中对于“传感器技术与应用”的介绍也让我受益匪浅。它系统地讲解了各种类型传感器的原理、选型以及在不同工业场景下的应用，比如光电传感器、接近开关、温度传感器等，并且给出了相应的实验装置和测量方法。这对于我理解自动化系统的感知层至关重要。我甚至尝试着对照书中的实验步骤，在脑海中构建一个简单的自动控制系统，想象着各个环节是如何协同工作的。这本书对我而言，不仅是一本教科书，更是一本“指导手册”，它让我对未来从事自动化相关工作有了更清晰的认识和更坚实的信心。

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这本书的出现，对我而言就像是打开了一个全新的世界。我是一名对工程技术领域充满好奇心的普通读者，平时喜欢关注科技前沿的发展，对机械和自动化这些听起来就很高大上的领域一直很感兴趣，但一直缺乏一个系统了解的途径。这本书的名字很直接地告诉我它涵盖的内容，于是我抱着尝试的心态购买了它。打开书后，我被它极其详尽的内容所震撼，它不仅仅是介绍一些机械设备，而是从基础的材料力学、机械原理讲起，再到复杂的制造工艺、自动化控制，甚至还包括了最新的3D打印和机器人技术。书中的插图和图表非常多，很多都是我之前从未见过的，比如各种复杂的齿轮传动示意图、液压和气动控制回路图，以及各种传感器的内部结构图。我虽然不能完全理解每一个公式和概念，但我能够通过这些直观的图示，感受到机械运动的奥秘和自动化控制的精妙。书中还穿插了一些工程案例的分析，虽然我理解起来有些吃力，但能够感受到这些知识在实际工程中的应用价值。这本书的体量非常庞大，每一页都充满了信息量，我感觉自己像是在进行一场知识的“探险”，虽然有时会感到艰辛，但每一次的发现都让我充满成就感。

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这本书给我最直观的感受就是它的“厚重感”，无论是从物理上的体积，还是从内容的深度和广度上来看，都名副其实。我是一名刚刚开始接触这个专业的学生，对于很多概念都还很陌生。我翻开书的时候，首先看到的是密密麻麻的文字和公式，感觉像是在面对一座巨大的知识宝库，却又不知道从何下手。我尝试着阅读了关于“金属切削原理”的章节，里面涉及到了切削力、切削热、刀具磨损等概念，并且有大量的数学公式来描述这些过程。说实话，初学者真的很难一下子理解这些。书中的插图虽然不少，但很多都比较抽象，需要反复揣摩才能明白其中的含义。我花了很长时间才理解了“切削加工中的受力分析”，感觉脑子都要“宕机”了。这本书的语言风格也比较偏向于学术性，很多地方用词都很专业，对于非专业人士来说，阅读起来确实有一定门槛。我感觉这本书更适合已经具备一定基础知识的学生，或者是在老师的指导下进行学习。我正在思考，这本书的目录结构是否足够清晰？章节之间的逻辑关系是否紧密？这些对于初学者来说可能会影响他们的学习路径。目前来看，虽然内容深奥，但它的内容无疑是全面且深入的，对于想要深入了解机械设计制造及其自动化这个专业的人来说，它提供了一个非常详实的知识框架。

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这本书绝对是我在工程学习道路上遇到的最“硬核”的一本。我是一名即将毕业的研究生，在撰写毕业论文期间，我需要查阅大量的专业文献和资料，而这本书恰好为我提供了一个非常扎实的理论基础和技术支撑。我尤其看重这本书的“实验”部分，它不仅仅是理论的阐述，更强调了如何将理论付诸实践，并通过实验来验证和深化理解。我反复研读了关于“数控加工技术”的章节，书中详细介绍了数控机床的组成、工作原理，以及G代码和M代码的编程指令。更重要的是，它提供了一系列典型的数控加工实验，包括零件的刀具路径规划、加工参数的优化以及切削过程的仿真。我尝试着对照书中的例子，在脑海中模拟一个零件的数控加工过程，从刀具的选择到进给量的设定，感觉每一步都充满了技术挑战。此外，书中关于“机械系统动力学仿真”的部分也给我留下了深刻的印象。它介绍了如何利用MATLAB/Simulink等仿真软件，对复杂的机械系统进行建模和仿真分析。通过这些仿真，我能够提前预测系统在不同工况下的动态响应，从而优化设计，避免潜在的失效风险。这本书的内容对我而言，就像一个经验丰富的工程师的“工具箱”，里面装满了解决工程问题的秘诀和方法，让我受益匪浅。

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这本书真的太厚重了，打开的时候我都被它的体积震撼到了，感觉像捧着一本砖头。封面设计倒是很朴实，就是简单的书名加上学校的校徽，没有太多花哨的东西。我是一名即将进入大三的学生，之所以选择购买这本书，完全是因为课程的需要，老师推荐的。我拿到书的那一刻，脑子里想的不是“哇，这本好书”，而是“天哪，我得啃多少东西才能弄明白”。打开目录，密密麻麻的章节标题，什么“材料力学基础”、“机械原理”、“机械制造工艺学”、“自动化控制原理”、“CAD/CAM技术”、“检测技术”……光是听名字就让人头晕。每一章节下面又有很多小节，每一个小节的标题都那么专业，看得我眼花缭乱。我尝试着翻开第一页，就开始了我的“苦难”之旅。里面的公式、图表、文字解释，对我来说就像是外星语一样。我记得我当时花了一个下午的时间，才勉强弄懂了一个关于“应力集中”的概念，还是在反复对照书中的插图，以及百度了一些补充资料后才勉强理解。说实话，这本书的内容实在是太庞大了，我觉得我这辈子都不可能把它完全吃透。它更像是一本工具书，或者说是专业知识的百科全书，需要的时候，我可能需要像字典一样去查阅，而不是一字不落地去阅读。我有点担心，如果这本书的内容在考试中出现，我该怎么办？它不会是那种需要死记硬背的教科书吧？如果是这样，那我的大学生涯可就太难熬了。不过，从另一个角度来看，也说明了这个专业知识的广度和深度，确实不是一两天就能掌握的。我只能祈祷，在未来的学习和实践中，这本书能够成为我坚实的后盾，而不是让我感到压力的负担。我还在思考，这本书的排版怎么样？字体大小是否舒适？纸张的质量如何？这些细节可能也会影响我的阅读体验。目前来看，它的纸张摸起来还算不错，不是那种特别光滑的，印刷的字迹也算清晰。

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