CAD/CAM应用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学

作者:高汉华 编

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2007-9

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787030192561

丛书系列:

图书标签:

• CAD/CAM
• 计算机辅助设计
• 计算机辅助制造
• 机械设计
• 自动化
• 工业工程
• 数控技术
• 模具设计
• 产品设计
• 制造技术

好的，这是一份关于一本名为《数字化制造前沿技术探析》的图书的详细简介，内容完全避开了CAD/CAM（计算机辅助设计/计算机辅助制造）的应用技术范畴，并力求语言风格自然、信息密度高。 --- 图书简介：数字化制造前沿技术探析 概述：迈向智能制造的基石 《数字化制造前沿技术探析》是一部面向高新技术产业研发人员、高级工程技术人员、高校师生及对前沿制造技术有深度需求的读者的专业著作。本书聚焦于21世纪以来，驱动全球制造业向“智能工厂”和“工业4.0”转型升级的核心技术脉络，重点阐述了非基于传统CAD/CAM流程的、更具颠覆性的数字化制造范式。 本书摒弃了对绘图、建模或直接数控编程等传统CAD/CAM核心模块的深入介绍，转而将视野投向数据驱动、自主决策、柔性重构的先进制造领域。全书结构严谨，逻辑清晰，力求在理论深度与工程实用性之间找到最佳平衡点，为读者提供一套理解和应用最新制造技术体系的知识框架。 第一部分：先进制造中的数据基础与集成（不涉CAD/CAM模型构建） 本部分旨在构建读者对现代制造系统所需的数据基础和集成平台的认识，这些技术是实现高级自动化和智能化决策的前提。 第一章：工业物联网（IIoT）在生产现场的深度融合 本章深入探讨了工业传感器技术、边缘计算在制造数据采集中的应用。重点分析了如何从物理设备中实时、高频地提取运行状态、能耗、振动、温度等过程数据，而非设计数据。讨论了时间序列数据库（TSDB）在处理海量制造流水线数据时的优化策略，以及边缘侧的轻量级数据清洗与预处理技术，确保数据到达云端时具备高价值密度。 第二章：制造过程的语义化与知识图谱构建 不同于CAD模型中的几何语义，本章关注的是操作语义和故障语义。我们探讨了如何利用自然语言处理（NLP）技术对设备维护日志、工艺标准文档进行结构化，并构建描述设备间、工序间复杂关系的制造知识图谱。这使得系统能够理解“为什么”会发生某种状态，而非仅仅记录“发生了什么”。着重介绍了本体论（Ontology）在统一异构数据源中的作用。 第三章：面向生产的云计算与分布式架构 本章详述了云计算、雾计算在支持大规模分布式制造网络中的架构设计。重点分析了如何设计高可用、低延迟的云边协同（Cloud-Edge Synergism）平台，以应对全球化供应链中对制造数据同步和远程监控的严苛要求。案例分析集中在跨地域工厂间资源调度和协同优化。 第二部分：自主决策与机器学习在工艺优化中的应用（不涉几何形体优化） 本部分的核心在于利用高级算法，实现制造过程的自我调整和优化，从而提高良率、降低能耗和缩短生产周期。 第四章：基于强化学习的动态生产调度 本章聚焦于解决NP难问题——动态作业车间调度。我们详细介绍了如何构建一个马尔可夫决策过程（MDP）模型，将生产线视为一个环境，将调度指令视为动作，以实时产出最大化或等待时间最小化为目标函数。重点讲解了深度Q网络（DQN）和策略梯度方法在处理高维、非平稳生产状态空间时的适应性。 第五章：过程质量的预测性维护与异常检测 本章关注设备健康管理（PHM）。内容涵盖了深度学习在分析传感器信号（如声学发射信号、电流波动）中的应用，以识别设备在微小故障前兆下的微妙变化。详细阐述了自编码器（Autoencoders）和生成对抗网络（GANs）在学习正常运行模式和识别未知故障模式（One-Class SVM的深度学习扩展）上的优势，而非基于预设的CAD/CAM生成的公差分析。 第六章：参数优化与数字孪生（Digital Twin）的反馈机制 本书将数字孪生定义为一个实时运行过程的动态模型，而非仅仅是几何体的虚拟复制品。本章着重于如何通过耦合实际生产数据，使孪生体能够准确预测工艺参数（如加热温度曲线、材料喷射压力）对最终产品性能指标（如强度、疲劳寿命）的影响。并详细分析了如何通过数字孪生体进行“What-If”的仿真实验，并将优化结果安全、实时地反馈给物理系统。 第三部分：柔性制造与下一代制造系统（不涉及传统CAM路径规划） 本部分探讨了制造系统如何适应小批量、多品种的生产需求，以及新兴的制造范式带来的挑战与机遇。 第七章：基于流程重构的柔性生产单元设计 本章探讨如何设计可快速重构的物理布局和信息流架构，以适应产品需求的快速变化。这涉及基于事件的建模（Event-Driven Modeling），用于模拟不同产品族群切换时的资源占用和物流瓶颈。重点分析了模块化夹具系统和可重构机构（Reconfigurable Mechanisms）的集成，这些技术侧重于物理操作的灵活性，而非工具路径的重新计算。 第八章：增材制造（AM）中的材料科学与后处理数字化控制 虽然AM常与CAD/CAM关联，但本书侧重于其材料科学特性和过程控制的数字化。详细介绍了激光熔融过程中的熔池动力学监控（如光谱分析和高速红外成像），以及如何利用机器学习模型实时调整激光功率和扫描速度，以补偿材料缺陷和残余应力。后处理环节，如热等静压（HIP）或表面处理过程的数字化参数管理和验证也被作为重点。 第九章：人机协作与增强现实（AR）在操作指导中的角色 本章描述了人类专家如何通过AR技术增强其在复杂装配、调试或维修任务中的能力。内容侧重于AR系统如何实时叠加操作指南、安全警告和流程验证信息，以指导人手的动作，而非用机器自动执行预设的工具路径。探讨了眼动追踪和手势识别技术在提升人机交互效率和数据采集中的作用。 结语 《数字化制造前沿技术探析》旨在提供一个非几何中心的先进制造视角。它强调数据流、决策智能和系统柔性，是理解未来工厂如何自我优化、自我适应的关键参考书。本书的贡献在于系统性地梳理了驱动“智能制造”核心动力的底层数据科学、人工智能和系统工程技术。

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我对这本书的期待原本是能够深入探讨CAM刀具路径规划的优化策略，毕竟在实际的机加工过程中，效率和表面质量的平衡是最大的挑战。这本书在这方面确实没有让我失望，它对数控编程的基础逻辑讲解得非常透彻，特别是对于五轴加工的后处理和G代码的理解，有非常独到的见解。我尤其喜欢它对比不同铣削策略（比如等高线铣削和残余材料去除）在不同材料上的应用效果。书中引用了多家知名机床制造商的案例数据，让理论变得非常扎实可信。更让我惊喜的是，它竟然还涉及到增材制造（3D打印）的准备工作，比如如何对CAD模型进行切片参数的设置和支撑结构的优化，这超出了我对传统CAD/CAM书籍的认知边界。这表明作者对整个数字制造链条都有深入的思考。唯一美中不足的是，关于高级仿真和碰撞检测的章节略显单薄，如果是能加入更多关于高复杂度装配体的干涉检查和运动仿真实例，那就更完美了。但总体来说，它为我提供了一个从设计到制造端到端的完整技术蓝图。

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这本书的语言风格非常平实、接地气，读起来完全没有那种晦涩难懂的技术术语堆砌感。作者似乎很懂得读者的痛点，总是在关键的技术难点处用更生活化或者更形象的比喻来解释复杂的算法原理。比如，讲解网格重建时，它不是直接抛出数学公式，而是用“搭积木”的方式来比喻点的连接和面的生成过程，这对于理解点云数据处理的内在逻辑很有帮助。我个人对逆向工程那一部分特别感兴趣，这本书在这块的介绍非常详尽，从3D扫描数据的预处理，到曲面拟合的各种容差设置，都有详细的步骤指导。它没有回避软件中常见的“坑”，比如数据丢失、曲面不光滑等问题，并提供了实际的解决方案，而不是一味地宣传软件的强大功能。这本书的知识体系非常庞大，但结构安排得井井有条，章节之间的逻辑过渡自然流畅，让人有读下去的欲望。它更像是一本武林秘籍，不仅告诉你招式，还告诉你招式背后的内功心法。

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作为一个长期从事模具行业的技术人员，我最看重的是工具链的集成性和兼容性。这本书在阐述CAD/CAM流程时，非常注重不同软件模块之间的协同工作。它详细描述了如何在一个主流CAD平台中完成设计后，无缝对接CAM软件进行编程，中间涉及到数据格式转换、基准面的设定以及公差的传递等关键环节。书中对公差分析的讲解尤为到位，它不仅展示了如何应用GD&T符号，更结合软件功能演示了如何量化这些公差对最终加工件的影响。这对于保证产品质量至关重要。此外，它还涉及到了PLM（产品生命周期管理）系统的初步概念，强调了数据管理的规范性，这在现代企业数字化转型的大背景下，显得尤为重要。这本书的深度和广度兼顾得很好，它没有陷入某一特定软件功能的泥潭，而是着眼于整个工程实现的宏观视角，让人受益匪浅。

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这本书的封面设计很吸引人，那种深邃的蓝色调配上一些科技感的线条，让人立刻联想到精密制造和现代工业。我本来以为这会是一本偏理论性的教科书，毕竟“应用技术”这几个字听起来就比较严肃。然而，翻开目录，我发现它涵盖的内容非常广。它从最基础的CAD绘图环境设置讲起，逐步深入到参数化建模的精妙之处。特别是关于曲面造型的部分，作者似乎花了大量篇幅去讲解那些复杂的NURBS曲面是如何在软件中被精确控制和修改的，这对于我这种需要处理复杂汽车零部件设计的人来说，简直是及时雨。书中穿插了大量的实战案例，比如一个模具的完整设计流程，从草图到最终出工程图，每一步都有详尽的截图和操作步骤说明。这一点我非常赞赏，因为很多教材只是停留在理论层面，实际操作起来就抓瞎了。这本书的排版也很好，图文并茂，重点突出，即便是初学者也能很快找到切入点。它不是那种冷冰冰的软件说明手册，更像是一位经验丰富的前辈在手把手地教你如何把图纸变成可以生产出来的实物。光是学习如何优化草图的约束关系，我就感觉受益匪浅，直接提升了我建模时的效率。

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这本书最让我感到惊喜的是它对未来趋势的洞察和前瞻性。在最后的几章，作者探讨了AI在辅助设计和智能制造中的潜力。虽然这部分内容相对偏向理论和展望，但它为读者打开了新的思路，让我们意识到不能仅仅停留在当前成熟的技术上。特别是关于知识图谱在CAD特征识别中的应用，虽然目前尚处于研究阶段，但作者给出的方向非常明确，值得我们持续关注。这本书的参考文献列表也做得非常专业，提供了大量权威的期刊论文和行业标准，如果你想进行更深层次的学术研究，这本书无疑是一个极好的起点。阅读完这本书，我感觉自己对“技术”的理解不再局限于操作软件的熟练度，而是上升到了对设计意图、制造约束和未来技术演进的综合理解。它不仅是一本工具书，更像是一本职业发展的指南，激励着我们在快速变化的制造业环境中不断学习和进步。

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