具体描述
《数控机床操作与编程》以华中、FANUC、SIEMENS三大主流数控系统为例，介绍数控机床的各种常用编程指令与操作规程。《数控机床操作与编程》共分8章：数控技术概论、数控加工编程基础、数控编程常用指令、数控车床编程与加工操作、数控铣床编程与加工操作、数控加工中心编程与加工操作、数控线切割编程与加工操作、自动编程简介。
《数控机床操作与编程》注重培养学生数控加工实践能力，在讲述基本理论的基础上，给出大量实例与加工程序，具有很强的针对性和实用性。每章后均附有思考与练习题。
好的，这是一份为一本名为《数控机床操作与编程》的图书撰写的、内容详细且不包含该书主题的图书简介。 --- 图书名称：数字时代的工业自动化前沿：智能制造与机器人集成应用指南 图书简介 在当前全球制造业向“工业4.0”迈进的浪潮中，传统制造模式正经历着深刻的变革。智能制造不再是遥远的未来概念，而是驱动现代工业核心竞争力的关键要素。《数字时代的工业自动化前沿：智能制造与机器人集成应用指南》正是为站在这一技术前沿的工程师、技术人员、管理人员以及相关专业学生量身打造的深度参考手册。本书旨在全面阐释现代工业自动化系统的核心架构、关键技术以及实际集成策略，为读者提供一个系统化的知识框架，以应对日益复杂的生产环境挑战。 本书摒弃了对单一设备或特定工具的简单介绍，而是聚焦于整个智能制造生态系统的构建与优化。内容涵盖了从基础的数据采集与网络通信，到高级的柔性制造系统（FMS）设计，再到人机协作机器人（Cobots）的部署与安全规范等多个维度。 第一部分：智能工厂的基石——工业物联网（IIoT）与数据驱动决策 本部分深入探讨了支撑智能制造运作的神经系统——工业物联网。我们首先解析了IIoT的架构组成，包括边缘计算节点、数据汇聚层以及云端分析平台。重点内容包括： 传感器技术与数据采集标准： 详细介绍了新一代高精度传感器（如视觉传感器、激光雷达）在复杂环境中的应用，并对比了OPC UA、MQTT等主流工业通信协议的优势与适用场景，强调了数据实时性和可靠性在生产控制中的作用。 数据清洗、存储与初步分析： 探讨了在OT（运营技术）环境中处理海量工业数据的挑战，包括时间序列数据的预处理方法，以及如何利用轻量级数据库或时序数据库（TSDB）构建高效的数据基础设施。 边缘计算在实时控制中的角色： 阐述了将计算能力下沉到生产线边缘的必要性，并展示了如何利用边缘网关实现低延迟的数据处理和本地决策，以保障生产过程的即时响应。 第二部分：柔性制造系统（FMS）的设计与优化 柔性制造系统是实现多品种、小批量高效生产的关键。《数字时代的工业自动化前沿》提供了FMS从概念规划到实际部署的全流程指南。 系统拓扑与物流规划： 详细分析了不同FMS布局模式（如线性布局、环形布局）的优缺点，并引入了先进的物料搬运系统（AGV/AMR）在工厂内部动态路径规划中的算法与实施细节，重点关注了动态调度策略的制定。 制造单元的构建与协同： 探讨了如何将多个独立的加工单元、检测单元有机地整合为一个协同工作的系统。内容涵盖了制造单元间的同步机制、共享资源的管理，以及如何通过软件定义制造（SDM）理念提升系统的可重构性。 虚拟调试与数字孪生（Digital Twin）： 深入讲解了数字孪生技术在FMS设计验证中的应用。读者将学习到如何构建高保真度的系统模型，通过虚拟环境模拟不同生产场景下的性能表现、瓶颈分析以及故障恢复策略，从而在物理实现前最大化系统效率。 第三部分：人机协作与先进机器人应用 随着机器人技术的成熟，人机协作已成为提升生产效率和工作安全性的重要方向。本部分聚焦于新一代自动化设备在实际工作场景中的集成。 协作机器人（Cobots）的编程范式： 区别于传统工业机器人，本书详细介绍了协作机器人的基于任务的编程（Task-Based Programming）和示教式编程方法。重点分析了在共享工作空间中，如何安全有效地分配人与机器人各自的任务，以实现增效减损。 机器人视觉系统在复杂装配中的应用： 阐述了3D视觉引导技术（如结构光、ToF）在零件识别、位姿检测和复杂抓取中的应用。内容包括相机标定、视觉伺服（Visual Servoing）的基本原理及在高速生产线上的鲁棒性设计。 自动化系统中的网络安全： 鉴于自动化系统对外部网络的依赖性增加，本书专门设立章节讨论了工业控制系统（ICS）的网络安全威胁。内容覆盖了从物理隔离到纵深防御策略的建立，包括安全审计、访问控制和入侵检测系统在自动化网络中的部署规范。 第四部分：面向未来的制造：AI与机器学习在生产优化中的落地 本书的最后一部分，将读者的视野引向了人工智能在提升制造质量和预测性维护方面的应用。 预测性维护（PdM）的实践： 介绍了如何利用历史运行数据和实时振动、温度数据，通过机器学习模型（如LSTM、随机森林）构建设备健康状态评估体系。重点讨论了模型训练、阈值设定以及与维护工单系统的无缝集成。 基于AI的质量检测与工艺优化： 探讨了深度学习在非接触式质量检测中的潜力，例如利用卷积神经网络（CNN）对产品表面缺陷进行高精度识别。此外，还分析了如何利用强化学习（Reinforcement Learning）优化复杂的加热、冷却或化学反应过程参数，实现工艺窗口的动态调整。 《数字时代的工业自动化前沿：智能制造与机器人集成应用指南》不仅仅是一本理论教材，更是一本面向实践的工程指南。通过对这些前沿技术的系统梳理和案例分析，本书旨在赋能读者构建更加智能、灵活且高效的未来工厂。
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