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出版者:清华大学

作者:王东明 编

出品人:

页数:406

译者:

出版时间:2008-3

价格:39.50元

装帧:

isbn号码:9787302168690

丛书系列:

图书标签:

• Pro/ENGINEER
• ProE
• 机械设计
• CAD
• 软件教程
• 中文教程
• 野火版
• 基础教程
• 工程制图
• 三维建模

《机械设计与制造技术前沿探索：新材料、智能制造与数字化转型实践》 内容概述 本书深度聚焦于当代机械工程领域面临的核心挑战与未来发展方向，旨在为工程师、研究人员及高年级学生提供一个系统、前瞻性的技术视野。全书内容紧密围绕新材料的应用、智能制造（Industry 4.0）的核心技术，以及工程领域的数字化转型策略展开。 第一部分：先进材料在高端制造中的应用 本部分首先回顾了传统金属材料的局限性，随后系统性地介绍了二十一世纪以来对机械性能产生革命性影响的新型材料体系。 第一章：高性能复合材料的结构设计与失效分析 详细探讨了碳纤维增强复合材料（CFRP）、玻璃纤维增强复合材料（GFRP）以及陶瓷基复合材料（CMC）在航空航天、高速列车和高端体育器械中的应用案例。重点剖析了层合板的铺层设计理论，包括刚度矩阵的构建与优化。深入分析了复合材料特有的失效模式，如基体开裂、纤维拔出和分层现象，并介绍了超声波C扫描等无损检测技术在评估结构完整性中的应用。 第二章：增材制造（3D打印）的材料科学基础 本章聚焦于增材制造过程中使用的关键材料，如高熵合金粉末、PEEK等高性能聚合物以及生物活性陶瓷材料。探讨了不同制造工艺（如选择性激光熔化SLM、电子束熔化EBM）对材料微观结构和宏观力学性能的影响机制。详细阐述了如何通过粉末床的预热温度、激光扫描策略来控制残余应力，并提高打印部件的密度和表面光洁度。 第三章：功能性与智能材料的集成 讨论了具有特殊电、磁、热响应特性的功能材料。包括形状记忆合金（SMA）在微型驱动器中的应用，压电材料在主动振动控制系统中的集成方案。同时，介绍了自修复高分子材料的化学原理及其在延长机械结构使用寿命方面的潜力。 第二部分：智能制造与工业物联网（IIoT） 本部分转向对“智能工厂”的构建与运作机理的探讨，强调数据流、信息物理系统（CPS）的构建。 第四章：工业物联网（IIoT）架构与数据采集 系统阐述了 IIoT 系统的分层架构（感知层、网络层、平台层、应用层）。详细介绍了适用于恶劣工业环境的传感器技术，如MEMS加速度计、光纤光栅传感器等，以及数据在边缘侧（Edge Computing）的预处理方法，以降低网络延迟和数据传输负荷。 第五章：预测性维护（PdM）与数字孪生（Digital Twin） 这是本部分的核心。详细介绍了基于机器学习（如LSTM、Transformer模型）的设备健康状态评估（PHM）方法。通过对振动、温度、电流等特征信号的时间序列分析，建立设备剩余使用寿命（RUL）模型。深入讲解了数字孪生的构建流程：如何将物理资产的实时数据、几何模型、仿真模型（FEA/CFD）映射到一个虚拟环境中，并利用孪生体进行“What-if”场景分析和工艺优化。 第六章：人机协作与柔性制造系统 探讨了安全、高效的人机协作（Cobots）在装配、检测环节的应用。详细分析了力/力矩传感器的集成、碰撞检测算法以及安全工作区的动态划分。同时，阐述了如何利用敏捷制造和模块化设计理念，构建能够快速适应小批量、多品种生产需求的柔性制造单元。 第三部分：工程领域的数字化转型实践 本部分着眼于设计、仿真与生产管理的信息化集成。 第七章：基于模型的系统工程（MBSE）与需求管理 介绍了从传统基于文档的工程方法向基于模型的系统工程（MBSE）转型的必要性。重点介绍了使用SysML语言对复杂机械系统的功能、性能、接口进行建模的方法。强调了如何通过系统模型实现全生命周期的需求追溯和一致性验证。 第八章：高性能仿真技术与多物理场耦合分析 超越传统的静态结构分析，本章深入探讨了瞬态动力学、接触分析中的数值稳定性问题。详细讲解了流固耦合（FSI）在泵、阀门设计中的应用，以及电磁-热-结构耦合分析在电机和电磁制动系统优化中的实践。讨论了GPU加速在提高复杂仿真计算效率中的作用。 第九章：数据驱动的质量控制与工艺优化 关注于如何利用生产线采集的大数据反哺设计与制造过程。介绍了统计过程控制（SPC）的现代化升级，引入了基于实时数据的参数自适应调整机制。探讨了利用深度学习技术进行产品表面缺陷的自动化视觉检测（AOI），并将其集成到闭环质量管理系统中，实现“零缺陷”制造的路径。 总结与展望 本书旨在为读者构建一个全面的、跨学科的知识框架，理解当前技术范式转移的关键驱动力。它不是针对某一具体软件操作的指导手册，而是侧重于支撑这些先进制造模式背后的科学原理、系统架构和工程决策方法。读者将能够掌握如何将先进材料科学、数据分析能力与现代机械工程实践深度融合，迎接未来智能制造的挑战。

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