环境工程专业毕业设计指南

环境工程专业毕业设计指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国水利水电出版社
作者:张林生 编
出品人:
页数:151
译者:
出版时间:2002-8
价格:26.00元
装帧:
isbn号码:9787508411446
丛书系列:
图书标签:
  • 环境工程
  • 毕业设计
  • 专业指南
  • 工程实践
  • 设计规范
  • 科研方法
  • 论文写作
  • 环境保护
  • 学科建设
  • 高等教育
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具体描述

本书系《大学生毕业设计指南丛书》之一,是专门为环境工程专业应届毕业生进行环境工程毕业设计而编写的,同时兼顾了在职的环境工程技术人员的实际需要。

  本书共7章,主要内容有环境工程毕业设计基本要求、毕业设计过程、环境工程专业基本知识体系、特种污染治理技术、环境工程主要处理设备设计计算书、设计范例、毕业设计图纸等。本书力图指导学生把学习的理论知识很好地应用于工程实践。

  本书主要供环境工程专业应届毕业生、环境管理、环境规划及环境工程、市政工程专业的设计、施工人员使用。

智能制造系统集成与优化实务手册 导言:迎接工业4.0时代的挑战与机遇 在信息技术与先进制造技术深度融合的浪潮中,智能制造已成为全球制造业转型升级的核心驱动力。本手册旨在为致力于智能制造系统规划、设计、实施与运维的工程师、项目经理以及技术决策者提供一套全面、系统且高度实用的操作指南。我们聚焦于如何将离散制造与流程工业的复杂需求转化为高效、柔性且具备自适应能力的智能生产线。本书不仅仅是理论的阐述,更是对工程实践中常见痛点与前沿解决方案的深度剖析。 第一部分:智能制造系统的架构设计与需求分析 第一章:智能工厂的顶层规划与蓝图构建 本章首先界定了智能制造的层次结构,从底层设备(OT层)到企业资源规划(ERP层),清晰梳理了数据流与控制流的交互机制。重点阐述了基于业务战略(如提高产能、降低能耗、增强柔性)的需求分解方法,确保技术选型与系统架构服务于最终的商业目标。内容涵盖了智能工厂成熟度模型的评估工具,帮助读者客观定位当前能力并制定分阶段的实施路线图。 第二章:关键技术栈的选型与集成策略 智能制造系统的集成涉及多学科技术的融合。本章详细分析了工业物联网(IIoT)、云计算/边缘计算、大数据分析、数字孪生(Digital Twin)等核心技术的应用场景与技术特点。我们提供了详细的评估矩阵,用于比较不同供应商的解决方案,尤其关注数据采集的实时性、网络的可靠性(如5G/TSN技术在生产现场的应用)以及系统间的互操作性标准(如OPC UA)。章节末尾提供了构建安全、可扩展的工业数据湖的实践建议。 第三章:面向生产流程的建模与仿真 在实际部署前,系统行为的准确预测至关重要。本章深入探讨了面向制造的建模技术,包括基于事件的离散系统仿真(DES)和基于物理的建模(PBM)。内容侧重于如何利用仿真工具预先验证自动化布局、物流路径优化以及生产调度策略的有效性。特别介绍了如何构建高保真度的数字孪生模型,使其能实时映射物理世界,支持预测性维护和远程调试。 第二部分:核心智能模块的实现与优化 第四章:先进过程控制(APC)与优化调度 对于流程工业而言,维持工艺参数的稳定与优化是实现效率最大化的关键。本章系统介绍了模型预测控制(MPC)、鲁棒控制以及自适应控制技术的原理与工程应用。在离散制造领域,重点讲解了基于约束编程和强化学习的动态调度算法,如何解决多工序、多资源约束下的实时排产问题,并提供了一系列参数调优的案例分析。 第五章:工业视觉与质量保证的自动化集成 质量是智能制造的生命线。本章详尽介绍了二维/三维视觉检测系统的硬件选型(如高帧率相机、激光传感器)与软件算法(如深度学习在缺陷识别中的应用)。重点讨论了如何将视觉检测结果无缝集成到生产线的反馈回路中,实现零缺陷目标。内容包括边缘侧的AI推理加速技术和基于云端的质量数据追溯系统构建。 第六章:预测性维护(PdM)系统的构建与数据驱动决策 传统的预防性维护已无法满足高稼动率的要求。本章专注于如何构建一个从传感器数据采集到维护建议生成的完整PdM体系。内容涵盖了信号处理技术(如FFT分析)、特征工程、剩余使用寿命(RUL)预测模型的建立(如LSTM、Transformer模型在时间序列预测中的应用)。同时,给出了如何量化维护干预成本与停机损失,从而制定最优维护策略的经济学模型。 第三部分:系统实施、安全与持续改进 第七章:工业网络安全与数据治理 随着OT与IT网络的融合,网络安全风险显著增加。本章全面覆盖了工业控制系统(ICS)的安全防护体系,包括纵深防御策略、零信任架构在工厂网络中的应用。内容详细介绍了ISA/IEC 62443标准框架下的风险评估流程,以及在边缘设备层面部署安全监控与入侵检测系统的具体技术方案。此外,还探讨了数据合规性与敏感工艺数据的加密存储与传输规范。 第八章:人机交互(HMI)的设计与操作员赋能 智能工厂需要高效的人机交互界面来提升操作员的洞察力与决策效率。本章遵循“少即是多”的设计原则,指导读者如何设计直观、信息密度适中的操作界面。重点介绍了增强现实(AR)在远程协作、设备维护指导和新员工培训中的应用潜力,以及如何利用数据可视化技术,将复杂的系统状态转化为易于理解的决策支持信息。 第九章:系统调试、验证与生命周期管理 系统集成完成后,严格的验证(Validation)和确认(Verification)流程至关重要。本章提供了分阶段的系统测试方法,包括单元测试、集成测试和系统级UAT(用户验收测试)。最后,探讨了智能系统在运行过程中如何进行持续的性能监控、模型再训练以及软件/固件的迭代更新,确保系统能够长期适应生产环境的变化,实现真正的生命周期价值最大化。 结语 本书融合了理论深度与工程实战经验,旨在成为智能制造领域从业者的必备工具书。我们鼓励读者不仅要理解“是什么”,更要掌握“怎么做”,通过系统的学习与实践,有效驾驭工业变革,推动企业迈向更高效、更智能的未来制造新范式。

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读后感

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用户评价

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这本书的知识更新速度和前瞻性也给我留下了深刻的印象。在这样一个技术迭代飞快的领域,一本指南的生命力很大程度上取决于它对最新趋势的捕捉能力。我能感受到作者在撰写过程中,密切关注着行业内最新的法规要求、新兴的技术路线图以及被业界广泛认可的最佳实践。它并没有沉溺于过时的知识,而是努力将最前沿的研究成果和工程应用需求结合起来,为读者指明了未来学习和发展的方向。这种与时俱进的态度,使得这本书的投资回报率非常高,它提供的信息不仅能解决当前的问题,还能帮助读者预判未来的挑战。购买这本书,就像是为自己的专业知识库安装了一个高精度的实时更新模块,确保自己的知识体系始终处于行业的最前沿地带。

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这本书的语言风格极其严谨,学术气息浓厚,对于需要深入理解专业术语和技术细节的读者来说,简直是福音。它没有采用那种过于口语化或故作亲昵的叙述方式,而是保持了一种恰如其分的专业距离感,确保了信息的准确性和权威性。作者在遣词造句上非常考究,每一个技术名词的使用都精准到位,几乎找不到模棱两可的表达。尤其是一些理论推导和方法论阐述的部分,逻辑链条环环相扣,层层递进,即便是面对一些晦涩难懂的概念,作者也擅长用清晰的逻辑结构将它们拆解开来,让读者能够按部就班地消化吸收。这种写作态度体现了作者对专业领域深深的敬畏之心,也让读者在阅读过程中,能够极大地提升自己的专业素养和规范意识。对于我这种追求知识的纯粹性和深度的人来说,这种高质量的文本呈现,是比任何花哨的修饰都更重要的价值所在。

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这本书的实用价值体现在它对“如何做”的细致描绘上,这种描绘的力度和广度令人印象深刻。它似乎预设了读者在实际项目中可能会遇到的各种“卡点”和“难点”,并提前提供了解决方案的框架和建议。我特别留意了其中关于项目管理和风险评估的部分,里面的表格和清单设计得非常具有操作性,不是那种空泛的理论说教,而是可以直接套用到实际工作中的工具箱。这种“知行合一”的编撰理念,让这本书脱离了一般理论著作的窠臼,真正成为了一个可操作的实践手册。它教会的不仅是“是什么”,更是“如何系统地、规范地完成一项任务”,这种对实践细节的关注,对于初入行业或寻求提升实战能力的专业人士来说,无疑是无价之宝。

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这本书的排版真是让人眼前一亮,设计感十足,配色沉稳又不失活力,看得出来在装帧和内页设计上花了不少心思。封面设计很符合主题,简洁大气,一眼就能看出是面向工程领域专业人士或学生的专业读物。装帧质量也很扎实,拿在手里有分量感,感觉能经受住长期翻阅和查阅的考验。内页的字体选择和行距把握得恰到好处,即便是长时间阅读也不会觉得眼睛疲劳。图表的清晰度和布局也做得非常专业,那些复杂的流程图和示意图,通过精心的排版设计,一下子变得直观易懂,这对于理解复杂的工程概念至关重要。可以说,光是这本书的物理呈现,就已经为后续的学习体验打下了坚实的基础,让人在拿起它的时候,就有一种被尊重和认真对待的感觉。这本书的整体视觉体验,远超我预期的普通教材或指南的水平,更像是一件精美的工具书,放在书架上也是一种视觉享受。

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我特别欣赏这本书在内容组织上的宏观把控能力。它似乎不仅仅是在罗列知识点,而是在构建一个完整的认知地图,引导读者从宏观的行业背景、设计哲学的建立,逐步深入到具体的实践操作和规范细节。章节之间的过渡自然流畅,就像一条精心铺设的轨道,将读者的思维导向预设的目标。你不会在阅读过程中感到知识点的跳跃或脱节,每一个新章节的引入,都能看到与前文的呼应和承接。这种结构上的严密性,使得读者在学习某个具体技术环节时,能清晰地将其置于整个工程设计的大框架之下,理解其存在的必要性和与其他环节的关系。这种系统化的编排,极大地节省了读者自行梳理脉络的时间,真正体现了一本“指南”应有的引导价值,让学习过程不再是碎片化的信息收集,而是一次结构化的能力构建。

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