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出版者:机械工业出版社

作者:江志斌编

出品人:

页数:228

译者:

出版时间:2004-5

价格:25.0

装帧:平装

isbn号码:9787111140719

丛书系列:

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现代制造系统设计与优化：基于复杂系统理论的综合方法 本书聚焦于理解、建模和优化当代复杂制造系统的关键挑战。 随着工业4.0浪潮的推进，制造环境日益表现出高度的动态性、异构性和不确定性。传统的线性或局部优化方法已难以有效应对大规模生产网络中涌现出的复杂行为和潜在的全局瓶颈。本书旨在提供一个基于系统科学、控制理论与先进计算方法的综合性框架，用以指导工程师和研究人员进行前沿的系统设计与运营决策。 第一部分：复杂制造系统的本质与建模基础 本部分首先界定了现代制造系统的复杂性来源，包括柔性生产线的集成、供应链的全球化、人机协作的引入以及数据驱动决策的必要性。我们将深入探讨如何从系统的角度理解这些交互作用，而非仅仅关注单个设备或流程。 1.1 复杂性的结构与涌现现象： 详细分析了制造系统中的层次结构（从车间、产线到企业资源规划层面）及其信息流和物流的耦合。重点阐述了“涌现现象”（Emergence）在制造系统中的体现，例如在没有中央调度的情况下，如何通过局部交互导致全局性的拥堵或效率提升。引入了复杂适应系统（CAS）的基本概念，并将其应用于分析市场需求波动对生产计划的反馈效应。 1.2 离散事件系统（DES）建模的深化应用： 虽然离散事件系统是建模制造流程的基石，但本书超越了标准的活动图和状态机描述。我们引入了时间扩展的随机过程来精确描述设备故障、维护窗口和物料到达的不确定性。针对高度并发的作业流，讨论了基于并发结构的建模，例如如何利用扩展的有限自动机（EFA）来清晰区分不同资源之间的互斥和竞争关系，从而避免模型描述的歧义性。 1.3 资源与约束的集成建模： 本章深入探讨了如何将物理资源（机床、AGV、操作员）与逻辑约束（优先级规则、技能要求、时间窗口）统一纳入模型。重点介绍了资源受限的调度问题（RCPSP）的严谨数学表述，包括整数线性规划（ILP）和混合整数线性规划（MILP）的构建，为后续的优化奠定基础。同时，探讨了如何使用有向图理论来表示物料流动的路径依赖性和资源分配的拓扑结构。 第二部分：先进分析技术与性能评估 本部分将介绍一系列强大的数学工具，用于对复杂模型进行定性和定量的性能分析，确保系统设计满足预期的吞吐量、延迟和鲁棒性指标。 2.1 基于概率论的性能分析： 针对具有随机性的环节，本书详细介绍了排队网络理论在制造环境中的应用。不仅限于经典的M/M/c模型，我们重点研究了G/G/c网络的性能界限估计，以及受限容量排队系统在缓冲区设计中的作用。特别关注了小样本统计分析方法，以应对实际生产数据量有限但波动性大的情况。 2.2 仿真建模与验证： 仿真作为复杂系统分析的必要工具，本书强调了基于主体的仿真（Agent-Based Modeling, ABM）在模拟操作员决策和跨部门协作方面的优势。详细论述了仿真模型的验证（Verification）和确认（Validation）的严格流程，确保仿真结果的可靠性。讨论了如何通过设计实验（Design of Experiments, DOE）方法，高效地探索参数空间，识别关键影响因素。 2.3 稳健性与灵活性度量： 超越平均性能指标，本章关注系统在面对扰动（如关键设备故障或紧急订单插入）时的表现。引入了系统的裕度（Slack）和弹性系数（Resilience Factor）的概念，并使用概率性指标（如P-值）来量化系统满足服务水平协议（SLA）的可靠程度。探讨了多目标优化（Multi-Objective Optimization）在平衡效率与稳健性之间的权衡。 第三部分：面向控制与优化的方法论 本部分是全书的核心，将理论分析转化为可操作的控制和优化策略，专注于实时决策和系统自适应。 3.1 制造调度与实时控制： 详尽分析了在线调度算法的开发。重点介绍了启发式与元启发式算法在求解NP-hard调度问题中的应用，包括禁忌搜索（Tabu Search）、模拟退火（Simulated Annealing）以及遗传算法（Genetic Algorithms）在生产排程中的实际部署案例。讨论了如何设计事件触发的控制机制，使得调度方案能够根据实时状态变化进行快速、局部地修正，而非完全重新计算。 3.2 基于反馈的预测与预见控制： 引入了模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的框架，将其适应于具有显著离散特性的制造流程。阐述了如何利用当前状态和对未来扰动的预测，滚动地优化未来时间窗口内的控制输入（如资源分配或生产速率调整）。讨论了在延迟反馈下保持控制稳定性的关键技术，例如使用状态估计器（如卡尔曼滤波器或扩展卡尔曼滤波器）来准确估计不可观测的系统状态。 3.3 适应性与自组织策略： 本书将视角转向更高级的自适应控制。详细介绍分布式控制范式，例如利用群智能（Swarm Intelligence）算法（如粒子群优化PSO）来协调多个工作站的独立决策，以达到全局最优。讨论了基于规则的系统与基于模型的控制的混合架构，实现系统在不同运营模式（如正常生产、低负荷、紧急抢修）之间的平滑切换。 第四部分：数字化转型与未来趋势 最后一部分探讨了如何将先进的分析和控制技术与新兴的数字化工具相结合，以构建下一代智能制造系统。 4.1 大数据与因果推断在制造中的应用： 探讨了如何从海量的传感器数据、ERP记录中提取有意义的因果关系，而不是简单的相关性。重点介绍了时间序列分解和格兰杰因果检验在识别生产瓶颈早期信号中的应用。 4.2 数字孪生（Digital Twin）的构建与闭环： 详细阐述了数字孪生的系统级构建方法，强调模型间的互操作性和数据同步机制。重点论述了如何利用孪生体进行“What-If”分析和控制策略的离线测试，实现分析-仿真-部署的闭环控制架构。 4.3 边缘计算与实时优化部署： 针对低延迟控制需求，分析了将复杂的优化算法从云端迁移至边缘设备的可行性。讨论了模型轻量化和特定硬件加速在确保实时决策满足苛刻时间约束方面的挑战与解决方案。 本书内容全面，逻辑严谨，旨在为从事高级制造系统设计、流程优化、自动化控制及工业互联网研究的专业人士提供一套全面、可实施的理论基础与应用指南。

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这是一本非常值得深入研究的专业书籍，它如同一个精密的手术刀，精准地剖析了现代制造系统在复杂性日益增长的背景下所面临的挑战。书中对于传统建模方法的局限性进行了深入的批判，进而引出了以离散事件系统理论为基础的分析框架。作者的叙述逻辑清晰，层层递进，从最基础的概念引入，逐步过渡到高阶的分析工具和算法。特别值得称赞的是，书中对不同类型制造场景，例如柔性装配线、大规模调度问题等，提供了详尽的案例分析。这些案例并非简单的理论堆砌，而是紧密结合了工业实践中的痛点，使读者能够直观地理解抽象的数学模型是如何转化为实际可行的控制策略的。例如，在处理动态负载均衡问题时，作者采用了一种创新性的建模视角，将系统资源抽象为有向图上的状态转换，这种处理方式极大地简化了原本混沌不清的实时决策过程。阅读过程中，我深感作者不仅是理论的构建者，更是实践的探索者，使得这本厚重的著作既有坚实的理论深度，又不失对工程应用的执着关怀。对于系统工程师和研发人员而言，它提供了一套强大的、可操作的工具箱。

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作为一名长期在生产线现场摸爬滚打的工程师，我最初对这种偏向理论的著作抱持一丝谨慎。然而，阅读这本书的过程，却是一次次被“原来如此”的惊喜填满的体验。作者成功地架设了一座坚实的桥梁，连接了理论的彼岸与工程的此岸。其中关于资源冲突管理的章节，通过对约束条件的动态重构，展示了如何有效地避免资源竞争，从而大幅提升系统的并行度。书中的示例图表并非那种冷冰冰的数学符号，而是富有生命力的系统演化路径。我特别留意到作者在处理不确定性输入（如机器故障、物料短缺）时的建模技巧，这正是传统确定性模型失效的地方。他引入的随机要素处理方法，使得模型能够更真实地反映现实世界的波动性。这本书的价值不在于教会你如何快速解决一个具体问题，而在于赋予你一种“诊断”复杂制造系统的“道”——一旦掌握了这种思维模式，任何新的复杂系统挑战都能迎刃而解。这对于提升团队的整体设计能力是极其有益的投资。

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我怀着一种近乎朝圣般的心情来阅读这本关于系统建模的著作，它带给我的震撼远超预期。这本书的独特之处在于其宏大的视角和对细节的毫不妥协。它没有满足于停留在表面化的流程图描述，而是深入挖掘了系统内部异步性、并发性和随机性这三大核心矛盾。作者在论述中大量引用了前沿的控制理论成果，例如马尔可夫决策过程的优化解法，并巧妙地将其嫁接到离散事件系统的状态空间探索中。我尤其欣赏其中关于“死锁”和“活锁”预防机制的章节，那部分内容简直是教科书级别的，清晰地揭示了系统中潜在的逻辑陷阱，并给出了详尽的规约化证明。更重要的是，全书的排版和图示设计极具匠心，复杂的结构图和状态转移图清晰易读，大大降低了理解高维状态空间复杂性的认知负荷。这本书绝非速读之物，它要求读者沉下心来，像对待一台精密的仪器一样去拆解、理解每一个公式和每一个定理的推导过程。对于想要在离散系统理论领域深耕的学者来说，这无疑是一部里程碑式的参考手册。

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坦白说，市面上关于工业自动化的书籍汗牛充栋，但真正能触及系统本质、提供可迁移思维框架的却凤毛麟角。这本著作恰恰属于后者。它没有纠缠于某个特定厂商的专有软件或硬件接口，而是专注于构建一个普适性的、超越具体技术的建模语言。我发现书中对“同步化”和“异步化”处理的对比分析极为精妙，它阐明了在追求高吞吐量时，我们必须在性能增益与系统可预测性之间做出审慎的权衡。作者在讨论模型的实时验证和性能评估时，引入了一种基于性能指标的层次化分解策略，这对于大型、多层级制造网络的设计至关重要。通过阅读这些章节，我对于如何从宏观需求层层分解到微观组件行为有了全新的认识。这本书的语言风格沉稳而有力，没有夸张的宣传，却字里行间透露出作者对所研究领域的深刻洞察和无可辩驳的专业自信。它更像是一部智者对复杂世界秩序的梳理，对任何试图优化生产流程的人都是一份宝贵的精神食粮。

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这本书的出版无疑是为相关研究领域注入了一剂强心针。其结构之严谨，内容之详尽，在同类主题中罕有敌手。作者在导论部分就明确了本书的目标：超越描述性建模，实现预测性和规范性控制。整个论述过程紧紧围绕这一核心目标展开，从状态空间的有效表示，到激励反应的结构化分析，每一步都走得异常扎实。我个人认为，书中关于多主体协同与分布式控制的章节具有极高的前瞻性，它预示着未来“工业4.0”环境下，系统智能体的行为规范将如何从中心化转向去中心化。作者没有满足于已有的成熟理论，而是积极探索如何将这些理论适配到当前工业面临的柔性化、个性化生产的新需求中。阅读这本书，我感受到了一种强烈的学术责任感，它鼓励读者不仅要会用模型，更要敢于质疑和创新模型本身。对于研究生和青年教师来说，这本书不仅是学习的资源，更是激发研究方向和选题灵感的源泉，其深度和广度都堪称典范。

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